| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 序言 | 第10-11页 |
| 2 文献综述 | 第11-13页 |
| 2.1 背景简介 | 第11页 |
| 主要危害 | 第11页 |
| 2.2 研究进展 | 第11-13页 |
| 2.2.1 国外的研究现状 | 第11-12页 |
| 2.2.2 国外研究现状的评述 | 第12页 |
| 2.2.3 国内的研究现状 | 第12页 |
| 2.2.4 国内研究现状的评述 | 第12页 |
| 2.2.5 研究意义和本人的工作 | 第12-13页 |
| 3 数据初探 | 第13-15页 |
| 3.1 模型假设和符号说明 | 第13-14页 |
| 3.2 数据的统计自相似性 | 第14-15页 |
| 3.3 对图像的分形解释 | 第15页 |
| 4 PM_(2.5 )问题的外因——自然因素 | 第15-21页 |
| 4.1 风向,风力与PM_(2.5)的关系 | 第15-16页 |
| 风力、风向与PM_(2.5)的统计关系 | 第15-16页 |
| 4.2 带约束的高斯烟羽模型 | 第16-20页 |
| 4.2.1 高斯烟羽模型简介 | 第17-19页 |
| 4.2.2 模型约束条件的论述 | 第19页 |
| 4.2.3 模型求解及分析 | 第19-20页 |
| 4.3 降水(湿度)与PM_(2.5)的关系 | 第20页 |
| 4.4 PM_(2.5)与温度的关系 | 第20-21页 |
| 5 影响PM_(2.5)的内因——理化因素 | 第21-27页 |
| 5.1 主成分分析计算步骤 | 第21页 |
| 5.2 本题中由spss得到数据关系 | 第21-23页 |
| 5.3 我们选取的主成分个数以及最终排序 | 第23-25页 |
| 5.4 我们对排序的解释 | 第25-27页 |
| 6 理化因素的内在关系——加速因子与驱散因子 | 第27-30页 |
| 6.1 聚类分析 | 第27-29页 |
| 6.2 对图像数据的分析与结论 | 第29-30页 |
| 7 PM_(2.5 )与PM_(2.5)的相互嵌套关系 | 第30-33页 |
| 7.1 关于PM_(2.5)与PM_(2.5)的关系 | 第30-32页 |
| 7.1.1 这里我们绘制了13个观测点的PM_(10)和PM_(2.5)关系图 | 第30-32页 |
| 7.2 统计预测全年PM_(10)和PM_(2.5)关系 | 第32-33页 |
| 7.2.1 数据不足,试图用替代的方法 | 第32页 |
| 7.2.2 通过PM_(10)对PM_(2.5)对未来的预测 | 第32-33页 |
| 8 理化因素量化的内在关系 | 第33-39页 |
| 8.1 PM_(2.5)的相关因素背景分析 | 第33-39页 |
| 8.1.1 AQI监测指标独立性和相关性分析与假设 | 第34-35页 |
| 8.1.2 多元线性回归模型建立及求解 | 第35-38页 |
| 8.1.3 回归模型的检验 | 第38页 |
| 8.1.4 结论 | 第38-39页 |
| 9 综合治理方案设计 | 第39-44页 |
| 10 结论 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第47-49页 |
| 学位论文数据集 | 第49页 |
