1. 本选题研究的目的及意义
随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，空气污染问题日益突出，严重威胁着人民群众的身体健康和社会经济的可持续发展。
南京作为我国重要的中心城市之一，近年来空气污染问题也备受关注。
空气质量预测作为大气污染控制和环境管理的重要手段，能够为政府制定有效的污染防治措施、及时发布空气质量预警信息提供科学依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
空气质量预测和影响因素分析一直是大气环境领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量的研究工作，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在空气质量预测方面做了大量研究，建立了多种预测模型，包括统计模型、机器学习模型和数值模拟模型等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以南京市为研究区域，收集整理相关的空气质量监测数据、气象数据、污染源排放数据等，采用统计分析、机器学习等方法，对南京市空气质量进行预测和影响因素分析。
具体研究内容包括：
1.南京市空气质量现状分析：收集整理南京市近年来主要空气污染物浓度数据，分析其时空分布特征、变化趋势以及达标情况，为后续研究提供基础数据支撑。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.数据收集与整理：收集南京市近年来空气质量监测数据、气象数据、污染源排放数据、城市发展相关数据等，并对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等。
2.南京市空气质量现状分析：利用统计分析方法对南京市空气质量历史数据进行分析，包括主要污染物浓度的时间变化趋势、空间分布特征、达标情况等，为后续研究提供基础数据支撑。
3.南京市空气质量影响因素分析：采用相关性分析、回归分析等统计方法，分析气象因素、污染源排放、城市化进程等因素与南京市空气质量之间的关系，识别主要的影响因素及其作用机制。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.综合考虑多种因素，构建较为全面的南京市空气质量影响因素分析框架，并利用统计分析方法量化各因素对空气质量的影响程度，为南京市空气质量改善提供更精准的科学依据。
2.结合南京市空气质量现状和特点，优化机器学习模型的参数，构建更加准确可靠的南京市空气质量预测模型，为南京市空气质量预测预报提供更有效的技术支持。
3.基于预测结果和影响因素分析结果，提出更具针对性和可操作性的空气质量改善建议，为南京市政府制定科学合理的空气污染防治政策提供决策支持。
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] 刘峰,谢绍东.基于深度学习的空气质量指数预测研究进展[J].环境科学与管理,2022,47(01):184-190.
[2] 王静,段宁,朱彬,等.基于气象要素的南京市空气质量变化特征研究[J].环境科学与技术,2021,44(S1):150-157.
[3] 黄成,陈长虹,张靖,等.南京市PM_(2.5)化学组成及来源解析[J].环境科学学报,2020,40(11):4066-4073.
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