| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第17-35页 |
| 1.1 选题背景 | 第17-19页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第19页 |
| 1.3 国内外研究动态 | 第19-31页 |
| 1.3.1 脆弱性研究进展 | 第19-25页 |
| 1.3.2 多准则决策分析研究进展 | 第25-27页 |
| 1.3.3 空气质量模型研究进展 | 第27-28页 |
| 1.3.4 能源环境模型研究进展 | 第28-30页 |
| 1.3.5 不确定分析研究进展 | 第30-31页 |
| 1.3.6 总结 | 第31页 |
| 1.4 论文研究内容及技术路线 | 第31-35页 |
| 第2章 大气环境系统脆弱性理论研究 | 第35-56页 |
| 2.1 大气环境系统脆弱性的概念与理论基础 | 第35-41页 |
| 2.1.1 大气环境系统脆弱性的定义与内涵 | 第35-37页 |
| 2.1.2 大气环境系统脆弱性评价 | 第37页 |
| 2.1.3 大气环境系统脆弱性理论基础 | 第37-41页 |
| 2.2 评价总体思路与指导思想 | 第41-44页 |
| 2.3 大气环境系统脆弱性的基本判定指标及其表达 | 第44-47页 |
| 2.3.1 大气环境系统脆弱性概念模型 | 第44页 |
| 2.3.2 大气环境系统暴露性指数 | 第44-45页 |
| 2.3.3 大气环境系统敏感性指数 | 第45-46页 |
| 2.3.4 大气环境系统适应能力性指数 | 第46-47页 |
| 2.4 大气环境系统脆弱性评价理论框架 | 第47-48页 |
| 2.5 大气环境系统脆弱性指标体系 | 第48-53页 |
| 2.5.1 构建原则 | 第48-49页 |
| 2.5.2 指标体系初选 | 第49-53页 |
| 2.6 数据处理方法 | 第53-55页 |
| 2.6.1 标准化方法 | 第53-54页 |
| 2.6.2 权重确定方法 | 第54页 |
| 2.6.3 评价结果分级 | 第54-55页 |
| 2.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第3章 基于OWA-GIS的大气环境系统脆弱性研究 | 第56-98页 |
| 3.1 引言 | 第56页 |
| 3.2 研究方法与研究区域 | 第56-70页 |
| 3.2.1 OWA分析方法的技术原理 | 第56-58页 |
| 3.2.2 OWA算子权重 | 第58-64页 |
| 3.2.3 基于OWA-GIS的大气环境系统脆弱性评价过程 | 第64-65页 |
| 3.2.4 决策风险分析 | 第65-66页 |
| 3.2.5 指标筛选方法 | 第66-69页 |
| 3.2.6 研究区域概况 | 第69-70页 |
| 3.3 指标体系的构建 | 第70-75页 |
| 3.3.1 指标筛选 | 第70-74页 |
| 3.3.2 评价标准和分级 | 第74-75页 |
| 3.4 数据来源与处理 | 第75-80页 |
| 3.4.1 数据来源 | 第75-76页 |
| 3.4.2 指标赋值 | 第76-80页 |
| 3.5 OWA算子权重的计算 | 第80-82页 |
| 3.5.1 准则权重 | 第80-82页 |
| 3.5.2 次序权重 | 第82页 |
| 3.6 京津冀地区大气环境系统脆弱性综合评价 | 第82-83页 |
| 3.7 结果分析 | 第83-96页 |
| 3.7.1 基于不同决策风险系数的京津冀大气环境系统脆弱性分析 | 第83-93页 |
| 3.7.2 京津冀地区大气环境系统脆弱性时空演变分析 | 第93-94页 |
| 3.7.3 京津冀地区大气环境系统脆弱性驱动因素分析 | 第94-96页 |
| 3.8 本章小结 | 第96-98页 |
| 第4章 基于CAMx模拟的大气环境系统脆弱性研究 | 第98-129页 |
| 4.1 引言 | 第98-100页 |
| 4.2 研究方法 | 第100-107页 |
