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2000~2016年中国典型区域PM2.5浓度值的反演模型及时空变化模拟研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-21页
    1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-17页
        1.2.1 国内研究现状第12-14页
        1.2.2 国外研究现状第14-17页
        1.2.3 存在的问题第17页
    1.3 本文研究内容与技术路线第17-20页
        1.3.1 研究内容第17-19页
        1.3.2 技术路线第19-20页
    1.4 文章结构安排第20-21页
第2章 研究区与数据来源第21-27页
    2.1 研究区概况第21-23页
        2.1.1 京津冀地区第21-22页
        2.1.2 东三省地区第22页
        2.1.3 长三角地区第22-23页
        2.1.4 珠三角地区第23页
    2.2 数据来源第23-24页
        2.2.1 PM_(2.5)地面监测数据第23页
        2.2.2 气象数据第23-24页
        2.2.3 MODIS气溶胶光学厚度产品数据第24页
    2.3 数据预处理第24-26页
        2.3.1 PM_(2.5)地面监测数据预处理第24-25页
        2.3.2 气象数据预处理第25页
        2.3.3 MODIS气溶胶光学厚度产品数据预处理第25页
        2.3.4 数据的多重共线性检验第25-26页
        2.3.5 数据的归一化处理第26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 研究方法第27-34页
    3.1 BP人工神经网络第27-30页
        3.1.1 BP人工神经网络的原理第27-28页
        3.1.2 BP人工神经网络的优缺点第28-30页
        3.1.3 BP人工神经网络的应用第30页
    3.2 支持向量回归第30-32页
        3.2.1 支持向量回归的原理第30-31页
        3.2.2 支持向量回归的优缺点第31-32页
        3.2.3 支持向量回归的应用第32页
    3.3 克里金空间插值第32页
    3.4 BP&ε-SVR组合模拟模型第32-33页
    3.5 本章小结第33-34页
第4章 中国典型区域PM_(2.5)的估算及验证第34-48页
    4.1 BP人工神经网络模型的构建第35-39页
    4.2 支持向量回归模型构建第39-42页
    4.3 BP&ε-SVR组合模拟模型估算PM_(2.5)第42-47页
        4.3.1 PM_(2.5)浓度值的估算第42页
        4.3.2 组合模拟模型的精度验证第42-46页
        4.3.3 组合模型与单一模型的对比第46-47页
    4.4 本章小结第47-48页
第5章 中国典型区域PM_(2.5)的时空变化特征分析第48-61页
    5.1 2000 ~2016年PM_(2.5)的时间变化特征第48-53页
        5.1.1 京津冀2000~2016年PM_(2.5)的时间变化特征第48-49页
        5.1.2 东三省2000~2016年PM_(2.5)的时间变化特征第49-50页
        5.1.3 长三角2000~2016年PM_(2.5)的时间变化特征第50-51页
        5.1.4 珠三角2000~2016年PM_(2.5)的时间变化特征第51-53页
    5.2 2000 ~2016年PM_(2.5)的空间变化特征第53-60页
        5.2.1 京津冀2000~2016年PM_(2.5)的空间变化特征第53-55页
        5.2.2 东三省2000~2016年PM_(2.5)的空间变化特征第55-57页
        5.2.3 长三角2000~2016年PM_(2.5)的空间变化特征第57-59页
        5.2.4 珠三角2000~2016年PM_(2.5)的空间变化特征第59-60页
    5.3 本章小结第60-61页
第6章 结论与展望第61-64页
    6.1 结论第61-62页
    6.2 创新点第62页
    6.3 展望第62-64页
参考文献第64-70页
攻读学位期间发表的学术论文和研究成果第70-71页
致谢第71页

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