一种基于机器学习和葵花 8 号数据的PM2.5 浓度监测方法
叶昊天1
邹春辉2
田宏伟2
1.中国气象局·河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室,郑州 450003;河南省气象科学研究所, 郑州 450003;安阳国家气候观象台,河南 安阳 4550002.中国气象局·河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室,郑州 450003;河南省气象科学研究所, 郑州 450003
摘要：基于卫星遥感数据和气象数据构建模型是实现 PM2.5 浓度监测的重要方法.利用2017-2020年河南区域的葵花 8 号 AOD相关产品、地面气象观测数据及 PM2.5 浓度逐时地面观测数据,建立样本数据库,探究了PM2.5 浓度与遥感反演参数、气象因子的相关关系,提出一种基于空间距离的机器学习方法,构建了卫星遥感与气象数据相结合的 PM2.5 监测模型,并利用 PM2.5 观测数据对模型进行散点拟合和空间分布的验证.结果表明:PM2.5浓度与能见度(V)、气温(T)、气溶胶光学厚度(AOD)有极为显著的相关关系;从 PM2.5 浓度反演值与观测值的散点回归分析来看,PM2.5 浓度反演值与观测值相关系数 R2 = 0.73;从 PM2.5 浓度反演值与观测值的空间分布图来看,PM2.5 浓度反演值实现了空间格点的小时监测,弥补了非晴空及夜间监测数据的缺失,在空间分布上与观测值一致,具有很高的精确性和可靠性.基于空间距离的机器学习方法构建 PM2.5 浓度监测模型能很好地应用于PM2.5 浓度监测,为 PM2.5 浓度监测提供了新的思路和方法.
关键词：PM2.5 浓度空间距离机器学习葵花 8 号
分类号：X87(环境遥感)X83(环境监测)X513(大气污染及其防治)
资助基金：国家自然科学基金(41805090)河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室应用技术研究基金项目(KZ201911)河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室应用技术研究基金项目(KM202018)安阳市国家气候观象台开放研究基金项目(AYNCOF2022313)
论文发表日期：2023-06-28
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 89-97 )
英文信息