| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 文献综述 | 第11-18页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 研究思路与技术路线图 | 第19-21页 |
| 1.6 本文的研究方法 | 第21-25页 |
| 第2章 研究区概况与数据处理 | 第25-28页 |
| 2.1 研究区概况 | 第25-26页 |
| 2.2 数据来源 | 第26-27页 |
| 2.3 数据预处理 | 第27-28页 |
| 第3章 空气质量指数表面模拟 | 第28-45页 |
| 3.1 GIS确定性插值方法 | 第28-31页 |
| 3.2 GIS地统计方法 | 第31-39页 |
| 3.3 克里金法的对比 | 第39-45页 |
| 第4章 华北地区空气质量时空分布及变化特征 | 第45-63页 |
| 4.1 华北地区空气质量总体分析 | 第45-50页 |
| 4.2 空气质量的空间分布特征 | 第50-57页 |
| 4.3 空气质量的时间变化特征 | 第57-63页 |
| 第5章 华北地区空气质量影响因素分析 | 第63-77页 |
| 5.1 气象要素对空气质量影响分析 | 第63-69页 |
| 5.2 社会经济对空气质量影响分析 | 第69-77页 |
| 第6章 基于BP神经网络的空气质量预测分析 | 第77-83页 |
| 6.1 BP神经网络简述 | 第77页 |
| 6.2 BP神经网络模型的构建 | 第77-79页 |
| 6.3 预测结果分析与遗传算法优化 | 第79-83页 |
| 第7章 结论与讨论 | 第83-87页 |
| 7.1 研究结论 | 第83-85页 |
| 7.2 讨论 | 第85-87页 |
| 附录一 ：PYTHON爬虫获取污染物浓度数据： | 第87-88页 |
| 附录二 ：ARCPY批量去除影像空值： | 第88-89页 |
| 附录三 ：MATLAB构建GA-BP神经网络(核心代码)： | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-99页 |
| 致谢 | 第99-101页 |
| 在校期间发表的论文及参加的课题 | 第101页 |