基于空间插值的PM2.5重建方法研究——以湖北省为例开题报告

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1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1选题背景及意义

随着我国社会经济的快速发展，严重的大气污染渐渐成为经济快速发展所带来的最大恶果，大气环境质量问题制约着中国社会的更进一步的发展，当今世界范围内，尤其是中国，严重的大气污染早已威胁到我们的身体健康。大气污染有很多种表现形式，其中像雾霾、灰霾、酸雨、粉尘等大气污染形式是比较常见的^[1-3]，但相比于看得见的大气污染，那些看不见的大气污染无疑更令我们感到担心，pm2.5就是看不见的污染中危害尤为突出的一种，在2016年正式实施的《环境空气质量标准: gb3095—2012》中是这样定义pm2.5的：环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物，也称细颗粒物。而pm2.5不仅仅会引发哮喘和慢性支气管炎等呼吸道疾病，还会造成心脏病、动脉硬化、心脑血管阻塞等疾病^[4]。根据最新的资讯可知，自2019年6日起，京津冀及周边地区、汾渭平原、河南南部及湖北北部出现连片pm2.5污染，污染首先形成于“2 26”城市南部和关中地区，随后发展至区域性污染，北京pm2.5均值甚至达到5级重度污染，因此pm2.5监测研究工作迫在眉睫。

湖北省以平原和丘陵地形为主，是典型的亚热带季风性湿润气候，它是以我国中部最大的城市武汉为中心，并覆盖周边黄石、鄂州、天门等11个地级市、1个自治州，由于其优越的地理位置和自然环境，自古以来就是经济发展较快的地区之一，但随着现代化的发展，大气污染现象也越发严重，其中以pm2.5为首要污染物的重污染天气气象频繁发生^[5]，湖北省也逐渐加大对pm2.5污染物的监测，2017年全省就已建立155个监测站点，全部自动化运行，数据实时传回到省环境监测中心站的数据库内，作为预报时的重要参考依据。但由于湖北省的总面积达18.59万平法千米，监测站点的数量还是有些不够，因此，如何利用有限的监测数据完成对湖北省整体的监控就成为一个重要的研究内容。在对pm2.5的浓度分布进行模拟研究时，我们常常会借助空间插值的方法合理地估计pm2.5浓度空间分布，但不同的空间插值方法往往会得到不同的结果，同时不同区域不同的自然、社会因素也会导致最优解发生变化，湖北省自然、社会条件复杂，找到湖北省的最优空间插值方法并探索湖北省pm2.5时空特征就是我们要做的。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究基本内容与目标

在确定研究对象和研究时间后，就需要进行数据采集工作，自中国环境监测总站得到2018年全国逐时空气质量监测数据，主要包括监测点的逐时数据和城市的逐时平均数据，通过python编程对excel表格中的数据进行处理，得到我们所需的2018年湖北省pm2.5数据，将处理后的数据用来进行空间插值分析与图表分析，当然以空间插值分析为主，期望得到最适合对湖北省pm2.5浓度时空特征进行分析的空间插值方法。

而此次研究的主要研究方法就是在前人对于空间插值方法研究的基础上，同时进行地统计插值和确定性插值，即利用普通克里金、反距离插值法、自然邻域法、样条函数法、趋势面空间插值方法对湖北省pm2.5浓度数据进行空间插值，并采用逐点交叉验证的方法将样本点与验证点通过平均绝对误差 (mae)、平均相对误差(mre)、标准均方根误差(rmse)、标准差（sd）来检验插值精度，最后计算一致性指标(a)^[14-16]，对比其优缺点，得到最优解。在最优空间插值方法的基础上得到2018年逐日的湖北省全覆盖的pm2.5浓度数据，并对结果进行时空特征分析。与此同时，也可以对已有数据进行制图分析，通过折线图等图表，来对比研究pm2.5浓度的日变化规律、月变化规律等时间规律^[10-11]。

3. 研究计划与安排

时间	工作内容	预期结果
2020年3月15日-2020年3月25日	撰写开题报告、外文翻译、收集数据	上传开题报告和外文翻译
2020年3月25日-2020年4月10日	编程处理数据，基于克里金法的估算	数据处理完成，完成PM2.5的估算
2020年4月10日-2020年4月20日	完成其他插值方法估算，并进行比较	选出最佳空间插值方法
2020年4月20日-2020年4月30日	基于插值结果进行分析和讨论	完成分析和讨论，得到时空特征
2020年4月30日-2020年5月15日	论文初稿	完成论文初稿
2020年5月15日-2020年5月30日	论文终稿	完成论文终稿

4. 参考文献（12篇以上）

【1】jie liu, kepeng hou, xiaodong wang, peng yang, temporal-spatialvariations of concentrations of pm10 and pm2.5 in ambient air, polish journalof environmental studies, 2016

【2】xue sun, xiao-san luo et al., spatiotemporal variations and factorsof a provincial pm2.5 pollution in eastern china during 2013-2017 bygeostatistics, scientific reports, 2019(3613)

【3】lelieveld j,evans j s,fnais m,giannadaki d,pozzer a. thecontribution of outdoor air pollution sources to premature mortality on aglobal scale.[j]. nature,2015,525(7569).