大气环境指标的二元极值分析

文中给出了利用多元阈值模型求解随机变量尾部联合分布的方法,并将其应用于大气环境指标中进行实证分析.通过选取合适的阈值和Copula函数,得到了上海市近十年的二氧化硫和二氧化氮的API指数的尾部联合分布以及条件尾部分布.利用这些尾部分布函数可以预测污染指标的变化趋势,从而为气象部门提供天气预报的科学依据.     

二元超阈值模型在环境中的应用

近年来,随着现代工业和交通运输业的飞速发展,大气中排放物的数量越来越多,种类也越来越复杂,产生了越来越严重的大气环境污染。本文主要研究二元超阈值方法及其在大气环境中的应用。研究二元极值分布,除了要知道各个变量的边缘分布,还需要知道两个变量之间的尾部相关性。文中给出了两种度量随机变量尾部相关性的方法,并将其应用于上海市大气环境指标中,发现可吸入颗粒物API与二氧化硫API具有较强的尾部相关性。为了更深入地了解两个指标间的尾部相关性及其两个指标的走势,本文建立了二元超阈值模型。首先,根据阈值模型建立了每个指标的分布函数。然后,选取不对称Logistic模型作为可吸入颗粒物API与二氧化硫API的相关结构函数,构造出了两个指标的尾部联合分布,并对未来两个指标的走向进行分析和预测。     

“掌握学习”与“启发式综合教学”

给出了在物理教学中综合贯彻“掌握学习策略”与“启发式综合教学”的具体措施。