| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.1 我国经济发展及能源概况 | 第8页 |
| 1.1.2 我国环境污染现状 | 第8-9页 |
| 1.1.3 空气污染危害 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状及本文主要工作 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.3 本文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.3 文章结构安排 | 第13-14页 |
| 2 空气污染物危害及模型变量选取 | 第14-18页 |
| 2.1 空气污染物危害及重要解释变量选取 | 第14-16页 |
| 2.1.1 空气污染物分类、来源及危害 | 第14-15页 |
| 2.1.2 将PM2.5作为代表污染物原因 | 第15-16页 |
| 2.2 被解释变量、控制变量选取以及数据来源 | 第16-17页 |
| 2.3 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 城市空气污染水平评价 | 第18-30页 |
| 3.1 城市空气污染评价方法 | 第18页 |
| 3.2 基于动态时间规整算法的层次聚类法 | 第18-21页 |
| 3.2.1 层次聚类原理及步骤 | 第18-19页 |
| 3.2.2 动态时间规整算法 | 第19-20页 |
| 3.2.3 基于动态时间规整的层次聚类算法流程 | 第20-21页 |
| 3.3 基于改进动态时间规整算法的谱聚类 | 第21-25页 |
| 3.3.1 改进动态时间规整算法 | 第21-23页 |
| 3.3.2 普聚类原理及步骤 | 第23-24页 |
| 3.3.3 基于改进动态时间规整的谱聚类算法流程 | 第24-25页 |
| 3.4 基于时间序列趋势聚类法 | 第25-28页 |
| 3.4.1 时间序列趋势度量 | 第25-26页 |
| 3.4.2 趋势聚类法 | 第26-27页 |
| 3.4.3 时间序列趋势聚类算法流程 | 第27-28页 |
| 3.5 不同聚类方法结果分析 | 第28-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 不同污染层级城市公众健康实证分析 | 第30-39页 |
| 4.1 描述性统计分析与基本模型确定 | 第30-33页 |
| 4.1.1 描述性统计分析 | 第30-32页 |
| 4.1.2 基本模型确定过程 | 第32-33页 |
| 4.2 分层级污染城市PM2.5年浓度对公众健康影响 | 第33-38页 |
| 4.2.1 全国样本城市PM2.5年浓度对公众健康影响分析 | 第33-34页 |
| 4.2.2 轻度污染城市PM2.5年浓度对公众健康影响分析 | 第34-36页 |
| 4.2.3 中度污染城市PM2.5年浓度对公众健康影响分析 | 第36-37页 |
| 4.2.4 重度污染城市PM2.5年浓度对公众健康影响分析 | 第37-38页 |
| 4.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 结论及政策建议 | 第39-42页 |
| 5.1 结论 | 第39-40页 |
| 5.2 政策建议 | 第40-41页 |
| 5.2.1 如何降低PM2.5浓度的建议 | 第40-41页 |
| 5.2.2 针对本文建模结果的建议 | 第41页 |
| 5.3 未来工作展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 后记 | 第46-47页 |
