| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·大气颗粒物概述 | 第10-14页 |
| ·大气颗粒物对人体健康的影响 | 第11-13页 |
| ·大气颗粒物对城市能见度的影响 | 第13页 |
| ·大气颗粒物对气候的影响 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·大气颗粒物的来源解析研究 | 第14-16页 |
| ·气象因子对大气颗粒物的影响研究 | 第16页 |
| ·大气颗粒物浓度预测 | 第16-17页 |
| ·研究意义和研究内容 | 第17-19页 |
| ·研究意义 | 第17-18页 |
| ·研究内容 | 第18页 |
| ·技术路线 | 第18-19页 |
| 第二章 兰州市供暖期颗粒物污染特征分析 | 第19-27页 |
| ·研究区概况 | 第19-21页 |
| ·地理位置和地形地貌 | 第19-20页 |
| ·气象条件 | 第20页 |
| ·能源结构 | 第20页 |
| ·兰州市颗粒物来源解析 | 第20-21页 |
| ·数据来源与研究方法 | 第21-22页 |
| ·数据来源 | 第21页 |
| ·研究方法 | 第21-22页 |
| ·结果与分析 | 第22-26页 |
| ·兰州市供暖期PM_(2.5)浓度水平 | 第22-23页 |
| ·兰州市供暖期全期以及典型天气下PM_(2.5)日变化特征 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 供暖期PM_(2.5)与气象因子的关系 | 第27-36页 |
| ·风速与PM_(2.5)浓度的关系 | 第27-29页 |
| ·相对湿度与PM_(2.5)浓度的关系 | 第29-32页 |
| ·气温与PM_(2.5)浓度的关系 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 兰州市供暖期PM_(2.5)浓度预报模型 | 第36-51页 |
| ·逐步回归方法 | 第37-42页 |
| ·逐步回归方法设计原理 | 第37-39页 |
| ·逐步回归方程的显著性检验 | 第39-40页 |
| ·基于逐步回归方程的预报模型的建立 | 第40-41页 |
| ·基于多元逐步回归分析预报模型的检验 | 第41-42页 |
| ·BP人工神经网络模型 | 第42-50页 |
| ·数据预处理 | 第42-43页 |
| ·BP人工网络模型(预报网络模型)的构造 | 第43-45页 |
| ·BP神经网络预报模型的建立 | 第45-47页 |
| ·基于BP神经网络预报模型的检验 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于WRF-AERMOD耦合模型模拟白银市PM_(10)浓度分布 | 第51-62页 |
| ·研究区概况 | 第51-52页 |
| ·AERMOD模型与WRF模式的耦合 | 第52-55页 |
| ·AERMOD模型简介 | 第52-53页 |
| ·WRF模式简介 | 第53页 |
| ·AERMOD模型与WRF模式的耦合 | 第53-55页 |
| ·WRF—AERMOD耦合模型参数的选取 | 第55-56页 |
| ·WRF模式的参数化方案 | 第55页 |
| ·地形参数 | 第55页 |
| ·污染源参数及背景浓度的确定 | 第55-56页 |
| ·结果与分析 | 第56-60页 |
| ·WRF模式输出结果的检验 | 第56-58页 |
| ·白银市PM_(10)模拟结果 | 第58页 |
| ·PM_(10)模拟值与实测值的比较 | 第58-60页 |
| ·讨论 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·主要结论 | 第62-63页 |
| ·研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 在学期间的研究成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |