大数据背景下气象因素与AQI之间关系的实证分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 引言 | 第7-14页 |
| 1.1 提出问题 | 第7页 |
| 1.2 国内外空气质量（AQI）研究背景 | 第7-9页 |
| 1.2.1 国内空气质量研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2.2 国外空气质量研究背景 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外文献综述 | 第9-12页 |
| 1.3.1 空气质量（AQI）研究文献综述 | 第9-10页 |
| 1.3.2 函数数据研究方法文献综述 | 第10-12页 |
| 1.4 研究方法与论文结构 | 第12页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第12页 |
| 1.4.2 正文内容 | 第12页 |
| 1.5 本文的创新点 | 第12-14页 |
| 2 空气质量指数及研究方法 | 第14-18页 |
| 2.1 概念及相关定义 | 第14-15页 |
| 2.1.1 AQI计算步骤 | 第14-15页 |
| 2.2 函数型数据分析 | 第15-18页 |
| 2.2.1 函数数据的特点 | 第15-16页 |
| 2.2.2 函数型数据分析优点 | 第16页 |
| 2.2.3 函数型数据分析基本步骤 | 第16-17页 |
| 2.2.4 函数型数据的回归分析 | 第17-18页 |
| 3 AQI与气象因素分析 | 第18-40页 |
| 3.1 数据准备 | 第18页 |
| 3.2 全国空气质量的描述性统计分析 | 第18-19页 |
| 3.3 六地区气象数据和AQI的拟合 | 第19-40页 |
| 3.3.1 确定惩罚因子 | 第19-20页 |
| 3.3.2 数据拟合 | 第20-32页 |
| 3.3.3 AQI与气象因素的函数型回归分析 | 第32-40页 |
| 4 全国空气质量的改善方案 | 第40-49页 |
| 4.1 治理背景 | 第40-41页 |
| 4.2 治污方案 | 第41-45页 |
| 4.2.1 减少燃煤 | 第41-42页 |
| 4.2.2 利用大数据进行空气质量治理 | 第42-45页 |
| 4.3 空气质量治理----以北京市为例 | 第45-49页 |
| 文章结论 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
