| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 引言 | 第10-14页 |
| 1.1 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11页 |
| 1.3 本文主要工作和整体结构 | 第11-14页 |
| 2 基于离散参数马尔科夫链的PM_(2.5)预测 | 第14-22页 |
| 2.1 离散参数马尔科夫链的基本理论 | 第14-16页 |
| 2.2 离散参数马尔科夫链预测模型的建立 | 第16-17页 |
| 2.2.1 状态集的分类 | 第16页 |
| 2.2.2 马氏性的检验 | 第16-17页 |
| 2.3 基于离散参数马尔科夫链的南京市PM_(2.5)预测 | 第17-22页 |
| 3 基于改进全局Moran's I指数的PM_(2.5)的空间统计分析 | 第22-36页 |
| 3.1 空间自相关方法介绍 | 第22页 |
| 3.2 传统全局Moran's I指数 | 第22-24页 |
| 3.2.1 空间权重矩阵 | 第22-23页 |
| 3.2.2 传统全局Moran's I指数 | 第23页 |
| 3.2.3 显著性检验 | 第23-24页 |
| 3.3 改进全局Moran's I指数 | 第24-33页 |
| 3.3.1 改进全局Moran's I指数与传统全局Moran's I指数的关系 | 第24-27页 |
| 3.3.2 改进全局Moran's I指数的期望与方差 | 第27-33页 |
| 3.4 基于改进全局Moran's I指数的成都市PM_(2.5)的空间统计分析 | 第33-36页 |
| 4 基于改进局部Moran's I指数的PM_(2.5)的空间统计分析 | 第36-50页 |
| 4.1 传统局部Moran's I指数 | 第36页 |
| 4.2 改进局部Moran's I指数 | 第36-42页 |
| 4.2.1 改进局部Moran's I指数与传统局部Moran's I指数的关系 | 第37-39页 |
| 4.2.2 改进局部Moran's I指数的期望与方差 | 第39-42页 |
| 4.3 基于改进局部Moran's I指数的成都市PM_(2.5)的空间统计分析 | 第42-50页 |
| 5 基于地理—经济变动空间权重矩阵的PM_(2.5)的空间统计分析 | 第50-58页 |
| 5.1 地理—经济变动空间权重矩阵 | 第50-51页 |
| 5.2 实证分析 | 第51-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 在校期间的科研成果 | 第66页 |
