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目 录
摘 要I
AbstractIII
第1章 绪论1
1.1研究背景及意义1
1.2 国内外研究进展2
1.2.1遥感反演气溶胶研究进展2
1.2.2 基于AOD 的PM2.5浓度估算研究进展3
1.2.3 重污染过程的研究进展5
1.3研究内容与技术路线7
1.3.1研究内容与方法7
1.3.2技术路线7
1.3.3研究特色与创新点9
第2 章 研究区概况与数据来源及方法10
2.1研究区概况10
2.2 数据来源12
2.2.1modis数据来源12
2.2.2PM2.5历史数据12
2.2.3其余数据14
2.3.研究方法15
2.3.1线性拟合回归模型15
2.3.2 小波分析16
2.3.3后向轨迹16
2.3.4 聚类分析17
2.3.3潜在源分析17
第3 章 气溶胶光学厚度时空分布特征19
3.1 数据源与数据处理方法19
3.1.1数据来源及预处理19
3.1.2modis04 的验证20
3.2 气溶胶光学厚度的时空分布特征21
3.2.1气溶胶光学厚度年度空间分布特征21
3.2.2 气溶胶光学厚度的季节性空间分布特征23
3.2.3 气溶胶光学厚度时间分布特征26
3.3 小结26
第4 章 MODISAOD 与PM2.5 关系拟合27
4.1 年度AOD-PM2.5 回归拟合27
4.2 季节性AOD-PM2.5 回归拟合29
4.3 分地区AOD-PM2.5 回归拟合33
4.4 小结38
第5章 成渝经济区PM2.5浓度时空分布特征39
5.1PM2.5浓度空间分布39
5.1.1PM2.5浓度年度空间分布39
5.1.2 季节尺度的PM2.5浓度空间分布特征41
5.2PM2.5浓度时间分布特征44
5.2.1 成渝经济区2014 年至18年PM2.5浓度多年变化规律45
5.2.2成渝两地PM2.5浓度日均变化特征规律47
5.3 小结52
第6章成渝经济区典型污染过程分析54
6.1典型污染过程筛选54
6.2 两次污染过程分析54
6.2.12018年1月11 日~22 日污染过程54
6.2.22018年12 月15 日~21 日污染过程59
6.2.3 小结62
6.3 典型污染过程轨迹聚类63
6.3.12018年1月11 日~22 日污染轨迹63
6.3.2 12 月15 日至21 日污染轨迹64
6.3.3 小结68
6.4 典型污染过程污染物潜在源区贡献与污染权重分析68
6.4.12018年1月11 日至22 日污染物潜在源区贡献与污染权重68
6.4.22018年12 月15 日至21 日污染污染物潜在源区贡献与污染权重70
6.4.3 小结71
第7 章 结论与展望73
7.1研究结论73
7.2 建议与不足75
参考文献77
致谢82
摘要
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