Αντικείμενο της διατριβής αποτέλεσε η μελέτη του προβλήματος της σωματιδιακής ρύπανσης στην Αθήνα, όπως διαμορφώθηκε κατά την περίοδο που ακολούθησε την εξαγγελία της οδηγίας 99/30/EC. Βασικό μέσο προσέγγισης ήταν η πραγματοποίηση μετρήσεων πεδίου για τον χαρακτηρισμό των αιωρουμένων σωματιδίων. Οι μετρήσεις επικεντρώθηκαν στα κλάσματα PM10, PM2.5 και PM1, στις κατ’αριθμό ολικές σωματιδιακές συγκεντρώσεις (TNC) και τις κατανομές τους και στη χημική σύσταση των σωματιδίων σε στοιχειακό και οργανικό άνθρακα. Η κύρια κατεύθυνση της διαδικασίας χαρακτηρισμού στοχεύει στον εντοπισμό των παραγόντων που ελέγχουν τις χρονικές/χωρικές διακυμάνσεις των επιπέδων. Η αξιοποίηση των μετρήσεων πραγματοποιήθηκε σε ένα πλαίσιο στοχαστικής ανάλυσης δεδομένων, που περιέλαβε τεχνικές διερευνητικής και επαγωγικής στατιστικής, πολυμεταβλητής ανάλυσης, ανάλυσης χρονοσειρών - φασματικής ανάλυσης και γεωστατιστικής. Τα ευρήματα απ’ τη διαδικασία χαρακτηρισμού αξιοποιήθηκαν στην ανάπτυξη μοντέλων πρόβλεψης συγκεντρώσεων. Για την χωρική εκτίμηση, αναπτύχθηκαν μοντέλα τύπου regression mapping, με χρήση δεδομένων GIS. Παράλληλα αξιολογήθηκαν μοντέλα χωρικής παρεμβολής.Κύρια μεθοδολογία χρονικής πρόρρησης ήταν τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, τα οποία αξιολογήθηκαν συγκριτικά με εναλλακτικές μεθόδους (MLR, ARIMA, PLSR, CART). Εξετάσθηκαν τεχνικές επιλογής μεταβλητών εισόδου (όπως γενετικοί αλγόριθμοι) και η αποτελεσματικότητα της εκμάθησης με αλγορίθμους τοπικής και ολικής (προσομοιωμένη ανόπτηση) βελτιστοποίησης.Από τα αποτελέσματα προέκυψαν υπερβάσεις των οριακών τιμών για τις συγκεντρώσεις PM10 και PM2.5, ενώ υψηλά ήταν τα επίπεδα PM1. Οι συσχετίσεις μεταξύ των κατά μάζα και κατ’αριθμό συγκεντρώσεων ΤΝC ήταν ασθενέστατες. Ενώ τα επίπεδα στοιχειακού άνθρακα χαρακτηρίζονται ως μέτρια, για τον οργανικό άνθρακα ήταν υψηλά, αναδεικνύοντας τα οργανικά σωματίδια ως τη χημική ομάδα με την υψηλότερη συμμετοχή στις συγκεντρώσεις PM. Διαπιστώθηκε, μέσω της μεθοδολογίας EC tracer, ότι σημαντικό ποσοστό των οργανικών σωματιδίων είναι δευτερογενούς προέλευσης.Ως κύριοι παράγοντες που σχετίζονται με τις παρατηρούμενες χρονικές διακυμάνσεις, προσδιορίσθηκαν η κυκλοφορία οχημάτων, οι δευτερογενείς διαδικασίες σχηματισμού και η ενδο-αστική μεταφορά. Σε χωρικό επίπεδο, ενώ η κατανομή των επιπέδων είναι σχετικά ανομοιογενής, παρατηρούνται σημαντικές συσχετίσεις μεταξύ θέσεων μέτρησης.Τα μοντέλα χωρικής πρόβλεψης PM10 που αναπτύχθηκαν εμφάνισαν πολύ υψηλή απόδοση, παρέχοντας ικανοποιητική χαρτογραφική απεικόνιση των επιπέδων PM10 στην περιοχή. Σχετικά με τη βραχυχρόνια σημειακή πρόβλεψη αναπτύχθηκαν δυο κατηγορίες μοντέλων, για μέσες ημερήσιες και ωριαίες συγκεντρώσεις PM10 της επόμενης ημέρας, σε διάφορες θέσεις στην περιοχή. Η προγνωστική ικανότητα των μοντέλων νευρωνικών δικτύων ήταν υψηλή, ειδικά σε σύγκριση με τα εναλλακτικά στατιστικά μοντέλα. Από