極端城市環(huán)境事件統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)測(cè).pdf

1、研究表明，極端環(huán)境事件的危害遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)常規(guī)事件，一旦發(fā)生將帶來(lái)巨大的人口傷亡、經(jīng)濟(jì)損失與生態(tài)環(huán)境破壞。研究極端環(huán)境事件分布特性、預(yù)測(cè)其發(fā)生頻率和強(qiáng)度可以為極端環(huán)境事件的防治提供參考依據(jù)，是降低極端環(huán)境事件危害的重要途徑。為了推進(jìn)國(guó)內(nèi)在極端環(huán)境事件上的研究，引入先進(jìn)的極端環(huán)境事件研究方法，完善國(guó)內(nèi)不同地區(qū)的研究工作，揭示本地極端環(huán)境事件的發(fā)生規(guī)律，本文對(duì)長(zhǎng)沙地區(qū)極端空氣污染事件和極端高溫?zé)崂耸录M(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析與預(yù)測(cè)。主要研究?jī)?nèi)容包括：

2、>　　 ⑴研究了長(zhǎng)沙市三種主要大氣污染物PM10、SO2和NO2的濃度分布特性，檢驗(yàn)了其線性與非線性發(fā)展趨勢(shì)。其次，采用兩種極值分布:廣義極值分布模型GEV和廣義帕累托分布模型GPD對(duì)三種污染物的極值樣本進(jìn)行擬合，分析其尾部分布特性，并對(duì)極端空氣污染事件的回程周期和回程值進(jìn)行預(yù)測(cè)。再次，分析了長(zhǎng)沙市近60年中的溫度變化趨勢(shì)和高溫?zé)崂耸录淖兓厔?shì)。最后，采用二維極值分布邏輯模型對(duì)極端高溫?zé)崂耸录M(jìn)行擬合，并對(duì)極端高溫?zé)崂耸录逯禍囟扰c

3、持續(xù)時(shí)間的回程周期、回程值進(jìn)行預(yù)測(cè)。
　　 ⑵近年來(lái)長(zhǎng)沙地區(qū)的大氣污染物PM10的濃度略有降低，SO2的濃度明顯下降，NO2濃度小幅度升高。三種污染物PM10、SO2與NO2在夏季的濃度最低而冬季的濃度最高，7、8月出現(xiàn)污染濃度最低值，1月或12月出現(xiàn)最高濃度值。廣義帕累托分布模型GPD對(duì)污染物極值樣本的擬合相對(duì)優(yōu)于廣義極值分布模型GEV。污染物PM10和SO2的極值樣本尾部屬于短尾型分布，不存在上限濃度值;而污染物NO2的極值