多地理过程协同作用的空气污染时空模拟
发布时间：2021-05-28 07:28
环境污染尤其是空气污染为人类生存敲响了警钟,为环境的可持续发展带来了挑战。为了有效地防治空气污染,防范措施的建立应因地制宜,因此需要根据空气污染的不同时空分布特征,建立不同的防范措施。空气污染的时空模拟为其变化特征分析、趋势分析提供科学依据,进而为空气污染的防治提供有效的决策支持。目前空气污染的时空模拟侧重于利用已有数据进行时空特征分析,或进行时序预测,或侧重于空间化模拟。已有的时空模拟多采用静态的影响因素进行模拟分析,降低了空气污染时空模拟的有效性。文中提出了使用空气污染影响因素的动态地理过程作为预测自变量进行空气污染时空过程的模拟,有效解决了空气污染时空模拟预测自变量的单一性、单时序性等缺点。同时有效结合空气污染的时序预测分析与空间化模拟,形成空气污染时空过程模拟的一体化方法,从而为其他地理事件时空模拟提供方法参考。本文围绕“空气污染影响因素评价与分析—多影响因素地理过程模拟--空气污染时空模拟”这条主线,构建了多地理过程协同作用的空气污染时空模拟方法。模拟方法考虑了多种地理过程影响因素,构建了不同影响因素的地理过程模型,从而为空气污染时空模拟建立基础。然后具体介绍了多地理过程协同...
【文章来源】：武汉大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：151 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
论文创新点
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 空气污染时空过程研究现状
1.2.2 存在问题
1.3 研究内容、方法与论文组织
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 论文结构
第2章 研究的理论基础与技术支撑
2.1 地理时空过程模拟基本概念
2.2 多地理过程的协同作用
2.2.1 地理过程
2.2.2 地理协同
2.3 空气污染监测与评定方法
2.3.1 空气污染监测
2.3.2 空气污染评定方法
2.4 本章小节
第3章 空气污染影响因素时空分析与评价
3.1 基础空气污染影响因素选取
3.1.1 空气污染影响因素指标分析综述
3.1.2 空气污染基础影响因素选择
3.2 不同影响因素量化方法
3.2.1 地形因素量化方法
3.2.2 其他因素量化方法
3.3 基于熵权灰色关联分析的空气污染影响因素选择——时间序列分析
3.3.1 灰色关联分析原理与实现
3.3.2 北京市空气污染影响因素时序分析
3.4 基于GWR的空气污染影响因素的空间差异分析
3.4.1 地理加权回归分析方法
3.4.2 空气污染影响因素空间差异分析
3.5 空气污染影响变量最终选择
3.6 本章小结
第4章 空气污染影响因素的地理过程模拟
4.1 基于最优时间序列模型与空间插值的气象要素时空过程模拟
4.1.1 基本理论
4.1.2 最优时序与空间插值方法原理与实现
4.1.3 气象过程时空模拟实现流程
4.2 基于CA-Markov的土地利用变化时空过程模拟
4.2.1 元胞自动机介绍
4.2.2 CA-Markov方法与实现
4.2.3 土地利用变化过程模拟实现流程
4.3 基于灰色预测法与自适应空间尺度的人口/经济空间化模型(APSM/AESM)的人口/经济变化过程模拟
4.3.1 灰色预测方法及人口预测验证
4.3.2 多因子制约的自适应空间尺度的人口/经济空间化模型AP(E)SM
4.3.3 人口变化过程时空模拟原理
4.3.4 人口变化过程实现方法与流程
4.3.5 人口过程模型的经济过程应用扩展
4.4 本章小结
第5章 多地理过程协同的空气污染时空模拟
5.1 空气污染物时序模拟
5.2 空气污染空间化模拟方法SALUR模型与Voronoi-GWLUR模型
5.2.1 土地利用回归模型
5.2.2 一种自适应变量修正的LUR(SALUR)模拟方法
5.2.3 基于Voronoi图分割的地理加权土地利用回归模型
5.3 空气污染过程时空模拟
5.3.1 主要原理
5.3.2 方法实现流程
5.4 本章小结
第6章 北京市PM_(2.5)空气污染时空模拟
6.1 空气污染站点时空数据集构建
6.2 空气污染多地理过程影响因子模拟
6.2.1 气象过程模拟
6.2.2 土地利用变化过程模拟
6.2.3 人口过程模拟
6.2.4 经济过程模拟
6.3 北京市空气污染时空模型构建
6.3.1 预测变量空间自相关性判断
6.3.2 空气污染物空间化分布
