基于观测模型的臭氧敏感性分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

臭氧作为一种重要的二次污染物，对人体健康、生态系统和气候变化都有着显著的影响。

了解臭氧生成的复杂机制以及影响因素，对于制定有效的臭氧污染防控策略至关重要。

本研究旨在利用观测模型，对臭氧生成进行敏感性分析，以期为臭氧污染防治提供科学依据。

2. 本选题国内外研究状况综述

臭氧污染问题近年来受到国际社会的高度关注，欧美等发达国家和地区在臭氧污染防治方面开展了大量研究工作。

国外学者在臭氧敏感性分析领域的研究起步较早，并取得了一系列重要成果。

例如，sillman等人利用三维化学传输模型(ctm)对美国东北部地区的臭氧生成进行了敏感性分析，发现挥发性有机物(vocs)和氮氧化物(nox)的减排对臭氧浓度的影响存在非线性关系。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将利用观测模型，对臭氧生成进行敏感性分析。

具体研究内容包括：1.收集整理相关数据：收集研究区域的臭氧浓度、气象要素以及前体物浓度等观测数据。

2.选择合适的观测模型：根据研究区域的实际情况和数据情况，选择合适的观测模型，例如回归模型、机器学习模型等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤开展研究：1.数据收集与预处理：收集研究区域的臭氧浓度、气象要素（如温度、相对湿度、风速、风向、太阳辐射等）以及前体物浓度（如nox、vocs）等观测数据。

对数据进行质量控制，剔除异常值，并进行必要的插值和处理，以满足模型输入要求。

2.观测模型构建与评估：根据研究目标和数据特征，选择合适的观测模型，例如多元线性回归模型、广义相加模型、机器学习模型等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.采用基于观测模型的敏感性分析方法，相较于传统的基于数值模型的方法，能够更加准确地反映实际大气环境中臭氧生成的复杂影响因素。

2.结合机器学习等数据挖掘方法，可以更好地处理大数据量的观测数据，提高敏感性分析的效率和精度。

3.将敏感性分析结果应用于臭氧减排策略的制定，为制定更加精准、科学的臭氧污染防治措施提供理论依据。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 邓涛,陈长虹,白建军,等.近5年京津冀地区臭氧污染特征及成因分析[j].中国环境监测,2020,36(05):116-123.

[2] 王占民,郑君瑜,丁峰,等.长三角地区夏季臭氧污染及其与气象条件的关系[j].环境科学,2021,42(07):3017-3027.

[3] 李云,徐祥德,王跃,等.南京北郊夏季臭氧生成敏感性及来源分析[j].环境科学学报,2019,39(05):1530-1540.