基于LUR模型的长沙市城区NO2和PM10浓度的时空分布模拟
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 技术路线 | 第17-19页 |
| 第2章 数据与方法 | 第19-28页 |
| 2.1 研究区域概况 | 第19-20页 |
| 2.1.1 自然地理概况 | 第19页 |
| 2.1.2 社会经济概况 | 第19-20页 |
| 2.2 数据收集 | 第20-28页 |
| 2.2.1 NO_2和PM_(10)监测数据 | 第20-24页 |
| 2.2.2 土地利用数据 | 第24-25页 |
| 2.2.3 气象数据 | 第25-28页 |
| 第3章 基于半圆形缓冲区划分的LUR模型构建 | 第28-48页 |
| 3.1 理论与方法基础 | 第28-29页 |
| 3.1.1 理论基础 | 第28页 |
| 3.1.2 LUR建模关键步骤 | 第28-29页 |
| 3.2 缓冲区的划分 | 第29-30页 |
| 3.2.1 圆形缓冲区的划分 | 第29页 |
| 3.2.2 半圆形缓冲区的划分 | 第29-30页 |
| 3.3 LUR模型的建立 | 第30-38页 |
| 3.3.1 变量的选取 | 第30-31页 |
| 3.3.2 自变量与因变量的相关性 | 第31-36页 |
| 3.3.3 模型方程 | 第36-38页 |
| 3.4 模型验证 | 第38-40页 |
| 3.5 NO_2和PM_(10)浓度空间分布图 | 第40-46页 |
| 3.6 结果与讨论 | 第46-48页 |
| 第4章 基于气象要素的LUR模型构建 | 第48-58页 |
| 4.1 NO_2和PM_(10)监测 | 第48页 |
| 4.2 自变量的选取 | 第48-49页 |
| 4.2.1 土地利用变量 | 第48-49页 |
| 4.2.2 气象要素变量 | 第49页 |
| 4.3 模型的建立 | 第49-55页 |
| 4.3.1 土地利用回归模型 | 第49-52页 |
| 4.3.2 气象因子回归模型 | 第52-53页 |
| 4.3.3 BP神经网络模型 | 第53-55页 |
| 4.4 结果与分析 | 第55-58页 |
| 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
