| 摘要 | 第6-9页 |
| ABSTRACT | 第9-12页 |
| 1 绪论 | 第19-36页 |
| 1.1 研究背景 | 第19-24页 |
| 1.1.1 研究目的 | 第22-23页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第23-24页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第24-33页 |
| 1.2.1 基于遥感影像的雾霾提取研究现状 | 第24-27页 |
| 1.2.2 CFD模型国内外研究现状 | 第27-29页 |
| 1.2.3 污染物影响因素国内外研究现状 | 第29-31页 |
| 1.2.4 非线性预测模型研究现状 | 第31-33页 |
| 1.3 本文主要研究工作与各章节安排 | 第33-36页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第33-34页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第34-36页 |
| 2 基于遥感影像的PM_(2.5)浓度反演原理 | 第36-61页 |
| 2.1 雾霾影像退化机理 | 第37-41页 |
| 2.1.1 大气散射模型 | 第37-40页 |
| 2.1.2 影像复原模型 | 第40-41页 |
| 2.2 雾霾提取原理 | 第41-59页 |
| 2.2.1 暗通道先验算法 | 第41-49页 |
| 2.2.2 最优云变化检测 | 第49-51页 |
| 2.2.3 同态滤波 | 第51-54页 |
| 2.2.4 小波变换 | 第54-59页 |
| 2.3 PM_(2.5)浓度反演原理 | 第59页 |
| 2.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 3 CFD数值模拟原理 | 第61-73页 |
| 3.1 CFD简介 | 第61-63页 |
| 3.2 流体力学的控制方程 | 第63-65页 |
| 3.2.1 质量守恒方程 | 第64页 |
| 3.2.2 动量守恒方程 | 第64-65页 |
| 3.2.3 能量守恒方程 | 第65页 |
| 3.3 湍流模型 | 第65-69页 |
| 3.3.1 湍流数值模拟 | 第65-69页 |
| 3.3.2 边界层问题和处理 | 第69页 |
| 3.4 离散化方法 | 第69-71页 |
| 3.5 FLUENT软件简介 | 第71-72页 |
| 3.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 4 PM_(2.5)浓度反演结果与分析 | 第73-99页 |
| 4.1 研究区简介 | 第73-74页 |
| 4.2 数据来源 | 第74-76页 |
| 4.3 暗通道先验算法反演结果与分析 | 第76-84页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第76-78页 |
| 4.3.2 雾霾厚度提取及PM_(2.5)浓度反演 | 第78-84页 |
| 4.4 最优云检测反演结果与分析 | 第84-87页 |
| 4.5 同态滤波法反演结果与分析 | 第87-90页 |
| 4.6 小波变换反演结果与分析 | 第90-95页 |
| 4.7 四种方法比较 | 第95-97页 |
| 4.7.1 模型本质比较 | 第95页 |
| 4.7.2 反演结果比较 | 第95-97页 |
| 4.8 本章小结 | 第97-99页 |
| 5 微环境中PM_(2.5)浓度分布的模拟分析 | 第99-127页 |
| 5.1 建筑形态对PM_(2.5)浓度的分布影响 | 第100-115页 |
| 5.1.1 建筑物的高宽比对流场分布的影响 | 第101-106页 |
| 5.1.2 建筑物的形状对流场分布的影响 | 第106-115页 |
| 5.2 气象条件对PM_(2.5)浓度分布的影响 | 第115-125页 |
| 5.2.1 温度对PM_(2.5)浓度分布的影响 | 第116-118页 |
| 5.2.2 风速对PM_(2.5)浓度分布的影响 | 第118-122页 |
| 5.2.3 风向对PM_(2.5)浓度分布的影响 | 第122-125页 |
| 5.3 本章小结 | 第125-127页 |
| 6 微环境中流场与PM_(2.5)浓度的定量关系研究 | 第127-143页 |
| 6.1 数据来源 | 第127-128页 |
| 6.2 研究方法 | 第128-135页 |
| 6.2.1 BP神经网络 | 第128-131页 |
| 6.2.2 L-M优化算法 | 第131-132页 |
| 6.2.3 贝叶斯正则优化算法 | 第132-134页 |
| 6.2.4 遗传优化算法 | 第134-135页 |
| 6.3 实验结果分析 | 第135-140页 |
| 6.3.1 微环境中流场模拟结果 | 第135-136页 |
| 6.3.2 实验结果分析 | 第136-137页 |
| 6.3.3 结果比较 | 第137-140页 |
| 6.4 PM_(2.5)浓度的分布预测 | 第140-142页 |
| 6.5 本章小结 | 第142-143页 |
| 7 结论和展望 | 第143-147页 |
| 7.1 主要结论 | 第143-145页 |
| 7.2 创新点 | 第145页 |
| 7.3 不足与展望 | 第145-147页 |
| 参考文献 | 第147-156页 |
| 后记 | 第156-158页 |
| 作者简介 | 第158-159页 |
| 科研成果 | 第159页 |