Ανάπτυξη και εφαρμογή μοντέλων αποδέκτη (receptor models) για την ταυτοποίηση και ποσοτικοποίηση των πηγών εκπομπής ρύπων στην ατμόσφαιρα
Authors: Αργυρόπουλος Γεώργιος 
Published: September 2021

Η παρούσα διδακτορική διατριβή παραθέτει ένα σύνολο από καινοτομίες, όσον αφορά τη χρήση μοντέλων αποδέκτη για την ταυτοποίηση και ποσοτικοποίηση πηγών εκπομπής αιωρούμενων σωματιδίων στην ατμόσφαιρα. Οι εν λόγω καινοτομίες επιτεύχθηκαν, χρησιμοποιώντας τα εξής δύο μοντέλα αποδέκτη: (α) μία προχωρημένη υπολογιστική διαδικασία, ονόματι «μοντέλο ρομποτικής ισοστάθμισης χημικής μάζας», η οποία αναπτύχθηκε πρόσφατα, και η οποία μπορεί να θεωρηθεί ως μία μαθηματική βελτιστοποίηση των προγενέστερων μοντέλων ισοστάθμισης χημικής μάζας, και (β) ένα πολύ διαδεδομένο μοντέλο ανάλυσης παραγόντων, ονόματι «θετική παραγοντοποίηση πινάκων». Στα πλαίσια της παρούσας διδακτορικής διατριβής, αναπτύχθηκε, καταρχάς, μία δίπτυχη υπολογιστική μεθοδολογία, για την ταυτοποίηση και ποσοτικοποίηση συνεισφορών από δευτερογενή αεροζόλ, με χρήση του μοντέλου ρομποτικής ισοστάθμισης χημικής μάζας. Η εν λόγω υπολογιστική μεθοδολογία περιλαμβάνει (α) ένα εκτενές σύνολο από θεωρητικά προφίλ δευτερογενών χημικών συστατικών τα οποία δεν λαμβάνονταν έως τώρα υπ’όψιν, κατά την ανάπτυξη μοντέλων ισοστάθμισης χημικής μάζας, και (β) υλοποιεί μία επαναληπτική μέθοδο ελαχίστων τετραγώνων, η οποία μεταβάλλει δυναμικά τις τιμές των ανεξάρτητων μεταβλητών, σε κάθε επανάληψη, δηλαδή τα χημικά προφίλ των πηγών παρέχονται (για πρώτη φορά από μοντέλο ισοστάθμισης χημικής μάζας) και ως δεδομένα εξόδου, όπου μπορούν να αποτυπωθούν δευτερογενείς μετασχηματισμοί που λαμβάνουν χώρα μεταξύ των σημείων εκπομπής και του αποδέκτη.Ένας άλλος παράλληλος στόχος της παρούσας διδακτορικής διατριβής ήταν η στατιστική σύζευξη των δεδομένων εξόδου από το μοντέλο ρομποτικής ισοστάθμισης χημικής μάζας (και από τη θετική παραγοντοποίηση πινάκων), με κινήσεις των αερίων μαζών, προκειμένου να καταστεί δυνατός και ο γεωγραφικός εντοπισμός των σημείων εκπομπής. Η εν λόγω στατιστική σύζευξη πραγματοποιήθηκε, χρησιμοποιώντας δύο συναρτήσεις υπό συνθήκη πιθανότητας, ονόματι «πεδίο υπό συνθήκη πιθανότητας», και «συνάρτηση πιθανής συνεισφοράς πηγής». Η στατιστική σημασία των τιμών της δεύτερης συνάρτησης ελέγχθηκε με τη χρήση μίας μη-παραμετρικής μεθόδου τυχαίας δειγματοληψίας, μέσω της οποίας μάλιστα, επιτυγχάνθηκε ένας ιδιαίτερα υψηλός βαθμός ακρίβειας, όσον αφορά ειδικότερα τον εντοπισμό περιοχών που συμβάλλουν στη διασυνοριακή ατμοσφαιρική ρύπανση. Στα πλαίσια της παρούσας διδακτορικής διατριβής, αναπτύχθηκε ακόμη μία επαναληπτική υπολογιστική διαδικασία, ονόματι «χαρτογράφηση παραγόντων», για τη συνεργιστική εφαρμογή του μοντέλου ρομποτικής ισοστάθμισης χημικής μάζας, και της θετικής παραγοντοποίησης πινάκων. Το ιδιαίτερο χαρακτηριστικό της συγκεκριμένης υπολογιστικής διαδικασίας είναι ότι τα επιμέρους κριτήρια ομοιότητας δεν χρησιμοποιούνται απλώς για τη σύγκριση των συνεισφορών που εκτιμώνται από τα δύο μοντέλα, αλλά πολύ περισσότερο, για τη φυσική ερμηνεία των αποτελεσμάτων που λαμβάνονται από τη θετική παραγοντοποίηση πινάκων, ελαχιστοποιώντας την παρέμβαση από το χρήστη. Το μοντέλο ρομποτικής ισοστάθμισης χημικής μάζας εφαρμόστηκε και σε συνθετική βάση δεδομένων, στα πλαίσια διεργαστηριακής άσκησης που διοργάνωσε το Κοινό Κέντρο Ερευνών της Ευρωπαϊκής Επιτροπής.Τέλος, η παρούσα διδακτορική διατριβή παραθέτει και μία αυτοτελή εφαρμογή της θετικής παραγοντοποίησης πινάκων, σε δεδομένα για την κατανομή μεγέθους υπέρλεπτων αιωρούμενων σωματιδίων. Το ιδιαίτερο χαρακτηριστικό της συγκεκριμένης εφαρμογής έγκειται στη χρησιμοποίηση μίας μεθόδου πολλαπλών σταδίων για τη φυσική ερμηνεία των αποτελεσμάτων του μοντέλου, η οποία, εκτός των άλλων, περιλάμβανε: (α) στατιστική σύζευξη των εκτιμώμενων συνεισφορών με κινήσεις των αερίων μαζών, και (β) την εφαρμογή μεθόδου πολλαπλής γραμμικής παλινδρόμησης, θεωρώντας τις συνεισφορές των παραγόντων ως τις εξαρτημένες μεταβλητές, ενώ ως ανεξάρτητες μεταβλητές θεωρήθηκαν μετεωρολογικές παράμετροι, όπως η σχετική υγρασία, και η ένταση της προσπίπτουσας ηλιακής ακτινοβολίας. Ένα άλλο χαρακτηριστικό της συγκεκριμένης εφαρμογής ήταν η χρήση μίας μη-παραμετρικής μεθόδου τυχαίας δειγματοληψίας, για τον προσδιορισμό των αβεβαιοτήτων στα προφίλ των παραγόντων.