| 4.2.1 空气质量模型 | 第100-102页 |
| 4.2.2 指标体系与权重赋值 | 第102-103页 |
| 4.2.3 模糊综合评价评价 | 第103-107页 |
| 4.2.4 基于模糊熵修正的多准则决策分析方法 | 第107页 |
| 4.3 CAMx模式设置 | 第107-111页 |
| 4.3.1 CAMx模拟区域与网格设置 | 第107-108页 |
| 4.3.2 气象场模块设置 | 第108-109页 |
| 4.3.3 CAMx物理化学机理设置 | 第109页 |
| 4.3.4 源排放清单 | 第109-110页 |
| 4.3.5 源区划分与受体设置 | 第110-111页 |
| 4.4 结果分析 | 第111-127页 |
| 4.4.1 模拟结果验证 | 第111-112页 |
| 4.4.2 大气污染物浓度时空分布特征 | 第112-116页 |
| 4.4.3 大气环境系统脆弱性空间分异 | 第116-118页 |
| 4.4.4 大气环境系统脆弱性时空分析 | 第118-126页 |
| 4.4.5 脆弱性与暴露性的空间异质性分析 | 第126-127页 |
| 4.5 本章小结 | 第127-129页 |
| 第5章 基于云模型的大气环境系统脆弱性减排策略研究 | 第129-162页 |
| 5.1 引言 | 第129-131页 |
| 5.2 研究方法 | 第131-143页 |
| 5.2.1 颗粒物来源示踪技术 | 第131-132页 |
| 5.2.2 云模型理论 | 第132-136页 |
| 5.2.3 基于云模型的改进层次分析法 | 第136-138页 |
| 5.2.4 基于云模型的多属性决策分析方法 | 第138-143页 |
| 5.3 情景方案设置 | 第143-144页 |
| 5.4 结果分析 | 第144-159页 |
| 5.4.1 大气污染物源解析 | 第144-151页 |
| 5.4.2 行业源减排方案情景分析 | 第151-153页 |
| 5.4.3 污染源减排情景方案对脆弱性的影响 | 第153-159页 |
| 5.5 本章小结 | 第159-162页 |
| 第6章 基于LEAP模型和蒙特卡洛模拟的大气环境系统脆弱性预测研究 | 第162-188页 |
| 6.1 引言 | 第162-164页 |
| 6.2 研究方法 | 第164-172页 |
| 6.2.1 蒙特卡洛模拟 | 第164页 |
| 6.2.2 LEAP模型 | 第164-166页 |
| 6.2.3 大气污染扩散模型 | 第166-167页 |
| 6.2.4 区间层次分析法 | 第167-168页 |
| 6.2.5 基于区间蒙特卡洛的多准则决策分析方法 | 第168-172页 |
| 6.3 参数设置及数据来源 | 第172-179页 |
| 6.3.1 LEAP模型结构 | 第172-173页 |
| 6.3.2 模型关键参数设置 | 第173-176页 |
| 6.3.3 情景方案设置 | 第176-178页 |
| 6.3.4 数据来源 | 第178-179页 |
| 6.4 结果分析 | 第179-185页 |
| 6.4.1 暴露性结果分析 | 第179-181页 |
| 6.4.2 脆弱性情景分析 | 第181-183页 |
| 6.4.3 与传统多准则决策方法对比 | 第183-184页 |
| 6.4.4 政策措施建议 | 第184-185页 |
| 6.5 小结 | 第185-188页 |
| 第7章 结论与展望 | 第188-192页 |
| 7.1 结论 | 第188-190页 |
| 7.2 创新点 | 第190-191页 |
| 7.3 展望 | 第191-192页 |
| 参考文献 | 第192-205页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第205-206页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第206-207页 |
| 致谢 | 第207-208页 |
| 作者简介 | 第208页 |
