山东省大气环境质量时空分异及预报预警

1 引言
1．1 国内外研究进展
1．1．1 国内外空气质量的研究现状
1．1．2 空气污染物浓度与气象因子的关系研究进展
1．1．3 大气污染物浓度预测的人工神经网络方法
1．2 研究区概况
2 数据来源与技术路线
2．1 数据来源与处理
2．2 研究方法与技术路线
2．2．1 研究方法
2．2．2 技术路线
3 山东省大气环境质量时空分异研究
3．1 大气环境质量总体分析
3．2 时间变化分析
3．2．1 月度变化分析
3．2．2 日间变化分析
3．3 空间特征分析
3．3．1 正态性分析
3．3．2 空间自相关分析
3．3．3 各污染物浓度空间分布特征
3．3．4 PM2．5 与其他污染物之间的相关性分析
4 山东省大气环境质量预报模型建立
4．1 气象因子及相关性分析
4．2 多元线性回归模型构建
4．3 神经网络模型构建
4．4 模型检验
5 山东省大气环境质量预报预警系统
5．1 系统概述
5．1．1 术语
5．1．2 缩写
5．2 设计依据和约束
5．2．1 开发环境
5．2．2 系统运行环境
5．2．3 性能要求
5．2．4 其他约束
5．3 系统总体架构设计
5．3．1 总体技术路线
5．3．2 系统技术架构
5．4 系统架构设计
5．4．1 系统结构设计
5．4．2 配置项划分原则
5．4．3 配置项划分及描述
5．4．4 物理部署设计
5．5 出错处理设计
5．5．1 错误处理设计原则
5．5．2 错误处理设计方法
5．6 系统维护设计
5．6．1 合理划分的配置项
5．6．2 业务流程可配置
5．6．3 算法扩展维护性
5．6．4 系统监测
5．6．5 系统设计中考虑代码和数据的分类
5．6．6 完善的系统管理模块
6 结论与展望
6．1 结论
6．2 展望
参考文献