基于MAIAC AOD的关中地区PM2.5浓度估算

作     者：徐翠玲 袁兵 胡雪 

作者机构：长安大学地质工程与测绘学院 

出 版 物：《大气与环境光学学报》 (Journal of Atmospheric and Environmental Optics)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：07[理学] 070602[理学-大气物理学与大气环境] 0706[理学-大气科学] 

基　　金：陕西省重点研发项目(2020ZDLSF0607) 

主　　题：PM 多角度大气校正算法 气溶胶光学厚度 机器学习 PM -AOD关系模型 

摘      要：为获取关中地区高分辨率连续PM2.5浓度空间分布，提高模型估算精度，为关中地区污染治理提供一定的数据支撑，基于2019-2021年多角度大气校正算法获取的气溶胶光学厚度数据（MAIAC AOD）和实测PM2.5浓度数据，考虑气象、归一化植被指数（NDVI）和高程（DEM）因素，构建MLP、SVM和XGBoost机器学习模型估算PM2.5浓度，结果表明：XGBoost模型估算R2最大，均方根误差（RMSE）和均方绝对误差（MAE）最小，模型表现最佳；利用XGBoost模型从年、季、月尺度估算关中地区PM2.5浓度，年均PM2.5浓度分别为23.79、24.38和22.83μg/m3，呈现出下降趋势且PM2.5浓度高值区域范围逐年缩小；季均PM2.5浓度估算显示，关中地区冬季污染最为严重，夏季污染最轻；月均PM2.5浓度分布与季节保持一致，其中关中地区1月份PM2.5浓度最高，均值高达60.73μg/m3，9月份PM2.5浓度最低，均值为12.91μg/m3。