全书共分为6章。第1章介绍大气污染与复杂系统之间的关系；第2章介绍自组织临界性理论；第3章揭示大气颗粒物演化的非线性模态贡献和混沌动力学特征；第4章介绍大气颗粒物演化的多尺度分形自相似性特征；第5章开展实验设计和构建理论模型，系统阐明大气颗粒物演化的自组织临界性效应；第6章在自组织临界性理论框架下，建立数据与模型混合驱动的城市PM2.5和O3协同控制能力评价方法，并建立更精确的PM2.5预测技术。
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国家自然科学基金项目：城市空气污染系统自组织临界特性的研究（41105118）。主持人。湖南省自然科学基金面上项目：气候变化背景下长株潭城市群重度灰霾重现时间间隔的复杂性研究（2020JJ4504）。主持人
目录
第1章 绪论 1
1.1 我国大气污染概述 1
1.2 复杂性科学概述 5
1.2.1 复杂性科学的概念 5
1.2.2 复杂系统的特征 7
1.2.3 大气颗粒物演化的复杂性 9
第2章 自组织临界性理论概述 12
2.1 自然界中的幂律分布 12
2.1.1 复杂系统的非线性涌现 12
2.1.2 幂律分布的发展历程 14
2.2 自组织临界性的概念 18
2.3 自然与社会系统中的自组织临界性现象 20
2.3.1 地震 20
2.3.2 生物进化 22
2.3.3 森林火灾 23
2.3.4 山地灾害 23
2.3.5 自然界其他自组织临界性现象 24
2.3.6 人类行为中的自组织临界性现象 26
2.4 沙堆模型 27
2.4.1 沙堆思想 27
2.4.2 BTW模型 29
2.4.3 Manna模型 31
2.4.4 森林火灾模型 32
2.4.5 OFC模型 32
2.4.6 Zhang模型 33
2.5 自组织临界性实验 33
第3章 大气颗粒物演化的非线性特征 39
3.1 引言 39
3.2 研究方法 39
3.2.1 集合经验模态分解方法 39
3.2.2 混沌动力学 40
3.3 结果与分析 42
3.3.1 PM2.5时间序列的集合经验模态分解 42
3.3.2 PM2.5时间演化的混沌特征 53
第4章 大气颗粒物演化的分形特征 59
4.1 引言 59
4.2 研究方法 59
4.2.1 去趋势波动分析法 59
4.2.2 多重分形消除趋势波动分析法 60
4.2.3 去趋势互相关分析法 61
4.2.4 多重分形去趋势互相关分析法 61
4.3 结果与分析 62
4.3.1 新冠疫情期间区域大气高污染发生的分形特征 62
4.3.2 PM2.5多尺度演化的EEMD和多重分形分析 70
4.3.3 在多时间尺度上O3与PM2.5/PM10的多重分形特征及其环境意义 78
第5章 大气颗粒物演化的自组织临界性模拟 89
5.1 大气污染演化与物理沙堆模型的相似性分析 89
5.2 衰减性质沙堆系统SOC行为的实验验证 91
5.2.1 思路借鉴 91
5.2.2 PM2.5演化与温控水崩塌实验的类比关系 92
5.2.3 温控水崩塌实验 93
5.3 城市大气污染的数值沙堆模型 97
5.3.1 城市大气污染的强度与频度关系 98
5.3.2 数值沙堆模型的构建 99
5.3.3 分析结果 101
5.4 重度灰霾期间大气PM2.5的自组织临界性特征 105
5.4.1 研究数据 105
5.4.2 PM2.5污染浓度波动的频度统计分布 105
5.4.3 PM2.5的DFA分析结果 106
5.4.4 基于SOC理论的大气PM2.5数值沙堆模型 107
5.5 大气PM10跨界输送的自组织动力机制 112
5.5.1 研究数据 112
5.5.2 PM10污染浓度频率统计分布 113
5.5.3 基于SOC理论的大气PM10跨境输送模型 113
5.5.4 模拟结果 116
5.5.5 讨论 118
5.6 沙粒衰减机制对SOC行为影响机理的理论分析 119
5.6.1 衰减沙堆模型的构建 119
5.6.2 有限尺寸的衰减沙堆模型 120
5.6.3 模拟结果 123
第6章 自组织临界性框架下大气复合污染防控 125
6.1 引言 125
6.2 数据与模型驱动的城市PM2.5和O3协同控制能力评价指标 126
6.2.1 研究数据 126
6.2.2 多重分形参量指数的构造 126
6.2.3 的时间变异性动力学 128
6.2.4 的月变化模式 129
6.2.5 的演化趋势 130
6.2.6 讨论 130
6.3 PM2.5和O3的非线性动态预测模型 132
6.3.1 研究数据 132
6.3.2 研究方法 132
6.3.3 分析数据 135
参考文献 147
附图 167
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