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文章摘要

基于时空回归克里格和AOD数据的PM2.5时空插值

Spatial temporal Interpolation of PM2.5 Based on Space temporal Regression Kriging and AOD Data

DOI：

中文关键词: 气溶胶光学厚度(AOD) PM25 时空插值时空克里格回归克里格

英文关键词: Aerosol optical depth(AOD) PM2.5 Spatio temporal interpolation Spatio temporal Kriging Regression Kriging

基金项目:国家自然科学基金资助项目（41671217）；中央高校基本科研业务费专项基金资助项目（2662017PY038）

作者	单位
杨雪	华中农业大学资源与环境学院；农业部长江中下游耕地保育重点实验室
杨勇	华中农业大学资源与环境学院；农业部长江中下游耕地保育重点实验室
李恩光	华中农业大学资源与环境学院；农业部长江中下游耕地保育重点实验室
刘亚军	华中农业大学资源与环境学院；农业部长江中下游耕地保育重点实验室
谭秀丽	华中农业大学资源与环境学院；农业部长江中下游耕地保育重点实验室

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中文摘要:

基于京津冀地区2016年PM25浓度监测数据和MOD04的10 km分辨率气溶胶数据，结合时空位置，建立PM25回归模型，使用时空回归克里格方法对京津冀地区进行PM25时空插值，对比研究时空回归克里格与只使用监测站数据的普通时空克里格方法的时空插值结果。结果表明，两种方法的插值结果时空趋势相同，京津冀地区东南部PM25 浓度较高，夏秋两季浓度低于春冬两季；时空回归克里格插值结果的均方根误差为261，时空克里格插值结果均方根误差为283，即兼顾时空趋势并结合气溶胶数据的时空回归克里格插值精度提高了约8%。

英文摘要:

Based on PM2.5 monitoring data， MOD04 aerosol data with 10 km resolution and the space time locations in Beijing Tianjin Hebei region in 2016， the regression model of PM2.5 was developed. Spatiotemporal regression Kriging was used to interpolate the spatiotemporal distribution of PM2.5. The spatiotemporal interpolation results estimated by spatiotemporal regression Kriging and ordinary spatiotemporal Kriging were compared. The results showed that the spatiotemporal trends of the interpolation by these two methods were the same. PM2.5 concentration in the southeast of Beijing Tianjin Hebei region was high， and was lower in summer and autumn than that in spring and winter. The root mean square error of the interpolation was 26.1 by spatiotemporal regression Kriging， and 28.3 by spatiotemporal Kriging. Thus， the accuracy of spatiotemporal regression Kriging interpolation was improved by about 8% due to the consideration of space time trend and aerosol data.

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