| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究概况 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国外研究进展 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内研究进展 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.4.2 技术路线图 | 第15-16页 |
| 2 研究区与研究方法 | 第16-26页 |
| 2.1 研究区概况 | 第16-18页 |
| 2.1.1 地理位置 | 第16-17页 |
| 2.1.2 自然环境 | 第17-18页 |
| 2.1.3 社会经济 | 第18页 |
| 2.2 数据来源 | 第18-21页 |
| 2.2.1 PM_(2.5)浓度数据 | 第18-19页 |
| 2.2.2 土地利用数据 | 第19-20页 |
| 2.2.3 道路交通数据 | 第20页 |
| 2.2.4 工业污染源 | 第20页 |
| 2.2.5 人口密度 | 第20-21页 |
| 2.2.6 气象数据 | 第21页 |
| 2.3 研究方法 | 第21-26页 |
| 2.3.1 时间特征分析 | 第21页 |
| 2.3.2 空间特征分析 | 第21-26页 |
| 3 南京市PM_(2.5)时空分异特征分析 | 第26-33页 |
| 3.1 PM_(2.5)时间分异特征 | 第27-32页 |
| 3.1.1 PM_(2.5)日浓度特征 | 第27-29页 |
| 3.1.2 PM_(2.5)月浓度特征 | 第29-31页 |
| 3.1.3 PM_(2.5)季浓度特征 | 第31-32页 |
| 3.2 PM_(2.5)周末效应和假期效应 | 第32-33页 |
| 3.3 PM_(2.5)空间分异特征 | 第33页 |
| 4 基于MGWR的南京市PM_(2.5)时空模拟 | 第33-45页 |
| 4.1 模拟因子 | 第33-34页 |
| 4.2 GWR模型的构建与分析 | 第34-38页 |
| 4.2.1 GWR模型核权重函数的确定 | 第35页 |
| 4.2.2 GWR模型的带宽 | 第35-36页 |
| 4.2.3 GWR模型回归结果分析 | 第36-37页 |
| 4.2.4 GWR模型误差空间自相关检验 | 第37-38页 |
| 4.3 MGWR模型的构建与分析 | 第38-42页 |
| 4.3.1 MGWR模型变量标准化 | 第38页 |
| 4.3.2 MGWR模型PM_(2.5)浓度全局影响因素识别 | 第38-39页 |
| 4.3.3 MGWR模型结果分析 | 第39-41页 |
| 4.3.4 模型模拟结果误差检验 | 第41-42页 |
| 4.3.5 MGWR模型误差空间自相关检验 | 第42页 |
| 4.4 基于MGWR的南京市PM_(2.5)时空模拟 | 第42-45页 |
| 5 结论与讨论 | 第45-50页 |
| 5.1 研究结论 | 第45-48页 |
| 5.2 研究创新点 | 第48页 |
| 5.3 研究不足 | 第48-49页 |
| 5.4 研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |