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日期:,所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了论文中特另员曜⒑椭滦的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名:本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。
摘要象条件的变化。气象条件中影响颗粒物扩散能力的两个重要参数——混合大气颗粒物对全球气候、城市能见度及人体健康都有非常重要的影响,尤其对人体健康的危害更大。越来越多的流行病学研究结果表明,颗粒物短期和长期暴露浓度与呼吸系统疾病、心血管病的发病率及死亡率有很强的相关性。随着工业化和城市化的快速发展,我国城市大气污染恶化,颗粒物仍是影响城市空气质量的首要污染物。研究城市大气颗粒物污染来源及其影响因素对制定合理有效的污染控制策略有着非常重要的意义。本文以长沙市为例进行研究,年隆路直鸩杉笃鳳样本,并利用波长色散湎哂ü夤馇币一Ⅺ强治銎浠ё榉郑根据质量浓度及其中中主要化学元素、、虵浓度特征,利用主成分分析法訮性唇馕觥F浯危菔凳奔嗖馑耆浓度与气象数据具体分析气象条件对,ǘ缺浠挠跋臁W詈蠡于浓度与污染散发源强及气象因素关系,运用人工神经网络方法建立小时平均浓度预测模型。本研究得到以下主要结果:①源解析结果说明长沙市郊区大气颗粒物污染主要受本地土壤扬尘源与远程传输燃煤和二次颗粒物源影响,且气象参数对土壤扬尘源与燃煤和二次颗粒物源的影响作用完全不同。本地土壤扬尘源主要受温度影响,而远程传输的燃煤和二次颗粒物源主要受西北风控制。②大气颗粒物浓度不仅受污染源强控制,而且很大程度上取决于气层高度和风速对颗粒物浓度影响很大。混合层高度和风速与浓度呈显著负相关,较低的混合层高度与较小的风速将导致高污染事件。③根据浓度与污染源强及气象参数间的影响关系,运用人工神经网络模型可以很好地预测浓度。神经网络模型较传统的多元线性回归模型预测结果更好,所建立预测模型不仅适用于一般污染浓度情况,对于高污染时期浓度的预测也较为准确。关键词颗粒物,源解析,气象影响,人工神经网络
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