同煤矿区大气污染特征、追因及预测研究
| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 研究区域概况 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 研究现状 | 第18-22页 |
| 1.5 技术路线 | 第22-23页 |
| 2 研究材料及方法 | 第23-35页 |
| 2.1 资料及数据收集 | 第23页 |
| 2.2 布点采样 | 第23-27页 |
| 2.3 样品分析 | 第27-28页 |
| 2.4 研究方法原理 | 第28-35页 |
| 3 研究区大气污染特征 | 第35-59页 |
| 3.1 研究区颗粒物污染现状 | 第35-39页 |
| 3.2 研究区大气污染时间分布特征 | 第39-49页 |
| 3.3 研究区大气污染空间分布特征 | 第49-51页 |
| 3.4 相关性分析 | 第51-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 4 研究区大气颗粒物PM_(2.5)源解析 | 第59-72页 |
| 4.1 实验测定结果 | 第59-63页 |
| 4.2 模型输入及运行 | 第63-64页 |
| 4.3 PM_(2.5)源解析结果 | 第64-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 5 研究区大气环境容量核算 | 第72-77页 |
| 5.1 参数选取 | 第72页 |
| 5.2 大气环境容量核算结果 | 第72-73页 |
| 5.3 煤矿区允许排放量计算 | 第73-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 6 研究区人工神经网络仿真预测 | 第77-95页 |
| 6.1 神经网络的模型实现 | 第77-80页 |
| 6.2.研究区AQI指数仿真预测 | 第80-87页 |
| 6.3 研究区PM_(2.5)的仿真预测 | 第87-94页 |
| 6.4 本章小结 | 第94-95页 |
| 7 结论与展望 | 第95-98页 |
| 7.1 结论 | 第95-96页 |
| 7.2 展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-102页 |
| 作者简历 | 第102-104页 |
| 学位论文数据集 | 第104页 |
