| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 前言 | 第12-22页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-19页 |
| ·空气质量预报方法 | 第14-16页 |
| ·空气质量业务预报系统 | 第16-18页 |
| ·空气质量空间插值方法 | 第18-19页 |
| ·研究思路 | 第19-21页 |
| ·研究内容框架 | 第21-22页 |
| 第2章 空气质量特征及其相关因子研究 | 第22-42页 |
| ·空气质量相关影响研究 | 第22-24页 |
| ·研究概况及数据来源 | 第24-25页 |
| ·研究区域概况 | 第24页 |
| ·研究数据来源 | 第24-25页 |
| ·空气污染特征分析 | 第25-34页 |
| ·珠三角与京津冀城市空气污染时间序列特征 | 第26-32页 |
| ·珠三角与京津冀城市首要污染物情况分析 | 第32-34页 |
| ·空气污染物自相关性分析 | 第34-38页 |
| ·空气污染物与气象因子的相关性分析 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第3章 基于动态样本筛选的 BP 神经网络空气质量预报模型的建立 | 第42-62页 |
| ·BP 神经网络内容介绍 | 第42-46页 |
| ·人工神经网络概述 | 第42-43页 |
| ·BP 神经网络基本原理 | 第43-46页 |
| ·BP 神经网络算法流程 | 第46页 |
| ·动态样本筛选机制 | 第46-49页 |
| ·不同城市空气污染物浓度周预报模型的建立 | 第49-55页 |
| ·周预报模型设计流程 | 第49-51页 |
| ·动态样本筛选参数及模型输入规则确定 | 第51-55页 |
| ·预报结果实例分析 | 第55-61页 |
| ·预报结果评价指标 | 第56页 |
| ·结果分析 | 第56-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第4章 基于空间插值方法的空气质量空间可视化研究 | 第62-74页 |
| ·空气质量空间插值方法介绍 | 第62-65页 |
| ·不同空气质量空间插值方法对比分析 | 第65-71页 |
| ·检验标准 | 第65-66页 |
| ·结果分析 | 第66-71页 |
| ·空气质量空间可视化展示案例分析 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 结论与展望 | 第74-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84页 |