时间序列分形方法在大气环境中的应用
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1.3.3 大气污染复杂系统的研究途径

研究中国重点城市严重空气污染的发生及时空演变的复杂性机制,进而对严重空气污染的发生进行更科学准确的预测、预警及风险评价,是当前十分重要和紧迫的研究课题,具有重要学术价值和实际意义。其中,建立更科学合理的理论和方法来研究复杂大气系统中重污染的发生机制及其演化动态,是该领域主要研究方向之一。

随着计算机技术的发展,数值模拟已成为研究大气污染问题的重要手段。长期以来,为了描述空气污染的发生及其演化动态,人们往往从微观细节的角度出发,尽可能多地研究每一种污染物的性质及其相互之间的化学反应机制和物理传输机制,建立空气污染动态的精确数学模型,利用计算机技术求解,从而达到空气污染动态模拟的目的。学者们基于大气物理、大气化学、气象学等方法提出了众多理论和模型用以研究、模拟和预测大气颗粒物的时空演化。这些模型中尽可能详尽地包含了各种大气污染物之间的相互作用以及污染物与气象因素之间的相互作用,如排放、对流、湍流、输运、冷凝、蒸发、凝聚、成核、沉降和多相化学反应等,物理意义明确,可以准确刻画短期空气污染系统动态过程,有的方法已经在实际空气污染预测中得到了应用,取得了较好的研究成果[11~14]

然而,这些模式所涉及的计算参数众多、方程繁杂、参数估计工作巨大。同时,由于大气环境的复杂性,模型中许多过程并不明晰,比如大气化学中化学成分组成、反应速率、反应条件等存在较多不确定性因素。因此人们对大气污染物时间演化的动力过程并没有得到满意的认识[11~14]。尽管各模型基于的理论和功能有较大差异,基于确定性还原论思维的颗粒物污染模式实际上均暗含了这样一种基本假设:只要知道了所有影响因子及其相互作用机制,就可以对大气颗粒物的时空演化做出确定性的预测。然而,实际上,大气环境系统是典型的复杂巨系统,其组成单元数目庞大,单元之间存在强烈的反馈与调节的非线性相互作用。对于这样的复杂系统,要穷尽涉及大气污染的所有影响因素及其作用机制显然是不可能的,也没有必要。

从复杂性理论来看,大气污染时间演化过程是开放、耗散的大气巨系统在人为污染作用下的复杂现象,其形成与演化既受到微观的物理化学等机制的作用,同时也表现为宏观、整体性系统动力学的结果。由于大气系统固有的混沌特性,使得人类迄今掌握的数学方法均无法对城市空气污染长期动态行为进行精确建模,空气污染模式也不可能在城市空气污染防治措施所要求的任意时间段内精确求解来全面描述其复杂动态特性。因此,需要另辟蹊径发展新的研究思路。基于复杂性科学的理论和方法,从宏观、整体上认识城市空气污染系统的演化过程,已成为城市大气环境基础研究的一个热点。本书试图在复杂性科学的分形理论的概念框架下研究大气污染演化特征。