| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 PM_(2.5)研究方法综述 | 第10-12页 |
| 1.1.1 基于空气质量监测点数据分析法 | 第10页 |
| 1.1.2 基于卫星数据的气溶胶反演法 | 第10-11页 |
| 1.1.3 土地利用回归模型法 | 第11页 |
| 1.1.4 源解析技术 | 第11-12页 |
| 1.2 西安市PM_(2.5)研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 AOD与PM_(2.5)相关性研究进展 | 第13-14页 |
| 1.4 土地利用回归模型进展 | 第14页 |
| 1.5 选题研究意义 | 第14-15页 |
| 1.6 主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 数据收集软件的构建与论文的数据来源 | 第17-24页 |
| 2.1 数据收集软件的构建 | 第17-21页 |
| 2.1.1 基于Python语言的数据爬虫建立 | 第17-19页 |
| 2.1.2 基于PyQt5的软件GUI设计 | 第19-21页 |
| 2.2 AOD反演与LUR模型所需数据来源 | 第21-24页 |
| 2.2.1 AOD反演所需MODIS数据 | 第22页 |
| 2.2.2 LUR模型应用数据 | 第22-24页 |
| 第三章 基于监测点数据的PM_(2.5)时空分布分析 | 第24-36页 |
| 3.1 西安市2016年PM_(2.5)分布概况 | 第24-25页 |
| 3.2 城区对照点选取 | 第25-26页 |
| 3.3 城区与对照点PM_(2.5)浓度差异分析 | 第26-30页 |
| 3.3.1 不同季节PM_(2.5)浓度差异分析 | 第26-27页 |
| 3.3.2 不同月份PM_(2.5)浓度差异分析 | 第27页 |
| 3.3.3 不同时刻PM_(2.5)浓度差异分析 | 第27-30页 |
| 3.4 城区PM_(2.5)时空分布分析 | 第30-33页 |
| 3.4.1 空间插值方法的比选 | 第30-33页 |
| 3.4.2 不同季节PM_(2.5)空间分布分析 | 第33页 |
| 3.5 13个空气质量监测点的空间变异分析 | 第33-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于气溶胶光学厚度的PM_(2.5)空间分布分析 | 第36-55页 |
| 4.1 基于暗像元法的AOD空间分布分析 | 第36-46页 |
| 4.1.1 暗像元反演方法原理 | 第36-37页 |
| 4.1.2 暗像元法气溶胶反演的具体流程 | 第37-39页 |
| 4.1.3 AOD的订正方法 | 第39-41页 |
| 4.1.4 暗像元法反演结果 | 第41-45页 |
| 4.1.5 讨论 | 第45-46页 |
| 4.2 基于深蓝算法的城区AOD空间分布分析 | 第46-54页 |
| 4.2.1 深蓝算法原理 | 第46页 |
| 4.2.2 深蓝算法反演流程 | 第46-47页 |
| 4.2.3 AOD与PM_(2.5)相关性分析 | 第47-48页 |
| 4.2.4 城区深蓝算法反演结果 | 第48-52页 |
| 4.2.5 讨论 | 第52-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于土地利用回归模型的PM_(2.5)时空分布分析 | 第55-68页 |
| 5.1 模型方法流程 | 第55页 |
| 5.2 模型相关数据的选取 | 第55-63页 |
| 5.2.1 监测点数据 | 第56页 |
| 5.2.2 路网数据 | 第56-57页 |
| 5.2.3 土地利用数据 | 第57-60页 |
| 5.2.4 人口数据 | 第60页 |
| 5.2.5 餐饮店数据 | 第60-61页 |
| 5.2.6 居住小区数据 | 第61-62页 |
| 5.2.7 高程数据 | 第62-63页 |
| 5.3 土地利用回归模型的构建 | 第63-66页 |
| 5.3.1 双变量相关性分析 | 第63-64页 |
| 5.3.2 多元线性回归分析 | 第64-66页 |
| 5.4 讨论与小结 | 第66-68页 |
| 5.4.1 讨论 | 第66-67页 |
| 5.4.2 小结 | 第67-68页 |
| 结论与展望 | 第68-70页 |
| 结论 | 第68-69页 |
| 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 附录1 ：空气质量数据爬虫 | 第75-76页 |
| 附录2 ：高德地图爬虫 | 第76-77页 |
| 附录3 ：查找表的建立程序 | 第77-79页 |
| 附录4 ：暗像元法 | 第79-81页 |
| 附录5 ：深蓝算法 | 第81-83页 |
| 附录6 ：研究区敏感工厂 | 第83-84页 |
| 附录7 ：第三章相关矩阵 | 第84-86页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