την περίληψη θα ληφθούν υπ’ όψη μόνο οι πρώτοι 2500 χαρακτήρες μαζί με τα κενά (~450 λέξεις). στις κατ’αριθμό ολικές σωματιδιακές συγκεντρώσεις (TNC) και τις κατανομές τους και στη χημική σύσταση των σωματιδίων σε στοιχειακό και οργανικό άνθρακα. Η κύρια κατεύθυνση της διαδικασίας χαρακτηρισμού στοχεύει στον εντοπισμό των παραγόντων που ελέγχουν τις χρονικές/χωρικές διακυμάνσεις των επιπέδων. Η αξιοποίηση των μετρήσεων πραγματοποιήθηκε σε ένα πλαίσιο στοχαστικής ανάλυσης δεδομένων, που περιέλαβε τεχνικές διερευνητικής και επαγωγικής στατιστικής, πολυμεταβλητής ανάλυσης, ανάλυσης χρονοσειρών - φασματικής ανάλυσης και γεωστατιστικής. Τα ευρήματα απ’ τη διαδικασία χαρακτηρισμού αξιοποιήθηκαν στην ανάπτυξη μοντέλων πρόβλεψης συγκεντρώσεων. Για την χωρική εκτίμηση, αναπτύχθηκαν μοντέλα τύπου regression mapping, με χρήση δεδομένων GIS. Παράλληλα αξιολογήθηκαν μοντέλα χωρικής παρεμβολής.Κύρια μεθοδολογία χρονικής πρόρρησης ήταν τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, τα οποία αξιολογήθηκαν συγκριτικά με εναλλακτικές μεθόδους (MLR, ARIMA, PLSR, CART). Εξετάσθηκαν τεχνικές επιλογής μεταβλητών εισόδου (όπως γενετικοί αλγόριθμοι) και η αποτελεσματικότητα της εκμάθησης με αλγορίθμους τοπικής και ολικής (προσομοιωμένη ανόπτηση) βελτιστοποίησης.Από τα αποτελέσματα προέκυψαν υπερβάσεις των οριακών τιμών για τις συγκεντρώσεις PM10 και PM2.5, ενώ υψηλά ήταν τα επίπεδα PM1. Οι συσχετίσεις μεταξύ των κατά μάζα και κατ’αριθμό συγκεντρώσεων ΤΝC ήταν ασθενέστατες. Ενώ τα επίπεδα στοιχειακού άνθρακα χαρακτηρίζονται ως μέτρια, για τον οργανικό άνθρακα ήταν υψηλά, αναδεικνύοντας τα οργανικά σωματίδια ως τη χημική ομάδα με την υψηλότερη συμμετοχή στις συγκεντρώσεις PM. Διαπιστώθηκε, μέσω της μεθοδολογίας EC tracer, ότι σημαντικό ποσοστό των οργανικών σωματιδίων είναι δευτερογενούς προέλευσης.Ως κύριοι παράγοντες που σχετίζονται με τις παρατηρούμενες χρονικές διακυμάνσεις, προσδιορίσθηκαν η κυκλοφορία οχημάτων, οι δευτερογενείς διαδικασίες σχηματισμού και η ενδο-αστική μεταφορά. Σε χωρικό επίπεδο, ενώ η κατανομή των επιπέδων είναι σχετικά ανομοιογενής, παρατηρούνται σημαντικές συσχετίσεις μεταξύ θέσεων μέτρησης.Τα μοντέλα χωρικής πρόβλεψης PM10 που αναπτύχθηκαν εμφάνισαν πολύ υψηλή απόδοση, παρέχοντας ικανοποιητική χαρτογραφική απεικόνιση των επιπέδων PM10 στην περιοχή. Σχετικά με τη βραχυχρόνια σημειακή πρόβλεψη αναπτύχθηκαν δυο κατηγορίες μοντέλων, για μέσες ημερήσιες και ωριαίες συγκεντρώσεις PM10 της επόμενης ημέρας, σε διάφορες θέσεις στην περιοχή. Η προγνωστική ικανότητα των μοντέλων νευρωνικών δικτύων ήταν υψηλή, ειδικά σε σύγκριση με τα εναλλακτικά στατιστικά μοντέλα. Από την περίληψη θα ληφθούν υπ’ όψη μόνο οι πρώτοι 2500 χαρακτήρες μαζί με τα κενά (~450 λέξεις). Η περίληψη πρέπει να περιλαμβάνει τον στόχο, τη μεθοδολογία και τα αποτελέσματα - συμπεράσματα της διατριβής.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.