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 |