1. 毕业设计（论文）主要目标：
1、基于ACCMIP全球模式所提供的PM2.5等大气污染物的模拟数据，结合相应观测数据，评估该模式的模拟能力；并对各个污染物进行浓度等级划分，分析其在未来的空间分布情况。
2、引入最新发展的极值理论，针对中国区域PM2.5、SO2、NO3等大气污染物构建GEV等概率分布模型，并评估其对观测的分布刻画能力。
3、结合模式不同排放情景下污染物数据，应用上述统计分布模型，从概率角度探讨全球变暖背景下中国区域PM2.5等大气污染物浓度的未来风险变化预估。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
空气污染是环境污染的一个重要方面，当今中国所面临的空气污染问题极为严峻。本文围绕中国区域污染物，基于ACCMIP全球模式所输出的PM2.5等大气污染物模拟数据，通过引入极值理论，构建我国PM2.5等大气污染物及其极值的GEV等概率分布模型，并计算相应概率风险，探讨在不同排放情景下我国污染物的未来风险变化预估情况。这为我国加强大气污染防治、改善空气质量状况提供重要参考决策依据。
3. 主要参考文献
[1] 李柔珂. CMIP5模式对气候变化背景下中国地区未来气候灾害风险预估研究[D]. 兰州大学, 2017.
[2] 杨冬冬，赵树云，张华，等. 未来全球PM_(2.5)浓度时空变化特征的模拟[J]. 中国环境科学. 2017, 37(04): 1201-1212.
[3] 王振波，方创琳，许光，等. 2014年中国城市PM_(2.5)浓度的时空变化规律[J]. 地理学报. 2015, 70(11): 1720-1734.
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