摘要 | 第4-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第10-24页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-21页 |
1.2.1 地铁站颗粒物的物理化学特征 | 第11-14页 |
1.2.2 地铁站内颗粒物分布规律 | 第14-19页 |
1.2.3 地铁站颗粒物的来源与影响因素 | 第19-21页 |
1.3 存在问题与研究方向 | 第21-23页 |
1.3.1 存在问题 | 第21-22页 |
1.3.2 研究方向 | 第22-23页 |
1.4 本文研究内容及拟解决的问题 | 第23页 |
1.5 本章小结 | 第23-24页 |
第二章 地铁实测内容与方案 | 第24-33页 |
2.1 地铁介绍 | 第24-26页 |
2.1.1 地铁环控系统分类 | 第24-25页 |
2.1.2 站台形式的分类 | 第25-26页 |
2.1.3 站厅形式分类 | 第26页 |
2.2 测试内容与方案 | 第26-30页 |
2.2.1 测试地点介绍 | 第26-28页 |
2.2.2 测试内容及计划安排 | 第28-29页 |
2.2.3 测试仪器介绍 | 第29-30页 |
2.3 评价标准 | 第30-32页 |
2.4 本章小结 | 第32-33页 |
第三章 实测结果与分析 | 第33-53页 |
3.1 不同环控系统间的比较 | 第33-42页 |
3.1.1 屏蔽门系统与安全门系统颗粒物浓度比较 | 第33-35页 |
3.1.2 地铁不同环控系统站台来车前后颗粒物浓度变化 | 第35-36页 |
3.1.3 屏蔽门系统与安全门系统列车开门时站台PM_(2.5)浓度变化规律 | 第36-38页 |
3.1.4 地上列车和地下列车车厢PM_(2.5)浓度对比 | 第38-41页 |
3.1.5 不同环控系统PM_(2.5)和PM_(10)浓度比值 | 第41-42页 |
3.2 地铁屏蔽门系统颗粒物污染分布规律 | 第42-50页 |
3.2.1 站台、站厅、车厢对比 | 第42-44页 |
3.2.2 站台、站厅、室外对比 | 第44-45页 |
3.2.3 站台不同位置对比 | 第45-47页 |
3.2.4 列车进出站对站台产生的变化规律 | 第47-48页 |
3.2.5 站厅不同位置对比 | 第48-50页 |
3.3 地铁工作区细颗粒物分布规律 | 第50-51页 |
3.4 本章小结 | 第51-53页 |
第四章 地铁PM_(2.5)浓度影响因素及相关性分析 | 第53-66页 |
4.1 相关性分析以及回归方程 | 第53-58页 |
4.1.1 不同粒径间的线性回归及相关性分析 | 第54-55页 |
4.1.2 不同环控系统站台与室外颗粒物回归方程分析 | 第55-58页 |
4.2 影响细颗粒物浓度变化的因素 | 第58-65页 |
4.2.1 温湿度影响 | 第58-59页 |
4.2.2 列车频率对站台颗粒物浓度的影响 | 第59-60页 |
4.2.3 客流量对站台颗粒物浓度的影响 | 第60-61页 |
4.2.4 运营年限对站台颗粒物浓度的影响 | 第61-63页 |
4.2.5 室外颗粒物浓度对站台浓度影响 | 第63-64页 |
4.2.6 季节性对比 | 第64-65页 |
4.3 本章小结 | 第65-66页 |
第五章 站台PM_(2.5)浓度理论研究以及浓度预测模型 | 第66-74页 |
5.1 理论模型的建立 | 第66-68页 |
5.1.1 地铁站台PM_(2.5)运动过程 | 第66-67页 |
5.1.2 理论模型条件假设 | 第67页 |
5.1.3 地铁颗粒物浓度理论模型 | 第67-68页 |
5.2 基于时间序列分析的ARIMA预测模型 | 第68-70页 |
5.2.1 ARIMA模型的基本概念 | 第68-69页 |
5.2.2 ARIMA建模步骤 | 第69-70页 |
5.3 站台PM_(2.5)浓度预测模型 | 第70-73页 |
5.4 本章小结 | 第73-74页 |
结论与展望 | 第74-76页 |
1.结论 | 第74-75页 |
2.展望 | 第75页 |
3.创新与特色总结 | 第75-76页 |
参考文献 | 第76-81页 |
攻读硕士期间取得的成果 | 第81-82页 |
致谢 | 第82页 |