6.4 空气污染时空模型评价与地理过程的协同影响作用分析
6.4.1 精度评价
6.4.2 模型评价
6.4.3 多要素地理过程协同作用分析
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
攻博期间参与的项目与发表的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]利用LUR模型模拟杭州市PM2.5质量浓度空间分布[J]. 汉瑞英,陈健,王彬. 环境科学学报. 2016(09)
[2]长江三角洲夏季一次典型臭氧污染过程的模拟[J]. 张亮,朱彬,高晋徽,康汉青,杨鹏,王红磊,李月娥,邵平. 环境科学. 2015(11)
[3]我国经济增长与空气污染关系研究——基于重点环保城市及区域异质性的研究[J]. 何明圆,杜江. 价格理论与实践. 2015(10)
[4]张家港市空气污染与疾病监测项目调查报告[J]. 朱容,夏威,Xu Zhenglong. 大家健康(学术版). 2015(20)
[5]岳阳城区空气污染的变化特征及气象影响因素[J]. 黄菊梅,周慧,张驰成,陈姣荣,覃鸿. 气象科技. 2015(05)
[6]Spatiotemporal variations of PM2.5 and PM10 concentrations between31 Chinese cities and their relationships with SO2,NO2,CO and O3[J]. Yangyang Xie,Bin Zhao,Lin Zhang,Rong Luo. Particuology. 2015(03)
[7]基于LUR的武汉市PM2.5浓度空间分布模拟[J]. 焦利民,许刚,赵素丽,马明,董婷,李江月. 武汉大学学报(信息科学版). 2015(08)
[8]北京市空气污染指数及其影响因素分析[J]. 周景博,王鑫,杜婉君,薛伊寰. 中国环境监测. 2015(02)
[9]城市空气污染影响因素的灰色斜率关联度分析研究[J]. 付晓,袁树杰. 环境科学与管理. 2015(03)
[10]土地利用/覆盖的空气污染效应分析[J]. 许珊,邹滨,蒲强,郭宇. 地球信息科学学报. 2015(03)
博士论文
[1]关中地区黑碳的时空变化及其成因—外场观测与数值模拟[D]. 赵淑雨.中国科学院研究生院(地球环境研究所) 2015
[2]基于WRF模式的两种典型灾害天气的数值模拟和同化研究[D]. 魏林波.兰州大学 2012
硕士论文
[1]人口年龄、城乡结构与空气污染关系研究[D]. 范洪敏.辽宁大学 2015
[2]城市土地利用变化对空气环境质量影响研究[D]. 崔岩岩.山东建筑大学 2013
[3]北京城区可吸入颗粒物分布与土地覆盖类型的关系研究[D]. 唐明.首都师范大学 2011
本文编号：3207840
【文章来源】：武汉大学湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：151 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
论文创新点
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 空气污染时空过程研究现状
1.2.2 存在问题
1.3 研究内容、方法与论文组织
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 论文结构
第2章 研究的理论基础与技术支撑
2.1 地理时空过程模拟基本概念
2.2 多地理过程的协同作用
2.2.1 地理过程
2.2.2 地理协同
2.3 空气污染监测与评定方法
2.3.1 空气污染监测
2.3.2 空气污染评定方法
2.4 本章小节
第3章 空气污染影响因素时空分析与评价
3.1 基础空气污染影响因素选取
3.1.1 空气污染影响因素指标分析综述
3.1.2 空气污染基础影响因素选择
3.2 不同影响因素量化方法
3.2.1 地形因素量化方法
3.2.2 其他因素量化方法
3.3 基于熵权灰色关联分析的空气污染影响因素选择——时间序列分析
3.3.1 灰色关联分析原理与实现
3.3.2 北京市空气污染影响因素时序分析
3.4 基于GWR的空气污染影响因素的空间差异分析
3.4.1 地理加权回归分析方法
3.4.2 空气污染影响因素空间差异分析
3.5 空气污染影响变量最终选择
3.6 本章小结
第4章 空气污染影响因素的地理过程模拟
4.1 基于最优时间序列模型与空间插值的气象要素时空过程模拟
4.1.1 基本理论
