基于GWR降尺度的京津冀地区PM2.5质量浓度空间分布估算

基于GWR降尺度的京津冀地区PM2.5质量浓度空间分布估算

论文摘要

卫星遥感估算PM2.5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PM2.5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PM2.5质量浓度.基于3种不同的残差插值修正,修正后的PM2.5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R2为0.904,调整后的R2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PM2.5质量浓度.2017年PM2.5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PM2.5在2017年内的稳定性程度与PM2.5质量浓度空间分布呈反向性,即PM2.5质量浓度高的区域稳定性低,年内的变化程度剧烈,而PM2.5质量浓度低的区域稳定性强,年内变化程度弱.

论文目录

  • 1 引言 (Introduction)
  • 2 数据与方法 (Data and methods)
  •   2.1 遥感数据来源与预处理
  •     2.1.1 MODIS AOD数据
  •     2.1.2 戈尔德气象数据
  •     2.1.3 地基监测PM2.5质量浓度数据来源
  •   2.2 模型构建
  •     2.2.1 地理加权回归模型
  •     2.2.2 空间降尺度
  •     2.2.3 模型验证
  •   2.3 稳定性分析
  • 3 结果与分析 (Results and analysis)
  •   3.1 GWR空间降尺度方法估算结果
  •   3.2 PM2.5估算结果的精度检验
  •   3.3 PM2.5空间分布
  •     3.3.1 总体分布格局
  •     3.3.2 稳定性分析
  • 4 讨论 (Discussion)
  • 5 结论 (Conclusion)
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 张亮林,潘竟虎,赖建波,魏石梅,王云,张大弘

    关键词: 遥感估算,空间降尺度,京津冀

    来源: 环境科学学报 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 环境科学与资源利用

    单位: 西北师范大学地理与环境科学学院

    基金: 国家自然科学基金(No.41661025),西北师范大学青年教师科研能力提升计划(No.NWNU-LKQN-16-7)

    分类号: X513

    DOI: 10.13671/j.hjkxxb.2018.0428

    页码: 832-842

    总页数: 11

    文件大小: 5053K

    下载量: 600

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