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91.
卫星遥感估算PM_(2.5)质量浓度研究已较为成熟,但精度还未取得突破性进展.本文利用2017年京津冀地区气溶胶光学厚度(AOD)遥感数据、戈尔德地球观测系统的GEOF气象格网数据以及地面环境监测站PM_(2.5)数据,采用地理加权回归空间降尺度方法,估算京津冀地区的逐月PM_(2.5)质量浓度.基于3种不同的残差插值修正,修正后的PM_(2.5)估算结果均很理想,其中,基于自然邻近残差插值修正后的模型估算结果最优.经验证,在95%的置信水平下,其相关系数r达到0.951,决定系数R~2为0.904,调整后的R~2为0.903,平均预测误差MPE为7.307μg·m~(-3),均方根误差RMSE为11.62μg·m~(-3),相对预测误差RPE为18.35%,说明该模型能客观估算京津冀地区2017年PM_(2.5)质量浓度.2017年PM_(2.5)呈现出南高北低的空间分布特征,南北高低值区域界线与保定市和沧州市的市级行政界线具有较高的一致性.经变异系数分析发现PM_(2.5)在2017年内的稳定性程度与PM_(2.5)质量浓度空间分布呈反向性,即PM_(2.5)质量浓度高的区域稳定性低,年内的变化程度剧烈,而PM_(2.5)质量浓度低的区域稳定性强,年内变化程度弱. 相似文献