大气边界层臭氧浓度预测及气象缺失数据补充方法研究

论文摘要

近几十年,随着工业及城市的发展,城市光化学烟雾污染发生得越来越频繁,影响也越来越大。光化学污染是出现在以石化燃料作动力燃料之后的一种新型污染物。光化学烟雾的主要成分是臭氧,其不仅对人体伤害极大,而且会对植物的叶片及根系、生态系统、建筑物及橡胶制品造成危害。随着人们对环境的重视以及科学研究技术的发展,大气边界层臭氧浓度研究也不断深入,多元统计分析方法在臭氧浓度预测研究中得到了广泛的应用。由于臭氧浓度分布的非高斯性特点,本文采用广义线性模型来对大气边界层臭氧浓度进行预测。在臭氧浓度预测工作中数据缺失的情况普遍存在,如果处理不当,会对臭氧浓度的统计预测工作产生不利的影响。本文对气象数据缺失的特点进行了分析,并结合大气中污染物传质的特征,提出了对缺失数据补充算法的改进。本文的主要研究内容包括以下几方面：(1)介绍了臭氧的来源、影响其浓度变化的主要因素以及臭氧的危害。概述了大气边界层臭氧浓度预测方法的发展历史、内容和分类。除此之外,对气象数据缺失的特点进行了详细的探讨,提出了一种用于气象缺失数据补充的经过风向修正的反距离权重法(WindInformation modified Inverse Distance Weighting Method, WIIDWM),并将此方法用于高相关性变量同时缺失的情况,取得了较好的效果。(2)臭氧浓度分布具有非高斯性,普通多元线性回归对于非高斯分布数据的拟合并不理想。本文根据这一特点,将广义线性模型(Generalized Linear Models, GLM)应用于大气边界层臭氧浓度预测的研究中,能够对臭氧超限点进行很好的预测。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 大气边界层臭氧的危害以及其研究的发展
• 1.2.1 城市光化学烟雾污染
• 1.2.2 大气边界层臭氧的危害
• 1.2.3 大气边界层臭氧研究发展
• 1.3 论文的主要工作
• 1.3.1 研究的意义
• 1.3.2 主要研究内容
• 1.4 主要创新点
• 1.5 文章结构
• 第二章 边界层臭氧浓度的影响因素和国内外主要臭氧浓度预测研究方法
• 2.1 影响大气边界层臭氧浓度变化的因素
• 2.1.1 大气边界层臭氧的来源
• 2.1.2 臭氧前体物的影响
• 2.1.3 气象条件的影响
• 2.2 国内外边界层臭氧浓度预测的主要研究方法
• 2.2.1 边界层臭氧浓度预测的数值预报方法
• 2.2.2 边界层臭氧浓度预测的统计预报方法
• 2.3 缺失数据处理
• 2.3.1 缺失数据的特点以及分类
• 2.3.2 缺失数据的处理方法
• 第三章 多元统计分析方法
• 3.1 相关分析
• 3.2 多元统计回归分析
• 3.3 广义线性回归分析
• 3.4 广义线性模型简介
• 3.4.1 广义线性模型的假设
• 3.4.2 广义线性模型的性质
• 3.4.3 连接函数
• 3.4.4 模型的参数估计
• 3.5 K-MEANS聚类算法
• 第四章 数据的选取及缺失数据处理
• 4.1 数据的选取
• 4.2 缺失数据的处理
• 4.2.1 传统的缺失数据处理方法
• 4.2.2 风向修正的反距离权重法（WIIDWM）
• 4.2.3 评价指标
• 4.2.4 WIIDWM方法对缺失数据的补充结果
• 第五章 基于GLM方法的臭氧浓度预测
• 5.1 GLM建模
• 5.2 评价指标
• 5.3 拟合结果比较
• 5.4 模型的验证
• 5.5 K-GLM
• 5.5.1 K-MEANS聚类
• 5.5.2 K-GLM结果
• 5.6 结论
• 第六章 结论与展望
• 参考文献
• 致谢
• 研究成果及发表的学术论文
• 作者和导师简介