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本研究旨在透過了解空氣中臭氧的來源、成因及形成機(jī)理，建立有效、能適應(yīng)空氣質(zhì)量系統(tǒng)變化的動態(tài)模型，為優(yōu)化空氣質(zhì)量監(jiān)控、預(yù)警及污染源管理系統(tǒng)提供基礎(chǔ)支撐。

近幾十年來，隨著城市建設(shè)的高速發(fā)展以及人口的快速增長，加上缺乏適當(dāng)?shù)沫h(huán)境保護(hù)措施，世界各地的空氣質(zhì)量有著明顯下降的趨勢 (McGranahan and Murray, 2003)?？諝赓|(zhì)量的優(yōu)劣，對人類健康、空氣能見度、農(nóng)作物產(chǎn)量、森林生長、甚至整個生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能等有著直接且深遠(yuǎn)的影響 (Longauer et al., 2001；Agrawal et al., 2003；Manning, 2005；Jacobson et al., 2007；Kampa and Castanas, 2007；Dingenen et al., 2009) ，因此，制定完善有效的管理計劃以助改善空氣質(zhì)量，成為當(dāng)今最迫切的課題之一。這個過程需要許多步驟，其中，監(jiān)測以及模擬空氣質(zhì)量的變化，為廣大市民提供值得信賴的空氣質(zhì)量預(yù)測無疑地是最初的但也是最必要的一步。

對于地域狹小的澳門而言，空氣污染也是非常嚴(yán)重的問題。近年澳門經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，車輛數(shù)目大幅增長，本地廢氣排放成為澳門空氣污染的重要來源之一。此外, 澳門位于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的珠三角地區(qū)，北面與中國大陸相連，跨境空氣污染也是澳門空氣質(zhì)量惡化的主要元兇(Mok and Hoi, 2005)。在外來與本地因素的綜合影響下，澳門空氣污染問題顯得更加復(fù)雜。因此，很有必要建立一個有助了解空氣質(zhì)量系統(tǒng)變化并能準(zhǔn)確預(yù)測澳門主要空氣污染物濃度的模型，有助決策者實施有效的空氣質(zhì)量監(jiān)控、預(yù)警及污染源管理計劃。Pan (2009) 對2000年至2008年期間澳門空氣質(zhì)量自動監(jiān)測站錄得的數(shù)據(jù)作出了整理和分析，發(fā)現(xiàn)可吸入懸浮粒子(PM10)和地表臭氧(O3)是澳門兩個最主要的污染物，故此，PM10與臭氧比起其他空氣污染物(一氧化碳、二氧化氮及二氧化硫)更有研究價值。

在過去的十年，大部份研究都是針對澳門PM10進(jìn)行建模分析(Lam and Mok, 2006；Hoi et al., 2007；Hoi et al., 2008；Hoi et al., 2009；Hoi et al., 2010, etc.) ，相反，以地表臭氧作為預(yù)測對象的研究卻是寥寥無幾(Ip et al., 2010；Ip et al., 2010)。再者，上述研究開發(fā)的模型都是采用相對短時間(少于五年)的監(jiān)測數(shù)據(jù)。有見及此，本研究其中一個動機(jī)就是以長達(dá)十年的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行模型性能測試，建立一個創(chuàng)新且高效的空氣質(zhì)量模型，模擬澳門地表臭氧濃度變化。除此之外，目前珠三角一帶有關(guān)臭氧的研究都是建基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)等離線方法(Wang, et al., 2003；Cai, et al., 2008；Ip et al., 2010)，這些方法限制了模型系數(shù)在模型校核后是恒定不變的?？墒?，在波動的城市污染排放以及隨城市發(fā)展而不斷改變的空氣擴(kuò)散條件等情況下，澳門和鄰近的城市地區(qū)的空氣質(zhì)量系統(tǒng)是動態(tài)的(Lai and Cheng, 2009；Lu et al., 2010；Hoi et al., 2010)。因此，模型系數(shù)應(yīng)隨時間改變以適應(yīng)空氣質(zhì)量系統(tǒng)新的變化 。本項目的另一個研究動機(jī)就是透過引入動態(tài)統(tǒng)計模型，修改過去錯誤的應(yīng)用方法。動態(tài)統(tǒng)計模型與未知的時變模型系數(shù)基本上是經(jīng)驗性的投入產(chǎn)出關(guān)系，當(dāng)中的模型系數(shù)可以使用卡爾曼濾波器(Kalman, 1960；Kalman and Bucy, 1961) 確定?？柭鼮V波器是一種在環(huán)境科學(xué)工程廣泛應(yīng)用的遞歸在線工具(Choi et al., 2002；Mukherjee et al., 2002；Zolghadri and Cazaurang, 2006)，它不僅能夠從包含噪聲的測量中，提供適應(yīng)性的系統(tǒng)輸出和模型系數(shù)估算，也能夠找出估計值相對應(yīng)的不確定性(Hoi et al., 2008；Hoi et al., 2009)。動態(tài)模型的自適應(yīng)性允許模型系數(shù)隨時間改變，對比靜態(tài)模型，本研究提出的動態(tài)模型更適合描述空氣質(zhì)量系統(tǒng)的變化。值得強調(diào)的是，本研究不僅是澳門、甚至珠三角地區(qū)以動態(tài)模型模擬臭氧濃度變化的先河，其提出的自適應(yīng)性模型亦能更有代表性和高效地模擬真實的空氣質(zhì)量系統(tǒng)。

None 二等獎
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