基于高斯模型的雾霾扩散模拟及灰色系统预测文献综述

雾霾作为一种严重影响空气质量和人类健康的灾害性天气现象，近年来在全球范围内频繁发生，对生态环境、交通运输以及人民群众的生产生活造成了严重影响。

本文针对雾霾扩散模拟和浓度预测这一重要课题，首先阐述了雾霾形成的机理，并介绍了高斯模型和灰色系统理论的基本原理及其在环境领域的应用现状。

其次，重点回顾了国内外学者利用高斯模型对大气污染物扩散进行模拟和预测的研究进展，分析了不同气象条件、地形地貌以及污染源排放特征对雾霾扩散的影响。

然后，详细介绍了灰色系统理论，特别是GM(1,1)模型，在雾霾浓度时间序列预测方面的应用，并探讨了模型精度、适用范围和改进方向。

最后，对高斯模型和灰色系统理论在雾霾扩散模拟和浓度预测方面的优势和局限性进行了比较分析，并展望了未来研究方向。

关键词：雾霾扩散；高斯模型；灰色系统预测；GM(1,1)模型；空气质量

#1.1雾霾
雾霾是一种由固体颗粒物和水汽混合形成的空气污染现象。

它是由多种污染源排放的污染物，经过一系列复杂的物理化学过程，在大气中不断积累和转化形成的。

雾霾的主要成分包括可吸入颗粒物（PM2.5、PM10）、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）、挥发性有机物（VOCs）等。

#1.2高斯模型
高斯模型，也称为正态分布模型，是一种常用的描述连续随机变量概率分布的模型。