基于时空地理加权回归模型估算近地面NO2浓度
| 致谢 | 第3-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 变量注释表 | 第15-16页 |
| 1 绪论 | 第16-24页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-22页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第22-24页 |
| 2 数据 | 第24-29页 |
| 2.1 研究区 | 第24页 |
| 2.2 卫星数据 | 第24-26页 |
| 2.3 地面站点数据 | 第26-27页 |
| 2.4 气象数据 | 第27页 |
| 2.5 人口数据 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 时空地理加权回归模型 | 第29-38页 |
| 3.1 普通线性回归 | 第29-31页 |
| 3.2 时空地理加权回归 | 第31-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 时空地理加权回归模型估算结果 | 第38-51页 |
| 4.1 近地面NO_2浓度和解释变量的统计分析 | 第38-41页 |
| 4.2 回归结果 | 第41-46页 |
| 4.3 GTWR回归结果季节差异 | 第46-48页 |
| 4.4 人口加权NO_2浓度 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 5 估算近地面NO_2浓度的其他方法 | 第51-61页 |
| 5.1 插值方法 | 第51-52页 |
| 5.2 神经网络法 | 第52-55页 |
| 5.3 大气化学模式模拟法 | 第55-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 主要研究内容及结论 | 第61-62页 |
| 6.2 不足与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-71页 |
| 作者简历 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |