摘要 | 第10-12页 |
ABSTRACT | 第12-13页 |
第1章 绪论 | 第14-18页 |
1.1 研究背景和意义 | 第14-16页 |
1.2 研究内容和方法 | 第16页 |
1.3 论文结构和技术路线 | 第16-17页 |
1.3.1 组织结构 | 第16-17页 |
1.3.2 技术路线 | 第17页 |
1.4 主要创新点 | 第17-18页 |
第2章 研究进展与评述 | 第18-26页 |
2.1 大气PM_(2.5) 污染概述 | 第18-22页 |
2.1.1 PM_(2.5) 理化性质研究评述 | 第18-20页 |
2.1.2 PM_(2.5) 预测预报方法评述 | 第20-22页 |
2.2 分形理论概述 | 第22-23页 |
2.2.1 分形几何 | 第22页 |
2.2.2 分形维数 | 第22-23页 |
2.3 分形理论在大气环境系统中的应用 | 第23-26页 |
第3章 研究区域与研究数据 | 第26-30页 |
3.1 研究区域简介 | 第26页 |
3.1.1 成都市地理位置 | 第26页 |
3.1.2 成都市地形地貌特征 | 第26页 |
3.1.3 成都市气候特征 | 第26页 |
3.2 研究数据 | 第26-29页 |
3.2.1 成都市空气质量自动监测点位简介 | 第26-28页 |
3.2.2 PM_(2.5) 浓度数据 | 第28页 |
3.2.3 同期气象观测数据 | 第28-29页 |
3.3 成都市大气PM_(2.5) 污染特征 | 第29-30页 |
第4章 高浓度PM_(2.5) 时空演化的长程相关性 | 第30-45页 |
4.1 去趋势波动分析法(DFA分析) | 第30-33页 |
4.1.1 长程相关性 | 第30-31页 |
4.1.2 DFA方法简介 | 第31-32页 |
4.1.3 DFA方法的参数表征及物理含义 | 第32-33页 |
4.2 灰霾期间PM_(2.5) 演化长程相关性的空间稳定性 | 第33-36页 |
4.2.1 研究数据 | 第33-34页 |
4.2.2 分析结果 | 第34-36页 |
4.2.3 讨论 | 第36页 |
4.3 灰霾消散前后PM_(2.5) 演化长程相关性的时间稳定性 | 第36-44页 |
4.3.1 研究数据 | 第37-39页 |
4.3.2 分析结果 | 第39-41页 |
4.3.3 讨论 | 第41-44页 |
4.4 本章小结 | 第44-45页 |
第5章 高浓度PM_(2.5) 自组织演化的分形特性 | 第45-56页 |
5.1 分形计盒维数法 | 第45-47页 |
5.1.1 计盒维数法简介 | 第45-47页 |
5.1.2 计盒维数法的参数表征及物理含义 | 第47页 |
5.2 PM_(2.5) 分形结构的时间演变特征 | 第47-49页 |
5.2.1 研究数据 | 第47页 |
5.2.2 分析结果 | 第47-49页 |
5.3 PM_(2.5) 长程相关性的时间演变特征 | 第49-52页 |
5.3.1 研究数据 | 第49-50页 |
5.3.2 分析结果 | 第50-52页 |
5.4 讨论与分析 | 第52-55页 |
5.4.1 PM_(2.5) 浓度时间序列的自组织临界性分析 | 第52-55页 |
5.4.2 探讨PM_(2.5) 浓度时间序列自组织临界性机制的意义 | 第55页 |
5.5 本章小结 | 第55-56页 |
第6章 超标PM_(2.5) 再现时间预测预警的理论基础 | 第56-68页 |
6.1 超标PM_(2.5) 再现时间概述 | 第56-59页 |
6.1.1 基本概念、定义 | 第56-58页 |
6.1.2 样本的选取 | 第58页 |
6.1.3 超标PM_(2.5) 再现时间的群发现象 | 第58-59页 |
6.2 超标PM_(2.5) 再现时间长程相关性分析 | 第59-60页 |
6.3 超标PM_(2.5) 再现时间分布的数学模型 | 第60-65页 |
6.3.1 PM_(2.5) 再现时间概率分布 | 第60-63页 |
6.3.2 拉伸指数分布的参数表征及物理含义 | 第63-65页 |
6.4 PM_(2.5) 超标事件群发性研究 | 第65-67页 |
6.5 本章小结 | 第67-68页 |
第7 章结论与展望 | 第68-71页 |
7.1 结论 | 第68-69页 |
7.2 展望 | 第69-71页 |
致谢 | 第71-72页 |
参考文献 | 第72-81页 |
作者在学期间取得的学术成果 | 第81页 |