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基于遥感数据分析的空气污染预测与溯源研究
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基于遥感数据分析的空气污染预测与溯源研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-18页
　　1.1 研究背景与意义第11-12页
　　1.2 国内外研究现状第12-15页
　　　　1.2.1 空气污染预测第12-14页
　　　　1.2.2 空气污染溯源第14-15页
　　1.3 论文研究内容及技术路线第15-18页
　　　　1.3.1 研究内容第15-16页
　　　　1.3.2 技术路线第16页
　　　　1.3.3 本文结构第16-18页
第二章 小尺度空气污染溯源研究第18-28页
　　2.1 萤火虫算法第18-21页
　　2.2 高斯扩散模型第21-22页
　　　　2.2.1 模型介绍第21页
　　　　2.2.2 大气稳定度与扩散系数第21-22页
　　2.3 溯源算法研究第22-23页
　　2.4 实验与结果分析第23-27页
　　　　2.4.1 实验分析第23-26页
　　　　2.4.2 评价标准与结果分析第26-27页
　　2.5 本章小结第27-28页
第三章 基于统计模型的空气污染预测——以成都地区为例第28-39页
　　3.1 实验区域第28-31页
　　　　3.1.1 自然条件第28页
　　　　3.1.2 空气质量情况第28-31页
　　3.2 空气质量相关性研究第31-34页
　　　　3.2.1 AQI与气象因子相关性第32页
　　　　3.2.2 AQI与空气污染物相关性第32-34页
　　3.3 多元线性回归方程预报模型第34-38页
　　　　3.3.1 相关因子的选择第34-35页
　　　　3.3.2 多元线性回归预报模型第35-36页
　　　　3.3.3 预测结果分析第36-38页
　　3.4 本章小结第38-39页
第四章 基于IDEA-I轨迹模型的空气污染预测研究第39-50页
　　4.1 轨迹模型和实验数据第39-41页
　　　　4.1.1 准等熵轨迹第39-40页
　　　　4.1.2 IDEA-I模型理论第40-41页
　　　　4.1.3 实验数据第41页
　　4.2 系统框架与配置第41-45页
　　　　4.2.1 Linux环境下IDEA-I部署第42-43页
　　　　4.2.2 IDEA-I的指令第43页
　　　　4.2.3 关键参数配置第43-44页
　　　　4.2.4 IDEA-I的模拟与预测第44-45页
　　4.3 轨迹扩散结果定性分析第45-48页
　　　　4.3.1 2017年1月16日预测结果分析第45-48页
　　　　4.3.2 轨迹模型的问题分析第48页
　　4.4 本章小结第48-50页
第五章 空气质量预测系统的改进及结果分析第50-65页
　　5.1 地面监测站数据补充第51-57页
　　　　5.1.1 PM数据和AOD之间关系第51页
　　　　5.1.2 地面监测站数据的补充插值第51-54页
　　　　5.1.3 空间插值第54-57页
　　5.2 预测结果处理第57-58页
　　　　5.2.1 IDEA-I预测结果量化处理第57页
　　　　5.2.2 IDEA-I预测结果转换为AQI第57-58页
　　5.3 预测结果发布第58-59页
　　　　5.3.1 网站发布第58页
　　　　5.3.2 微信公众平台发布第58-59页
　　5.4 结果分析第59-63页
　　　　5.4.1 部分城市预测结果第59-62页
　　　　5.4.2 预测结果分析第62-63页
　　　　5.4.3 两种预测模型对比分析第63页
　　5.5 本章小结第63-65页
第六章 总结与展望第65-67页
　　6.1 总结第65-66页
　　6.2 展望第66-67页
致谢第67-68页
参考文献第68-72页

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