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重度灰霾期间高浓度PM2.5的时空分形演化及预测预警

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

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