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石家庄地区PM2.5浓度的反演模型构建研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
1 绪论第12-21页
    1.1 选题背景和研究意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-18页
        1.2.1 气溶胶监测及其与PM2.5关系研究第14-16页
        1.2.2 PM2.5监测与反演模型和方法研究第16-18页
    1.3 研究内容与技术路线第18-21页
        1.3.1 研究内容第18-20页
        1.3.2 技术路线第20-21页
2 研究区概况与数据来源和预处理第21-30页
    2.1 研究区概况第21-23页
    2.2 数据来源第23-26页
        2.2.1 空气质量监测数据第23-24页
        2.2.2 气象数据第24-25页
        2.2.3 遥感数据第25-26页
        2.2.4 其他数据第26页
    2.3 数据预处理第26-30页
        2.3.1 AOD数据反演与预处理第27-29页
        2.3.2 气象数据预处理第29页
        2.3.3 其他数据预处理第29-30页
3 石家庄地区AOD与PM2.5浓度的时空布局及影响因素分析第30-46页
    3.1 AOD时空布局特征分析第30-35页
        3.1.1 AOD时间分布特征第30-31页
        3.1.2 AOD空间分布特征第31-35页
    3.2 PM2.5浓度时空布局特征分析第35-42页
        3.2.1 PM2.5浓度时间分布特征第35-38页
        3.2.2 PM2.5浓度空间分布特征第38-42页
    3.3 影响PM2.5浓度的因素特征分析第42-46页
        3.3.1 气象因素对PM2.5浓度的影响第42-44页
        3.3.2 人为因素对PM2.5浓度的影响第44-45页
        3.3.3 其他因素对PM2.5浓度的影响第45-46页
4 基于短时间尺度下的PM2.5浓度反演模型研究第46-63页
    4.1 模型建立的依据及意义第46页
    4.2 模型指标选取第46-47页
    4.3 估算方法研究第47-49页
        4.3.1 多元线性回归法第47页
        4.3.2 非线性回归法第47-48页
        4.3.3 模型精度评估第48-49页
    4.4 AOD与PM2.5浓度订正第49-53页
        4.4.1 标高订正与湿度订正第49-51页
        4.4.2 基于CE-318实测数据的订正第51-53页
    4.5 AOD直接反演PM2.5浓度模型的建立及分析第53-59页
        4.5.1 AOD反演PM2.5浓度模型第54-55页
        4.5.2 AOD垂直订正反演PM2.5浓度湿度订正模型第55-56页
        4.5.3 AODCE-318订正反演PM2.5浓度模型第56-57页
        4.5.4 模型精度对比第57-59页
    4.6 AOD结合气象因子反演PM2.5浓度模型的建立及分析第59-63页
        4.6.1 模型构建思路第59-60页
        4.6.2 模型构建第60-61页
        4.6.3 模型精度对比第61-63页
5 基于空间尺度下的PM2.5浓度反演模型研究第63-73页
    5.1 模型建立的依据及意义第63页
    5.2 模型指标选取及处理第63-67页
        5.2.1 指标选取第63-65页
        5.2.2 指标数据处理第65-67页
    5.3 研究方法简介第67-69页
        5.3.1 空间格网化第67-68页
        5.3.2 核密度分析第68页
        5.3.3 加权求和法第68-69页
        5.3.4 回归分析第69页
    5.4 反演模型构建及检验第69-72页
        5.4.1 数据筛选与匹配第69-70页
        5.4.2 模型建立第70-71页
        5.4.3 模型检验第71-72页
    5.5 模型误差分析第72-73页
6 结论第73-76页
    6.1 主要结论第73-74页
    6.2 创新点第74-75页
    6.3 不足与展望第75-76页
参考文献第76-88页
致谢第88-89页
攻读学位期间取得的科研成果清单第89页

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