| 基于XGBoost算法的近地面臭氧浓度遥感估算 |
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| 引用本文： | 赵楠,卢毅敏.基于XGBoost算法的近地面臭氧浓度遥感估算[J].环境科学学报,2022,42(5):95-108. |
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| 作者姓名： | 赵楠 卢毅敏 |
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| 作者单位： | 1.福州大学， 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室， 福州 350108;2.福州大学， 福建省数字区域工程技术研究中心，福州 350108;3.数字中国研究院（福建），福州 350003 |
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| 基金项目： | 国家重点研发科技专项 （No.2017YFB0503500）；福建省科技计划项目（No.2020L3005） |
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| 摘 要： | 本文采用XGBoost机器学习算法，融合臭氧浓度地面监测数据、欧洲中期天气预报中心的ERA5数据集、中国多尺度排放清单模型构建的排放清单数据集、高分辨率遥感影像（TROPOMI＿NO2、OMI＿NO2）以及人口数据和DEM数据，构建训练估算数据集，开展近地面臭氧浓度估算研究.模型构建采用递归式特征消除法进行特征变量的选择，并对其进行十折交叉和自建模验证，R2分别为0.871和0.955,RMSE分别为12.8μg·m-3和7.514μg·m-3.同时进行了高分辨率遥感影像对估算结果的贡献分析，结果表明引入TROPOMI＿NO2因子参与建模可校正近地面臭氧浓度普遍被低估现象.模型模拟结果显示臭氧浓度回归估算结果层次更加分明、条带现象消失、连续性和平滑性明显改善.
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| 关 键 词： | 近地面臭氧 XGBoost TROPOMI OMI 时空分布 |
| 收稿时间： | 2021/3/13 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/5/13 0:00:00 |
Remote-sensing estimation of near-surface ozone concentration based on XGBoost |
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| ZHAO Nan,LU Yimin.Remote-sensing estimation of near-surface ozone concentration based on XGBoost[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2022,42(5):95-108. |
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| Authors: | ZHAO Nan LU Yimin |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | near-surface ozone XGBoost TROPOMI OMI spatial-temporal distribution |
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