ВВЕДЕНИЕ В этом отчете описывается формулировка и тестирование модели для прогнозирования определенных статистических данных, связанных со стандартами окружающей среды для фотохимических окислителей. В частности, модель можно использовать для оценки того, насколько качество воздуха в регионе будет соответствовать Национальному стандарту качества окружающего воздуха (NAAQS) по окислителям. Мы представили модель в виде цепи Маркова с конечным числом состояний, возникающих в дискретные моменты времени. Цепочка определяется матрицей вероятности перехода с изменяющимися во времени параметрами. В постановке модели вероятность существования данного состояния (качества воздуха) в конечном итоге зависит от выбросов первичных загрязняющих веществ. Выходные данные модели состоят из ожидаемого количества раз, когда пороговая концентрация окислителя@, например@ 0,08 частей на миллион@, будет превышена в течение заданного интервала времени, а также долгосрочная вероятность превышения данного порога. Наш взгляд на формулировку марковской модели отличается от точки зрения, которая характеризует более распространенные модели регрессионного типа и детерминистические модели, используемые в исследованиях загрязнения воздуха. Кратко@, разница между марковской моделью и другими моделями заключается в том, что цель последней состоит в вычислении абсолютных концентраций@, тогда как марковская модель занимается определением вероятности возникновения заданных уровней концентрации. Таким образом@, вместо ответа на такой вопрос@, как@ какую максимальную концентрацию окислителя можно ожидать@, модель марковского типа обеспечит вероятность превышения заданного уровня окислителя. Очевидно, что статистическая точка зрения присуща марковскому подходу. Использование этого типа модели должно быть ограничено соблюдением некоторых предостережений, присущих любому статистическому подходу. Оценки будут явно искажены либо систематическими, либо случайными ошибками измерений; особенно если последующие поколения приборов преодолеют эти источники неточностей. Более того, поскольку механизмы причинной связи представлены в лучшем случае лишь косвенно, использование статистических моделей для условий, далеких от тех, из которых они были получены, может не дать надежных оценок. Это может стать источником проблем@, например@, если модель, полученную для концентраций, намного превышающих NAAQS, должна быть применена к условиям, разработанным для соответствия NAAQS. С учетом указанных выше ограничений статистическая форма NAAQS для окислителя делает марковскую модель особенно подходящей для определения того, соответствует ли регион стандарту. Теперь мы приступим к изучению NAAQS для фотохимического окислителя и его связи с моделью цепи Маркова.