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卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)具有广泛的空间覆盖度和相对较高的时空分辨率. 基于AOD与PM2.5的相关关系来估算PM2.5浓度已成为监测近地面PM2.5的有效途径,其估算结果较可靠,能够为治理PM2.5污染提供数据基础和科学依据. 从反演AOD数据集和PM2.5浓度估算模型2个方面进行梳理归纳,从卫星轨道运行类型角度分析各类传感器的产品特征,并对缺失AOD的插补方法进行分类评价;对PM2.5浓度的估算模型进行比较分析,指出不同模型的优缺点和适应性. 结果表明:①各类卫星传感器均具有特定功能及优缺点,其中地球同步轨道(GEO)卫星的快速发展,使其在估算PM2.5浓度的应用上越来越广泛. ②插补后的AOD比AOD初始产品具有更连续的时空分布和更高的准确性,基于模型的多变量估算不仅可以实现数据的全面覆盖,还可以获得更好的估算精度. ③组合模型成为估算PM2.5浓度的重要方法,机器学习模型的加入能够有效提高PM2.5浓度的估算精度. 研究显示,利用AOD估算近地面PM2.5浓度不仅弥补了地面PM2.5监测的空间不连续性,更有助于解析PM2.5浓度的时空分布特征及污染来源. 相似文献
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