| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 主要符号对照表 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-19页 |
| 1.2.1 大气PM_(2.5)与其主要来源 | 第14-16页 |
| 1.2.2 未来情景与大气PM_(2.5)变化趋势 | 第16-17页 |
| 1.2.3 大气PM_(2.5)与疾病负担 | 第17-19页 |
| 1.3 研究目的及意义 | 第19-20页 |
| 1.4 研究内容和技术路线 | 第20-22页 |
| 第2章 研究方法的建立 | 第22-40页 |
| 2.1 研究方法概述 | 第22-24页 |
| 2.2 源敏感性分析 | 第24-35页 |
| 2.2.1 大气化学传输模型GEOS-Chem | 第24-27页 |
| 2.2.2 GEOS-Chem模型校验 | 第27-34页 |
| 2.2.3 源敏感性分析方法 | 第34-35页 |
| 2.3 PM_(2.5)人体暴露评估 | 第35-37页 |
| 2.3.1 高分辨率地表PM_(2.5)浓度与暴露数据 | 第35-36页 |
| 2.3.2 PM_(2.5)人体暴露计算 | 第36-37页 |
| 2.4 疾病负担评估 | 第37-38页 |
| 2.4.1 集成的相对风险曲线IER | 第37-38页 |
| 2.4.2 疾病负担的计算 | 第38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 中国主要大气污染源对PM_(2.5)的贡献 | 第40-62页 |
| 3.1 排放清单与气象年 | 第40-46页 |
| 3.1.1 排放清单 | 第40-42页 |
| 3.1.2 清单比较与校验 | 第42-44页 |
| 3.1.3 气象年的选择 | 第44-46页 |
| 3.2 煤炭燃烧对PM_(2.5)浓度的影响与贡献 | 第46-55页 |
| 3.2.1 煤炭燃烧对年均PM_(2.5)浓度的贡献 | 第46-49页 |
| 3.2.2 燃煤贡献的季节变化 | 第49-54页 |
| 3.2.3 与其他研究的比较 | 第54-55页 |
| 3.3 主要非燃煤部门对PM_(2.5)的影响与贡献 | 第55-59页 |
| 3.4 不确定性讨论 | 第59-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第4章 2030年大气PM_(2.5)及主要部门贡献的变化趋势 | 第62-82页 |
| 4.1 情景设计与排放清单 | 第62-67页 |
| 4.1.1 情景设计 | 第62-64页 |
| 4.1.2 排放清单 | 第64-67页 |
| 4.2 2030年大气PM_(2.5)浓度的分布规律及变化趋势 | 第67-72页 |
| 4.2.1 大气PM_(2.5)浓度的分布规律及变化趋势 | 第67-69页 |
| 4.2.2 大气PM_(2.5)组分的变化趋势 | 第69-72页 |
| 4.3 主要排放部门对大气PM_(2.5)的贡献及变化趋势 | 第72-79页 |
| 4.3.1 煤炭燃烧对PM_(2.5)的贡献及变化趋势 | 第72-74页 |
| 4.3.2 主要非燃煤部门对PM_(2.5)的贡献及变化趋势 | 第74-76页 |
| 4.3.3 重点地区主要部门贡献的变化趋势 | 第76-79页 |
| 4.4 不确定性讨论 | 第79-80页 |
| 4.5 本章小结 | 第80-82页 |
| 第5章 主要排放部门的疾病负担及其变化趋势 | 第82-98页 |
| 5.1 主要排放部门对PM_(2.5)人体暴露的贡献 | 第82-87页 |
| 5.1.1 基准年PM_(2.5)人体暴露 | 第82-85页 |
| 5.1.2 2030年PM_(2.5)人体暴露 | 第85-87页 |
| 5.2 主要排放部门对大气PM2.5所致疾病负担的贡献 | 第87-96页 |
| 5.2.1 基准年的疾病负担 | 第87-91页 |
| 5.2.2 2030年疾病负担的变化趋势 | 第91-94页 |
| 5.2.3 疾病负担变化趋势的地区差异 | 第94-96页 |
| 5.3 不确定性讨论 | 第96页 |
| 5.4 本章小结 | 第96-98页 |
| 第6章 结论与建议 | 第98-101页 |
| 6.1 结论 | 第98-99页 |
| 6.2 建议 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-111页 |
| 致谢 | 第111-113页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第113页 |
