| 基于多源数据的PM2.5浓度时空分布预测与制图 |
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| 引用本文： | 肖璐,郎艺超,夏浪,楼昭涵,孙楠,黄李童,George Christakos.基于多源数据的PM2.5浓度时空分布预测与制图[J].环境科学,2017,38(12):4913-4923. |
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| 作者姓名： | 肖璐 郎艺超 夏浪 楼昭涵 孙楠 黄李童 George Christakos |
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| 作者单位： | 浙江大学海岛与海岸带研究所, 舟山 316021,浙江大学海岛与海岸带研究所, 舟山 316021,北京市农林科学院北京市农业智能装备技术研究中心, 北京 100089,浙江大学海岛与海岸带研究所, 舟山 316021,浙江大学海岛与海岸带研究所, 舟山 316021,浙江大学海岛与海岸带研究所, 舟山 316021,浙江大学海岛与海岸带研究所, 舟山 316021;Department of Geography, San Diego State University, San Diego, CA, USA |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（529105-N11701ZJ） |
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| 摘 要： | 随着我国经济、工业化、城市化进程迅速发展,PM_(2.5)污染在中国已经成为一个极端的环境和社会问题,并引起广泛关注.采用新技术估算的地表PM_(2.5)质量浓度,收集并处理了遥感反演的气溶胶光学厚度(AOD),气象数据,其他地理数据和污染物排放数据,采用贝叶斯最大熵(BME)结合地理加权回归(GWR)来分析2015年冬季的PM_(2.5)暴露在我国东部大范围区域的时空变异特征.结果表明,BME模型的十折交叉验证结果的决定系数R~2为0.92,均方根误差(RMSE)为8.32μg·m~(-3),平均拟合误差(MPE)为-0.042μg·m~(-3),平均绝对拟合误差(MAE)为4.60μg·m~(-3),与地理加权回归模型的结果相比(R~2=0.71,RMSE=15.68μg·m~(-3),MPE=-0.095μg·m~(-3),MAE=11.14μg·m~(-3)),BME的预测结果有极大的提高.空间上,PM_(2.5)高浓度地区主要集中在华北、长江三角洲、四川盆地,低浓度地区主要集中在中国的最南部如珠江三角洲和云南的西南部;时间上,不同月份的研究区域PM_(2.5)空间分布所有差别,2015年的12月、2016年1月PM_(2.5)污染最为严重,2015年的11月,2016年的2月污染相对较低.
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| 关 键 词： | PM2.5 遥感 气溶胶光学厚度 贝叶斯最大熵 地理加权回归 制图 |
| 收稿时间： | 2017/5/12 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/6/27 0:00:00 |
Space-Time Estimations and Mapping of PM2.5 Fine Particulates Based on Multi-source Data |
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| XIAO Lu,LANG Yi-chao,XIA Lang,LOU Zhao-han,SUN Nan,HUANG Li-tong and George Christakos.Space-Time Estimations and Mapping of PM2.5 Fine Particulates Based on Multi-source Data[J].Chinese Journal of Environmental Science,2017,38(12):4913-4923. |
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| Authors: | XIAO Lu LANG Yi-chao XIA Lang LOU Zhao-han SUN Nan HUANG Li-tong and George Christakos |
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| Institution: | Institute of Islands and Coastal Ecosystems, Zhejiang University, Zhoushan 316021, China,Institute of Islands and Coastal Ecosystems, Zhejiang University, Zhoushan 316021, China,Beijing Agricultural Intelligent Equipment Technology Research Center, Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences, Beijing 100089, China,Institute of Islands and Coastal Ecosystems, Zhejiang University, Zhoushan 316021, China,Institute of Islands and Coastal Ecosystems, Zhejiang University, Zhoushan 316021, China,Institute of Islands and Coastal Ecosystems, Zhejiang University, Zhoushan 316021, China and Institute of Islands and Coastal Ecosystems, Zhejiang University, Zhoushan 316021, China;Department of Geography, San Diego State University, San Diego, CA, USA |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | PM2 5 remote sensing aerosol optical depth(AOD) Bayesian maximum entropy(BME) geographically weighted regression(GWR) air pollution mapping |
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