4.1.2 最优时序与空间插值方法原理与实现
4.1.3 气象过程时空模拟实现流程
4.2 基于CA-Markov的土地利用变化时空过程模拟
4.2.1 元胞自动机介绍
4.2.2 CA-Markov方法与实现
4.2.3 土地利用变化过程模拟实现流程
4.3 基于灰色预测法与自适应空间尺度的人口/经济空间化模型(APSM/AESM)的人口/经济变化过程模拟
4.3.1 灰色预测方法及人口预测验证
4.3.2 多因子制约的自适应空间尺度的人口/经济空间化模型AP(E)SM
4.3.3 人口变化过程时空模拟原理
4.3.4 人口变化过程实现方法与流程
4.3.5 人口过程模型的经济过程应用扩展
4.4 本章小结
第5章 多地理过程协同的空气污染时空模拟
5.1 空气污染物时序模拟
5.2 空气污染空间化模拟方法SALUR模型与Voronoi-GWLUR模型
5.2.1 土地利用回归模型
5.2.2 一种自适应变量修正的LUR(SALUR)模拟方法
5.2.3 基于Voronoi图分割的地理加权土地利用回归模型
5.3 空气污染过程时空模拟
5.3.1 主要原理
5.3.2 方法实现流程
5.4 本章小结
第6章 北京市PM_(2.5)空气污染时空模拟
6.1 空气污染站点时空数据集构建
6.2 空气污染多地理过程影响因子模拟
6.2.1 气象过程模拟
6.2.2 土地利用变化过程模拟
6.2.3 人口过程模拟
6.2.4 经济过程模拟
6.3 北京市空气污染时空模型构建
6.3.1 预测变量空间自相关性判断
6.3.2 空气污染物空间化分布
6.4 空气污染时空模型评价与地理过程的协同影响作用分析
6.4.1 精度评价
6.4.2 模型评价
6.4.3 多要素地理过程协同作用分析
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
攻博期间参与的项目与发表的科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]利用LUR模型模拟杭州市PM2.5质量浓度空间分布[J]. 汉瑞英,陈健,王彬. 环境科学学报. 2016(09)
[2]长江三角洲夏季一次典型臭氧污染过程的模拟[J]. 张亮,朱彬,高晋徽,康汉青,杨鹏,王红磊,李月娥,邵平. 环境科学. 2015(11)
[3]我国经济增长与空气污染关系研究——基于重点环保城市及区域异质性的研究[J]. 何明圆,杜江. 价格理论与实践. 2015(10)
[4]张家港市空气污染与疾病监测项目调查报告[J]. 朱容,夏威,Xu Zhenglong. 大家健康(学术版). 2015(20)
[5]岳阳城区空气污染的变化特征及气象影响因素[J]. 黄菊梅,周慧,张驰成,陈姣荣,覃鸿. 气象科技. 2015(05)
[6]Spatiotemporal variations of PM2.5 and PM10 concentrations between31 Chinese cities and their relationships with SO2,NO2,CO and O3[J]. Yangyang Xie,Bin Zhao,Lin Zhang,Rong Luo. Particuology. 2015(03)
[7]基于LUR的武汉市PM2.5浓度空间分布模拟[J]. 焦利民,许刚,赵素丽,马明,董婷,李江月. 武汉大学学报(信息科学版). 2015(08)
[8]北京市空气污染指数及其影响因素分析[J]. 周景博,王鑫,杜婉君,薛伊寰. 中国环境监测. 2015(02)
[9]城市空气污染影响因素的灰色斜率关联度分析研究[J]. 付晓,袁树杰. 环境科学与管理. 2015(03)
[10]土地利用/覆盖的空气污染效应分析[J]. 许珊,邹滨,蒲强,郭宇. 地球信息科学学报. 2015(03)
博士论文
[1]关中地区黑碳的时空变化及其成因—外场观测与数值模拟[D]. 赵淑雨.中国科学院研究生院(地球环境研究所) 2015
[2]基于WRF模式的两种典型灾害天气的数值模拟和同化研究[D]. 魏林波.兰州大学 2012
硕士论文
[1]人口年龄、城乡结构与空气污染关系研究[D]. 范洪敏.辽宁大学 2015
[2]城市土地利用变化对空气环境质量影响研究[D]. 崔岩岩.山东建筑大学 2013
[3]北京城区可吸入颗粒物分布与土地覆盖类型的关系研究[D]. 唐明.首都师范大学 2011
本文编号：3207840
本文链接：https://www.wllwen.com/shekelunwen/renwendili/3207840.html
