| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外相关研究 | 第11-16页 |
| 1.2.1 气溶胶光学厚度反演研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 细颗粒物质量浓度估算研究 | 第13-14页 |
| 1.2.3 细颗粒物溯源研究 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第16-17页 |
| 1.3.3 总体结构 | 第17-19页 |
| 第二章 研究区域与实验数据 | 第19-32页 |
| 2.1 研究区域 | 第19-23页 |
| 2.1.1 地理与气候特征 | 第19-20页 |
| 2.1.2 社会经济情况 | 第20页 |
| 2.1.3 空气质量状况 | 第20-23页 |
| 2.2 实验数据介绍 | 第23-28页 |
| 2.2.1 地面监测污染物数据 | 第23-25页 |
| 2.2.2 气溶胶光学厚度数据 | 第25-27页 |
| 2.2.3 气象数据 | 第27页 |
| 2.2.4 污染源数据 | 第27-28页 |
| 2.3 气溶胶光学厚度反演 | 第28-31页 |
| 2.3.1 气溶胶光学厚度反演原理 | 第28-29页 |
| 2.3.2 气溶胶光学厚度反演流程 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 成都地区细颗粒物污染特征分析 | 第32-47页 |
| 3.1 细颗粒物质量浓度变化分析 | 第32-41页 |
| 3.1.1 细颗粒物质量浓度的时间变化 | 第32-34页 |
| 3.1.2 细颗粒物质量浓度与其它污染物的变化关系 | 第34-37页 |
| 3.1.3 细颗粒物质量浓度与气象因素的变化关系 | 第37-41页 |
| 3.2 气溶胶光学厚度的空间分布分析 | 第41-46页 |
| 3.2.1 企业群和山地区域气溶胶光学厚度分析 | 第43-45页 |
| 3.2.2 交通道路区域气溶胶光学厚度分析 | 第45-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 细颗粒物质量浓度估算方法研究 | 第47-58页 |
| 4.1 直接相关性分析 | 第47-48页 |
| 4.2 物理修正 | 第48-53页 |
| 4.2.1 垂直修正 | 第48-50页 |
| 4.2.2 湿度修正 | 第50-53页 |
| 4.3 细颗粒物质量浓度估算模型 | 第53-57页 |
| 4.3.1 多种估算模型拟合 | 第53-54页 |
| 4.3.2 气象要素多元线性估算模型 | 第54-55页 |
| 4.3.3 估算模型评价分析 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 细颗粒物溯源方法研究 | 第58-68页 |
| 5.1 标准萤火虫优化算法介绍 | 第58-62页 |
| 5.1.1 标准萤火虫优化算法原理 | 第58页 |
| 5.1.2 标准萤火虫优化算法具体描述 | 第58-61页 |
| 5.1.3 改进的萤火虫优化算法研究 | 第61-62页 |
| 5.2 计算实验与结果分析 | 第62-67页 |
| 5.2.1 评价指标 | 第62-63页 |
| 5.2.2 实验分析 | 第63-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结论与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 研究结论 | 第68-69页 |
| 6.2 研究展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第75-76页 |