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利用气溶胶光学厚度遥感数据估算PM2.5浓度的时空回归克里金方法

论文创新点第5-9页
摘要第9-11页
ABSTRACT第11-13页
1 绪论第14-27页
    1.1 研究背景与意义第14-15页
    1.2 国内外研究现状第15-21页
        1.2.1 气溶胶光学厚度遥感数据缺失填补第15-17页
        1.2.2 利用气溶胶光学厚度遥感数据估算PM2.5浓度第17-21页
    1.3 研究目标第21-22页
    1.4 研究内容第22-23页
    1.5 技术路线第23-25页
    1.6 论文框架第25-27页
2 地质统计学理论与方法第27-42页
    2.1 地质统计学发展概述及基本内容第27-36页
        2.1.1 地质统计学发展概述第27-28页
        2.1.2 区域化变量理论第28-29页
        2.1.3 空间平稳性假设第29-30页
        2.1.4 变异函数第30-32页
        2.1.5 克里金插值第32-36页
    2.2 时空地质统计学第36-40页
        2.2.1 时空协方差第37-40页
        2.2.2 时空克里金插值第40页
    2.3 小结第40-42页
3 研究区域及实验数据第42-52页
    3.1 研究区域概况第42-43页
    3.2 实验数据准备第43-50页
        3.2.1 PM_(2.5)浓度地面站点观测数据处理第43页
        3.2.2 MODIS C6 3 km AOD数据处理第43-47页
        3.2.3 AERONET AOD数据处理第47-50页
        3.2.4 相对湿度和大气边界层高度数据处理第50页
    3.3 小结第50-52页
4 基于时空混合效应模型的MODIS AOD缺失数据的最优估计第52-75页
    4.1 模型与方法第52-58页
        4.1.1 时空混合效应模型第52-54页
        4.1.2 秩修正平滑法第54-56页
        4.1.3 基于EM算法的模型参数估计第56-58页
        4.1.4 中位数平滑法第58页
    4.2 实验结果与分析第58-73页
        4.2.1 MODIS AOD数据集两步线性回归结果第58-60页
        4.2.2 分季节AOD估值的精度评价第60-64页
        4.2.3 分站点AOD估值的精度评价第64-68页
        4.2.4 华东地区不同时间尺度上平均AOD的空间分布第68-73页
    4.3 小结第73-75页
5 PM_(2.5)浓度的时空回归克里金估算模型构建、估参与验证第75-97页
    5.1 模型构建思路第75-77页
    5.2 模型构建结果第77-83页
        5.2.1 数据描述性统计分析第77-78页
        5.2.2 PM_(2.5)浓度时空趋势提取结果第78-80页
        5.2.3 PM_(2.5)浓度残差时空变异函数第80-83页
    5.3 实验结果与分析第83-95页
        5.3.1 分季节PM_(2.5)浓度估值的精度评价第83-90页
        5.3.2 代表性站点PM_(2.5)浓度观测值和估计值的时间序列对比第90-93页
        5.3.3 华东地区不同时间尺度上平均PM_(2.5)浓度的空间分布第93-95页
    5.4 小结第95-97页
6 GPU众核加速的时空克里金插值并行算法第97-113页
    6.1 GPU并行计算技术第97-102页
        6.1.1 GPU硬件架构第97-99页
        6.1.2 CUDA并行编程模型第99-102页
    6.2 GPU众核加速并行算法设计第102-109页
        6.2.1 时空克里金插值流程第102-105页
        6.2.2 时空最近邻搜索第105-106页
        6.2.3 CUDA内核函数设计第106-109页
    6.3 实验结果与分析第109-112页
        6.3.1 实验环境第109页
        6.3.2 并行性能分析第109-112页
    6.4 小结第112-113页
7 总结与展望第113-118页
    7.1 主要成果第113-115页
    7.2 不足与展望第115-118页
参考文献第118-130页
攻博期间的科研成果第130-132页
致谢第132-133页

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