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基于MAIACAOD数据构建上海市PM2.5时空分布模型
基于MAIACAOD数据构建上海市PM2.5时空分布模型
作者:
刘阳
张蕴晖
戴海夏
朱清扬
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
PM2.5浓度预测模型
随机森林回归模型
气溶胶光学厚度
多重填补
上海
摘要:
卫星技术的不断发展成熟使构建高分辨率的PM2.5浓度预测模型成为可能。为解决卫星数据的非随机性缺失会显著降低PM2.5浓度预测模型准确性的问题,运用多重填补法对MAIAC1km分辨率气溶胶光学厚度数据的缺失值实现补缺,其平均决定系数达0.75。在此基础上,运用随机森林模型构建上海市2017-2018年的PM2.5浓度分布预测模型,其决定系数达0.96。结果表明,上海市PM2.5分布整体呈现东低西高,沿海低内陆高的趋势,且2018年上海市PM2.5浓度整体低于2017年。气溶胶光学厚度数据是PM2.5预测模型中最重要的自变量。
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文献信息
篇名
基于MAIACAOD数据构建上海市PM2.5时空分布模型
来源期刊
上海环境科学
学科
地球科学
关键词
PM2.5浓度预测模型
随机森林回归模型
气溶胶光学厚度
多重填补
上海
年,卷(期)
2019,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
108-114
页数
7页
分类号
X513
字数
语种
DOI
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引文网络
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上海
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期刊影响力
上海环境科学
主办单位:
上海市环境科学研究院
出版周期:
双月刊
ISSN:
CN:
开本:
大16开
出版地:
上海市钦州路508号
邮发代号:
创刊时间:
1982
语种:
chi
出版文献量(篇)
4131
总下载数(次)
8
总被引数(次)
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