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基于多源数据的城市地区PM2.5估算及溯源研究

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基于多源数据的城市地区PM2.5估算及溯源研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-19页
  1.1 研究背景与意义第10-11页
    1.1.1 研究背景第10页
    1.1.2 研究意义第10-11页
  1.2 国内外相关研究第11-16页
    1.2.1 气溶胶光学厚度反演研究第11-13页
    1.2.2 细颗粒物质量浓度估算研究第13-14页
    1.2.3 细颗粒物溯源研究第14-16页
  1.3 研究内容与技术路线第16-19页
    1.3.1 研究内容第16页
    1.3.2 技术路线第16-17页
    1.3.3 总体结构第17-19页
第二章 研究区域与实验数据第19-32页
  2.1 研究区域第19-23页
    2.1.1 地理与气候特征第19-20页
    2.1.2 社会经济情况第20页
    2.1.3 空气质量状况第20-23页
  2.2 实验数据介绍第23-28页
    2.2.1 地面监测污染物数据第23-25页
    2.2.2 气溶胶光学厚度数据第25-27页
    2.2.3 气象数据第27页
    2.2.4 污染源数据第27-28页
  2.3 气溶胶光学厚度反演第28-31页
    2.3.1 气溶胶光学厚度反演原理第28-29页
    2.3.2 气溶胶光学厚度反演流程第29-31页
  2.4 本章小结第31-32页
第三章 成都地区细颗粒物污染特征分析第32-47页
  3.1 细颗粒物质量浓度变化分析第32-41页
    3.1.1 细颗粒物质量浓度的时间变化第32-34页
    3.1.2 细颗粒物质量浓度与其它污染物的变化关系第34-37页
    3.1.3 细颗粒物质量浓度与气象因素的变化关系第37-41页
  3.2 气溶胶光学厚度的空间分布分析第41-46页
    3.2.1 企业群和山地区域气溶胶光学厚度分析第43-45页
    3.2.2 交通道路区域气溶胶光学厚度分析第45-46页
  3.3 本章小结第46-47页
第四章 细颗粒物质量浓度估算方法研究第47-58页
  4.1 直接相关性分析第47-48页
  4.2 物理修正第48-53页
    4.2.1 垂直修正第48-50页
    4.2.2 湿度修正第50-53页
  4.3 细颗粒物质量浓度估算模型第53-57页
    4.3.1 多种估算模型拟合第53-54页
    4.3.2 气象要素多元线性估算模型第54-55页
    4.3.3 估算模型评价分析第55-57页
  4.4 本章小结第57-58页
第五章 细颗粒物溯源方法研究第58-68页
  5.1 标准萤火虫优化算法介绍第58-62页
    5.1.1 标准萤火虫优化算法原理第58页
    5.1.2 标准萤火虫优化算法具体描述第58-61页
    5.1.3 改进的萤火虫优化算法研究第61-62页
  5.2 计算实验与结果分析第62-67页
    5.2.1 评价指标第62-63页
    5.2.2 实验分析第63-67页
  5.3 本章小结第67-68页
第六章 结论与展望第68-70页
  6.1 研究结论第68-69页
  6.2 研究展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-75页
攻硕期间取得的研究成果第75-76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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