1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，大气污染问题日益突出，尤其是以细颗粒物（pm2.5）和可吸入颗粒物（pm10）为代表的大气颗粒物污染，已经成为影响我国环境空气质量和人体健康的重要因素。
长三角地区作为我国经济最发达、人口最密集的地区之一，其大气污染问题尤为严重。
本研究选择长三角地区作为研究区域，旨在探讨该地区大气pm10浓度与气象要素之间的关联度，揭示气象条件对pm10污染形成的影响机制，为该地区大气污染的预报预警和防控治理提供科学依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者对大气pm10污染与气象要素的关系进行了大量的研究。
1. 国内研究现状
国内学者对大气pm10污染与气象要素关系的研究主要集中在以下几个方面：
pm10污染特征分析:研究者利用地面监测数据、遥感数据等，分析了不同地区pm10污染的时空分布特征、变化趋势以及来源解析等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
1.长三角地区pm10污染特征分析:收集整理长三角地区近年来pm10监测数据，运用统计分析方法，分析pm10浓度的时空分布特征，包括年际变化、季节变化、空间分布等方面，并结合相关研究，分析pm10污染的潜在来源。
2.气象要素与pm10浓度的相关性分析:收集整理长三角地区主要气象要素数据，包括气温、湿度、风速、风向、降水量、气压、边界层高度等，运用相关性分析、回归分析等统计方法，分析pm10浓度与各气象要素之间的相关性，初步判断影响pm10浓度的主要气象因素。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤开展研究：
1.数据收集与处理:收集长三角地区近年来pm10浓度监测数据以及气象要素数据，包括气温、湿度、风速、风向、降水量、气压、边界层高度等。
对数据进行质量控制和预处理，剔除异常值，并进行插值处理，以满足研究需求。
2.统计分析方法:运用统计分析软件（如spss、r等）对数据进行统计分析，包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析等，揭示pm10浓度与气象要素之间的关系。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
1.区域针对性:针对长三角地区这一特定区域，开展pm10污染与气象要素关系的研究，揭示该区域pm10污染的形成机制和气象条件的影响规律，具有区域针对性和实用性。
2.多因素综合分析:综合考虑多种气象要素对pm10污染的影响，例如气温、湿度、风速、风向、降水、气压、边界层高度等，并分析不同气象要素之间的相互作用，以及对pm10污染的协同影响。
3.预测模型构建:尝试利用机器学习等方法，构建基于气象要素的pm10浓度预测模型，并利用历史数据对模型进行训练和验证，评价模型的预测精度，为pm10污染的预报预警提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]丁一汇,柳艳菊.近50年我国雾和霾的长期变化趋势及其与大气环境的关系[j].气象学报,2014,72(01):37-49.
[2]段凤魁,雷蕾.基于气象要素的pm10浓度变化规律研究[j].环境与发展,2021,33(05):184-186.
[3]何立富,蔡子颖,张文煜,等.2013—2017年福州市pm10污染特征及与气象因素的关系[j].环境科学与管理,2019,44(03):8-12.
