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关于PM2.5与气象条件关系及其预报研究

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关于PM2.5与气象条件关系及其预报研究
论文目录
 
摘要第1-10页
ABSTRACT第10-12页
符号说明第12-13页
第1章 绪论第13-19页
  1.1 研究背景第13-14页
  1.2 研究的目的及意义第14页
  1.3 PM2.5 来源分析第14页
  1.4 PM2.5 的组成第14-16页
    1.4.1 无机元素第14-15页
    1.4.2 水溶性无机离子第15页
    1.4.3 含碳组分第15-16页
  1.5 PM2.5 的危害第16-17页
    1.5.1 对大气环境的影响第16页
    1.5.2 对人体健康的影响第16-17页
  1.6 国内外研究进展第17页
  1.7 资料来源与处理方法第17-18页
    1.7.1 主要数据来源第17页
    1.7.2 研究方法及重点第17-18页
  1.8 创新点及文章组织结构第18-19页
    1.8.1 创新点第18页
    1.8.2 文章组织结构第18-19页
第2章 济南PM2.5 浓度分布特征第19-25页
  2.1 济南PM2.5 浓度年度变化特征第19-21页
  2.2 济南PM2.5 浓度频率分析第21-22页
  2.3 不同季度PM2.5 质量浓度概率密度分布第22-24页
  2.4 本章小结第24-25页
第3章 PM2.5 浓度与气象条件的相关性第25-31页
  3.1 PM2.5 浓度与风向风速的关系第25-26页
  3.2 PM2.5 浓度与相对湿度的关系第26-27页
  3.3 PM2.5 浓度与日照时数的关系第27-28页
  3.4 PM2.5 浓度与气温的关系第28-29页
  3.5 PM2.5 浓度与气压的关系第29页
  3.6 PM2.5 浓度与降水量的关系第29-30页
  3.7 本章小结第30-31页
第4章 统计预报模型的建立第31-55页
  4.1 日均PM2.5 预报统计模型建立第31-46页
    4.1.1 日均PM2.5 多元线性回归模型的建立与检验第31-34页
    4.1.2 日均PM2.5 逐步回归模型的建立与检验第34-40页
    4.1.3 日均PM2.5 主成分分析模型的建立与检验第40-43页
    4.1.4 日均PM2.5 偏最小二乘模型建立与检验第43-46页
  4.2 日最大PM2.5 统计预报模型的建立第46-54页
    4.2.1 日最大PM2.5 多元线性回归模型的建立与检验第46-49页
    4.2.2 日最大PM2.5 逐步回归模型的建立与检验第49-52页
    4.2.3 日最大PM2.5 主成分分析模型的建立与检验第52-53页
    4.2.4 日最大PM2.5 偏最小二乘回归模型的建立与检验第53-54页
  4.3 本章小结第54-55页
第5章 统计预报模型逐季优化与预报模型集成第55-83页
  5.1 春季统计预报模型优化第55-62页
    5.1.1 春季日均PM2.5 多元线性回归模型第55-56页
    5.1.2 春季日均PM2.5 逐步回归模型第56-57页
    5.1.3 春季日最大PM2.5 浓度多元回归模型第57页
    5.1.4 春季日最大PM2.5 浓度逐步回归模型第57-58页
    5.1.5 春季数据主成分分析模型建立第58-61页
    5.1.6 春季数据偏最小二乘回归模型的建立第61-62页
  5.2 夏季统计预报模型优化第62-68页
    5.2.1 夏季日均PM2.5 浓度多元线性回归模型第62页
    5.2.2 夏季日均PM2.5 浓度逐步回归模型第62-63页
    5.2.3 夏季日最大PM2.5 浓度多元线性回归模型第63-64页
    5.2.4 夏季日最大PM2.5 浓度逐步回归模型第64-65页
    5.2.5 夏季数据主成分分析模型的建立第65-67页
    5.2.6 夏季数据偏最小二乘回归模型的建立第67-68页
  5.3 秋季统计预报模型优化第68-74页
    5.3.1 秋季日均PM2.5 浓度多元线性回归模型建立第68-69页
    5.3.2 秋季日均PM2.5 浓度逐步回归模型建立第69-70页
    5.3.3 秋季日最大PM2.5 浓度多元线性回归模型建立第70页
    5.3.4 秋季日最大PM2.5 浓度逐步回归模型建立第70-71页
    5.3.5 秋季数据主成分分析模型建立第71-73页
    5.3.6 秋季数据偏最小二乘回归模型的建立第73-74页
  5.4 冬季统计预报模型优化第74-80页
    5.4.1 日均PM2.5 浓度多元线性回归模型第74页
    5.4.2 冬季日均PM2.5 浓度逐步回归模型第74-75页
    5.4.3 冬季日最大PM2.5 浓度多元线性回归模型第75-76页
    5.4.4 冬季日最大PM2.5 浓度逐步回归模型第76-77页
    5.4.5 冬季数据主成分分析模型建立第77-79页
    5.4.6 冬季数据偏最小二乘回归模型的建立第79-80页
  5.5 PM2.5 综合预报模式集成设计第80-82页
    5.5.1 应用Matlab程序集成设计平台界面第80-81页
    5.5.2 回调程序的编写与输出拟合第81-82页
  5.6 本章小结第82-83页
第6章 总结与展望第83-85页
  6.1 总结第83-84页
  6.2 创新点第84页
  6.3 展望第84-85页
参考文献第85-89页
致谢第89-91页
在学期间主要科研成果第91页
一、发表学术论文第91页
二、其它科研成果第91页

本篇论文共91页,点击这进入下载页面
 
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