时空动态复杂网络下的空气质量传播行为模式和演变分析方法研究

Due to the dynamics and complexity in the evolution of air quality, the key to solve problems in air quality prediction and pollution prevention and control in China is to effectively unveil the temporal-spatial dynamic correlations of these characteristics and the evolution rules of air quality. This project intends to study the analysis approach to the propagation behavior pattern and evolution of Air Quality based on temporal-spatial dynamic complex network. The content goes as follows: (1) To study the temporal-spatial distribution and the evolution of the characteristics of air quality, establish a dynamic relationship of complex network time and space dimensions and put forward the model for temporal-spatial dynamic complex network. (2) To analyze the temporal-spatial dynamic correlations of air quality, and to bring up the characterization and measurement of air quality. To explore the temporal-spatial characteristics of air quality and the propagating mechanism of pollutant. (3) To study the inter-relationship and propagating mechanism of regional air qualities, and to come up with an evaluation method for the pollutant’s key propagating path and the key node of the temporal-spatial sequential pattern. (4) Use the data mining to establish time classifier and spatial classifier. Mining air quality characteristics and the dynamic evolution of the temporal-spatial association rules, achieve temporal-spatial association analysis. (5) To proposed an analytic and reasoning method for the association of the temporal-spatial air quality, and to further reveal the evolution rules of air quality. Take the air quality in Beijing, Tianjin and Hebei Province as analysis objects, to verify the model and the algorithm of air quality by means of numerical calculation.

由于空气质量演变过程的动态性和复杂性，有效表征空气质量特征的时空动态关联关系，揭示其演变规律成为解决我国空气质量预测和污染防控问题的关键。本课题将研究时空动态复杂网络下的空气质量传播行为模式和演变分析方法，拟完成内容：(1)研究空气质量特征的时空分布和演变行为，建立时空维度的动态表达关系，提出时空动态复杂网络的分析模型；(2)分析空气质量特征的动态关联关系，提出复杂网络下的空气质量表征和度量方法，探究空气质量时空特征和污染物传播机制；(3)研究区域空气质量的交互影响和传播机理，提出时空序列模式的污染物关键传播路径和关键节点的评估方法；(4)采用数据挖掘方法建立空间分析器和时间分析器，挖掘空气质量特征及其动态演变的时空关联规则，实现时空相关性分析；(5)提出空气质量时空特征关联分析和推理方法，揭示空气质量演变规律。以京津冀等地区空气质量为分析对象，通过数值拟合计算验证空气质量分析模型和算法。

空气质量演变过程具有动态特性和复杂特性，空气质量时空动态关联关系的有效表征，是揭示空气质量的演变规律，解决我国空气质量预测和污染防控的关键。本课题实现时空复杂网络下空气质量的传播行为模式和演变分析方法，完成内容如下：(1)基于空气质量在时空维度的特征分布和演变行为，建立了空气质量动态关系表征，提出了时空动态复杂网络分析模型；(2)依据空气质量特征间的关联特性，提出了空气质量时空复杂网络表征和度量方法，从而反映空气质量时空特征和污染物传播机制；(3)根据空气质量的区域交互影响和传播过程分析，提出了污染物关键传播路径和关键节点的评价方法；(4)采用数据挖掘方法建立了空间分析器和时间分析器，基于空气质量特征及其动态演变的时空关联规则，实现了时空相关性分析；(5)构建了空气质量时空特征关联分析和推理方法，用于揭示空气质量演变规律。以京津冀等地区空气质量为研究对象，通过数值拟合计算验证了空气质量分析模型和算法。项目组成员于项目期间在国内外学术期刊上共发表SCI学术论文14篇，培养了3名博士研究生以及22名硕士研究生。项目的研究成果及技术支撑了课题组成员在软件安全领域其他项目的理论研究，一项空气质量相关领域项目的研究，以及多项校企联合项目的研究分析，项目的成果转化有着很高的社会和经济效益。

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