论文题目：极值理论在环境监测数据中的应用研究
摘要：背景与目的:21世纪以来,随着全球经济的持续发展以及人们对健康要求的不断提高,环境污染问题日渐凸显,环境污染与人群健康的关系受到公众和政府的普遍关注。我国目前也积累了大量的环境卫生的监测数据,丰富的数据资源为环境健康风险评估和预测提供了重要的信息基础,但是目前这类数据并没有得到充分的挖掘和分析。研究者或卫生工作者关注的均是选定参考水平的监测指标的超标情况分析,从数据的分布角度,关注其极端值更加具有实际意义。统计极值理论的基本思路和建模策略完美地匹配了环境监测指标风险评估中关注其极端值的实际目的。本研究基于江苏省13个设区市2016年-2018年的空气监测数据,探讨极值理论中的两种常用极值模型在空气监测数据中的应用效果,寻找合适有效的空气监测指标风险预警统计方法。主要研究内容:基于江苏省空气污染监测数据,系统探讨:1.两种极值模型在环境污染物极端值数据分析中的应用策略和拟合优度;2.基于两种极值模型尺度参数和形状参数的空间分布特征分析比较两种模型的参数描述不同空气污染物浓度空间变化的能力;3.基于2018年的实际监测数据评价两种极值模型对不同空气污染物数据的预测能力;主要结果:1.BMM模型和POT模型两种模型的P-P图和Q-Q图显示两种极值模型能够拟合2NO、PM2.5、O3-8h极端值的分布,两种图形的散点均能较好分散在一条直线两侧,但是PM2.5的BMM模型的P-P图中,徐州市出现较少的离散点偏离直线。2.NO2 BMM模型的尺度参数较好的描述了NO2日均浓度平均水平的空间变化趋势,尤其尺度参数分布的极高值和低值区与NO2浓度极高值和低值区空间位置基本吻合。PM2.5POT模型的尺度参数空间分布在西北部高值区、苏中及苏南的中低值区位置与PM2.5日均浓度的高值区及在苏南地区的中低值位置分布基本吻合。O3-8h两个模型的尺度参数高低值空间分布位置与O3-8h日均浓度平均水平高低值空间分布位置基本上吻合。3.NO2 BMM模型5个月预测值有7个市的预测结果与实际监测结果接近,POT模型的同期预测值有10个市的预测结果超过或者接近实际监测结果,能提供与实际监测相吻合的空气污染预警信息。PM2.5BMM模型5个月预测值有1个市的预测结果与实际监测结果接近,POT模型的同期预测值有7个市的预测结果超过或者接近实际监测结果,提供与实际监测相吻合的空气污染预警信息。3-8hO监测数据的BMM模型5个月预测值有10个市的预测结果与实际监测结果接近,POT模型的同期预测值有13个市的预测结果超过或者接近实际监测结果,提供与实际监测相吻合的空气污染预警信息。主要结论:极值理论的BMM模型和POT模型均可以应用于空气监测数据极端值的分布描述及预测分析上;基于GPD分布的POT模型对于空气污染物的极端数据分布更为敏感,预测信息更为准确;两种极值模型的预测结果均能够提供与实际监测情况相符的空气污染预警信息。
关键词：极值理论;BMM模型;POT模型;GPD分布;空气监测数据
学科专业：公共卫生（专业学位）
摘要
Abstract
英文缩略词
第一章 前言
1.1 研究背景
1.2 极值理论的研究进展
1.2.1 理论研究进展
1.2.2 极值理论应用研究进展
1.3 研究目的
1.4 研究内容
1.5 研究意义
第二章 极值模型基础理论
2.1 极端值的定义
2.2 极端值的概率分布
2.2.1 经典极值分布
2.2.2 广义极值分布(GEV)
2.2.3 广义帕累托分布(GPD)
2.3 极值模型理论基础
2.3.1 区组最大值模型(BMM)
2.3.2 超阈值模型(POT)
2.4 模型的参数估计与拟合检验
2.4.1 极大似然估计
2.4.2 模型拟合检验
第三章 极值理论在环境监测数据中的应用
3.1 数据来源及描述
3.1.1 BMM模型数据集描述
3.1.2 POT模型数据集描述
3.2 BMM模型在环境监测数据中的应用
3.2.1 BMM模型分析方法
3.2.2 BMM模型分析结果
3.3 POT模型在环境监测数据中的应用
3.3.1 POT模型分析方法
3.3.2 POT模型分析结果
3.4 BMM模型和POT模型适用性比较
3.4.1 方法
3.4.2 结果
3.5 讨论
3.5.1 两种模型的适用性
3.5.2 两种模型预测能力比较
3.5.3 基于重现水平估计的实际意义
3.5.4 两种模型的优缺点及应用建议
第四章 研究小结
4.1 研究主要结论
4.2 研究的局限性及未来期望
参考文献
极值理论的应用研究(综述)
参考文献
致谢