应用贝叶斯最大熵和地理加权回归方法研究我国沿海和内陆PM2.5时空分布

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致谢

摘要

1 绪论

1．1 研究背景

1．2 空气污染预测研究进展

1．3 研究目的与意义

1．4 研究内容与技术路线

2 数据与方法

2．1 研究区域

2．2 数据来源

2．2．2 MODIS卫星数据-气溶胶的获取与处理

2．2．3 气象数据来源与提取

2．2．4 土地利用数据来源与提取

2．2．5 数字高程数据来源与提取

2．2．6 道路交通网数据来源与提取

2．2．7 人口数据来源与提取

2．2．8 数据的匹配

2．3 模型构建

2．3．1 地理加权回归模型

2．3．2 贝叶斯最大熵

2．3．3 贝叶斯最大熵结合地理加权回归

2．4 模型验证

3 结果与分析

3．1 描述性统计分析

3．2 模型的分析结果

3．2．1 GWR模型拟合结果

3．2．2 BME模型拟合结果与交叉验证结果

3．3 我国沿海和内陆PM2．5 时空分布

3．3．1 PM2．5 月间变化特征

3．3．2 PM2．5 空间变化特征

3．4 与国内外相关研究比较

4 结语

4．1 结论

4．2 创新点

4．3 展望

参考文献

作者简历