检索结果-南通市图书馆

大气与环境光学学报 2024年

作者：徐翠玲袁兵胡雪长安大学地质工程与测绘学院

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... 详细信息

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。

关键词： 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

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常州市国控站PM_(2.5)监测的代表范围研究

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环境监控与预警 2022年第6期14卷 46-51页

作者：王振宋京京余益军杨卫芬叶香李璐江苏省常州环境监测中心江苏常州213001 北京市气象信息中心北京100089

为评价常州市国家大气自动监测站(国控站)细颗粒物(PM_(2.5))监测的代表范围,通过1 km×1 km的多角度大气校正算法(MAIAC)的气溶胶光学厚度(AOD)等相关数据,采用随机森林方法进行PM_(2.5)估算反演,考虑变异函数和最优分割模型等统计学模... 详细信息

为评价常州市国家大气自动监测站(国控站)细颗粒物(PM_(2.5))监测的代表范围,通过1 km×1 km的多角度大气校正算法(MAIAC)的气溶胶光学厚度(AOD)等相关数据,采用随机森林方法进行PM_(2.5)估算反演,考虑变异函数和最优分割模型等统计学模型,开展国控站PM_(2.5)监测代表范围的评价。结果表明:(1)估算反演的PM_(2.5)浓度空间分布显示,常州市区东部区域浓度相对较高,西南部区域浓度相对较低;(2)变异函数分析中,PM_(2.5)浓度在5 km范围内具有相对显著的空间相关性,但超过5 km范围后空间自相关性不显著,差异性增大到最大;(3)最优分割法分析中,常州市各个国控站PM_(2.5)监测均存在各自的代表范围,2019年的代表范围为3~5 km,其中“经开区”站点范围最大(5 km),“市监测站”和“武进监测站”站点范围最小(均为3 km),且逐年分析显示,各个站点PM_(2.5)监测的代表范围呈上升趋势。

关键词：大气自动监测站细颗粒物多角度大气校正算法气溶胶光学厚度监测范围常州市

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