Doktorantūra

Atgal

Mašininio mokymosi taikymas atmosferinio aerozolio procesų tyrimams ir šaltinių nustatymui

N 002 Fizika / Physics
dr. Kristina Plauškaitė Šukienė

LT - Mašininio mokymosi taikymas atmosferinio aerozolio procesų tyrimams ir šaltinių nustatymui

Disertacijos darbo metu bus gilinamasi į atmosferinių aerozolio susidarymo, augimo ir sklaidos procesus, taip pat į dalelių organinių ir neorganinių junginių kilmės nustatymą ir jų kiekybinę išraišką, įvertinant įvairių antropogeninių ir biogeninių šaltinių tipų (pirminių ir antrinių) poveikį organinių junginių turinčių aerozolio dalelių formavimuisi. Šių procesų tyrimas remsis mašininio mokymosi įrankių taikymu ir jų palyginimu su įprastiniais analizės metodais, tokiais kaip aerozolio dalelių dydžio pasiskirstymo, cheminės sudėties, įskaitant masių spektrus, ir žinomų junginių molekulinius žymenis (ypač BC šaltinių paskirstymui). Keletas statistinių metodų bus panaudoti pagrindžiant aerozolio dalelių šaltinių kilmės nustatymą. Pagrindinis šio darbo tikslas bus galimybė gauti informaciją apie aerozolio dalelių šaltinių cheminę sudėtį neturint jokios a priori informacijos.

EN - Application of machine learning to study atmospheric aerosol processes and source apportionmen

During the PhD studies, the focus will be on the determination of the origin of the organic aerosol particles and their quantitative expression, considering the impact of different types of anthropogenic and biogenic sources (primary and secondary) on the formation of aerosol particles. The study of these processes will be based on the application of machine learning tools and their comparison with conventional analysis methods, such as the aerosol particle size distribution, chemical composition, including mass spectra and molecular markers of known compounds, as well as physical and optical properties (especially for BC source apportionment). The main advantage of this wark will be the possibility to obtain information about the atmospheric aerosol chemical composition and sources without any a priori information. Comparative studies will enable to assess the impact of atmospheric air pollution on air quality.