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基于常规大气监测数据对PM2.5的评估和预测

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第7-13页
    1.1 选题背景第7-8页
    1.2 国内外研究现状第8-11页
        1.2.1 国外研究现状第8-10页
        1.2.2 国内研究现状第10-11页
    1.3 选题意义及目的第11-13页
2 基于数据的相关理论概述第13-17页
    2.1 基于数据的相关预测理论第13页
    2.2 回归分析理论第13-14页
    2.3 大气污染物评估预测时所涉统计学理论第14-15页
        2.3.1 多元线性回归在环境中的应用第14页
        2.3.2 主成分分析第14-15页
    2.4 大气环境相关理论第15-16页
        2.4.1 PM_(2.5)相关理论第15页
        2.4.2 颗粒物源解析相关理论第15页
        2.4.3 基于数据的相关比较分析第15-16页
    2.5 本章小结第16-17页
3 我国典型城市大气污染物的南北差异对比分析第17-26页
    3.1 研究方法第17-18页
        3.1.1 资料来源第17页
        3.1.2 因子分析与主成分分析法第17-18页
        3.1.3 SPSS软件第18页
    3.2 研究区域概况第18-19页
        3.2.1 吉林市市概况第18-19页
        3.2.2 南京市概况第19页
    3.3 数据处理及结果分析第19-24页
        3.3.1 原始数据第19-21页
        3.3.2 数据处理结果及分析第21-24页
    3.4 小节第24-26页
4 基于常规污染物的PM_(2.5)多元线性回归预测模型第26-42页
    4.1 多元线性回归模型第26-29页
        4.1.1 回归分析思想第26页
        4.1.2 多元线性回归分析模型第26-27页
        4.1.3 多元线性回归在环境领域的应用第27页
        4.1.4 逐步回归第27-29页
    4.2 吉林市PM_(2.5)线性回归模型第29-35页
        4.2.1 SPSS数据处理方法第29页
        4.2.2 建立线性回归方程第29-34页
        4.2.3 回归模型预测分析第34-35页
    4.3 南京市PM_(2.5)线性回归模型第35-40页
        4.3.1 建立线性回归方程第35-39页
        4.3.2 回归模型预测分析第39-40页
    4.4 PM_(2.5)防治措施第40-41页
    4.5 小节第41-42页
结论与展望第42-44页
    主要结论第42-43页
    展望与不足第43-44页
参考文献第44-47页
攻读学位期间发表的学术论文第47-48页
致谢第48-49页

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