| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 空气质量污染——雾霾 | 第9-10页 |
| 1.1.2 引入Pair-copula函数的意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.4 研究独创与新颖之处 | 第15-16页 |
| 第2章 Pair-copula分解 | 第16-28页 |
| 2.1 Pair-copula函数 | 第16-21页 |
| 2.1.1 Copula函数概念及其常用形式 | 第16-18页 |
| 2.1.2 Pair-copula函数 | 第18-21页 |
| 2.2 Pair-copula结构 | 第21-28页 |
| 2.2.1 C-vine和D-vine | 第22-25页 |
| 2.2.2 Vine copula | 第25-28页 |
| 第3章 基于Pair-copula的贝叶斯空间预测模型 | 第28-50页 |
| 3.1 空间数据 | 第28页 |
| 3.2 空间Pair-copula模型 | 第28-39页 |
| 3.2.1 空间趋势 | 第30-31页 |
| 3.2.2 空间相关函数 | 第31-32页 |
| 3.2.3 空间Pair-copula模型建立 | 第32-39页 |
| 3.3 模型参数的贝叶斯估计 | 第39-45页 |
| 3.3.1 贝叶斯推断方法 | 第39-40页 |
| 3.3.2 MCMC抽样方法 | 第40-42页 |
| 3.3.3 先验分布的选择 | 第42-43页 |
| 3.3.4 贝叶斯估计步骤 | 第43-45页 |
| 3.4 空间预测 | 第45-47页 |
| 3.5 交叉验证 | 第47-50页 |
| 第4章 基于重庆市主城区雾霾数据的实证分析 | 第50-66页 |
| 4.1 重庆市雾霾现状分析 | 第50-52页 |
| 4.2 研究样本描述分析 | 第52-55页 |
| 4.2.1 样本数据来源和说明 | 第52-54页 |
| 4.2.2 重庆市主城区雾霾观测站样本数据描述分析 | 第54-55页 |
| 4.3 模型的设定与计算 | 第55-62页 |
| 4.3.1 确定边缘分布 | 第55-58页 |
| 4.3.2 样本数据方差齐性检验 | 第58页 |
| 4.3.3 C-vine结构的确定 | 第58-60页 |
| 4.3.4 初始值和建议分布的选择 | 第60-62页 |
| 4.3.5 参数的估计 | 第62页 |
| 4.4 格点样本预测分析 | 第62-66页 |
| 第5章 结论与展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 附录 | 第73-75页 |
| 致谢语 | 第75-76页 |
| 在学期间发表论文及参加课题情况 | 第76页 |