首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

安徽省PM2.5浓度反演方法对比及时空变化研究
作者姓名:赵月娇  赵萍  徐凯健  周鹏  申鹏举  于婉婉  陈国旭
作者单位:1. 合肥工业大学资源与环境工程学院
基金项目:国家自然科学基金面上项目(41972304);;安徽省自然科学基金项目(2008085QD193);
摘    要:为探讨安徽省PM2.5时空分布特征,文章基于2015-2020年地基观测PM2.5、AOD、植被覆盖产品以及气象要素数据等,对比了多尺度地理加权回归、随机森林、全连接神经网络3种模型的精确度,并采用全连接神经网络模型反演了PM2.5浓度,分析了PM2.5浓度的时空变化特征,以及各因子对PM2.5浓度的影响力。结果表明:3种模型中,全连接神经网络模型的精确度最高;2015-2020年PM2.5浓度从平均51.29μg/m3递减至36.71μg/m3,季节尺度上,PM2.5浓度冬季>春、秋季>夏季,受政策及疫情影响,2018年的秋冬季、2020年的春夏季PM2.5浓度下降同比最快;空间上表现为皖北>皖中>皖南。10个影响因子两两交互,均比单一因子对PM2.5浓度的影响大,其中AOD对PM2.5的影响力最大,...

关 键 词:多尺度地理加权回归  随机森林  神经网络  PM2.5  时空分布
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号