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光学遥感
中国区域PM
2.5
浓度估算以及影响因素解析
曹媛
1,2
宫明艳
3
沈非
1,2
麻金继
1,2,*
[ ... ]
林锡文
1,2
作者单位
摘要
1
安徽师范大学地理与旅游学院, 安徽 芜湖 241002
2
资源环境与地理信息工程安徽省工程技术研究中心, 安徽 芜湖 241002
3
安徽师范大学物理与电子信息学院, 安徽 芜湖 241002
基于2018年中国逐日PM
2.5
数据,选用随机森林方法构建了高精度PM
2.5
浓度估算模型,并在季节和区域尺度上验证了其时空适用性,进一步利用特征重要性方法系统阐释了各影响因子对PM
2.5
浓度变化的重要程度,最后利用偏依赖技术探究了不同影响因素的交互作用对PM
2.5
浓度变化产生的综合影响。结果表明:(1) 相比于多元线性回归与极端梯度提升树模型,利用多源数据构建的随机森林模型精度最高,可准确模拟出PM
2.5
的浓度,且在季节和区域尺度上也有良好的适用性;(2) PM
2.5
浓度估算模型的特征重要性排序分析发现,对2018年全国日均PM
2.5
浓度影响显著的因子主要是时空、大气边界层高度等全局性因素,表明大气污染防治应把握PM
2.5
传输机制,强化区域联防联控;(3) 偏依赖交互效应研究发现温度和相对湿度以及年积日、纬度、温度和大气边界层高度的组合对PM
2.5
浓度变化会产生显著影响,说明提升空气质量要从多因子协同治理的角度出发。
大气遥感
随机森林
PM2.5
时空关联
atmospheric remote sensing
random forest
PM2.5
spatio-temporal correlation
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大气与环境光学学报
2023, 18(3): 245
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