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基于多层网络的京津冀区域大气污染时空关联效应研究

发布时间:2020-09-07 15:12
   目前,中国大气环境污染较为严重,尤以京津冀区域最为突出,高强度排放和不利的地理气象条件,使得该区域大气重污染传导的空间过程复杂,治理形势严峻。改善空气质量的关键在于控制污染物的传导和联动,可从“污染物多区域传导”和“多污染物区域联动”两个角度对污染物的传输途径进行研究,并采取相应的控制措施。本文基于多层复杂网络方法,从“时间-空间-类间”维度构建时空关联模型,通过将京津冀区域2013年12月至2017年4月间六种主要大气污染物浓度的城市平均日监测值数据计算为近10万个超载指数数值并代入模型,一方面从“多区域”角度研究了区域间污染物传导的时空关联,另一方面从“多污染物”角度研究了多污染物区域内联动的时空关联,最后综合考察了京津冀区域多污染多区域传导联动的时空关联效应。主要研究内容和创新点如下:(1)构建了单污染物区域间传导“时间-空间”关联模型,通过模型中大气单污染物在不同时间关系下的超载指数构成的区域间传导网络,分析它们之间静态的领先滞后关系,并挖掘单污染物区域间传导网络的动态演化特征,识别京津冀区域在大气污染传导中起到关键作用的重点城市及城市集团。(2)构建了多污染物区域内联动的“时间-类间”关联模型,通过大气多污染物在不同时间关系下的超载指数所构成的区域内联动网络,分析多污染物的类间领先滞后关系,挖掘多污染物区域内联动的动态演化特征,识别京津冀区域在大气污染联动中起到关键作用的重要污染物及污染物组合。(3)构建了大气多污染物多区域传导联动的“时间-空间-类间”关联模型,利用多层复杂网络的关键路径识别算法,识别了包括长周期静态路径和夏秋/冬春季节基于领先/滞后角色的动态路径在内的京津冀区域多污染物多区域传导联动的关键路径,并针对具体污染物浓度下降目标分析了达成目标的前期任务和目标达成后的收益,提出京津冀区域大气环境协同治理政策建议。
【学位单位】:中国地质大学(北京)
【学位级别】:博士
【学位年份】:2019
【中图分类】:X51
【部分图文】:

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多层网络(如图2-1)应运而生(M. Kivela 等,2014),成为目前复杂网络领域重要的前沿研究方向之一(陆君安,2015)。复杂网络延伸出的“多层网络”方向,在研究多区域多污染物的大气环境问题时,为分层研究提供了一种新的思路。

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22b:大气污染物与区域研究的研究顺序图 3-1 大气污染物与区域研究逻辑示意图 A 表示同一类污染物在同一个区域内的时序变化;B 表示同一类污染物在不同区域中的时效应;C 表示不同污染物在同一个区域中的关联效应;D 表示不同污染物在不同区域中的时效应。类污染物在同一个区域内的时序变化(图中 A 区)较为直观且已经被广泛研究

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中国地质大学(北京)博士学位论文在 3.1.3 小节中展示和讨论;B、C、D 作为本文研究重点,依次分别在第三、四行研究和分析,如图 3-1b 所示。 研究边界3.1.1 时间跨度中国历年气象公报显示,2015 年冬半年(1-3 月,10-12 月),京津冀区域平均大量为 26.9 吨/天/平方公里,较常年(1981-2010 年)偏低 21%,较近十年偏低 13.4%象局,2015),为 1961-2018 年同期最低(如图 3-2)。因此,本文以 2015 年为中间轴上前后延伸,选取 2013 年 12 月 2 日至 2017 年 4 月 18 日之间的 1234 天为研间范围,目的在于通过对平均大气环境容量最低的时间范围进行研究,发现在最重大气环境污染问题的客观条件下的污染物传导联动的关联效应。

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