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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
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海环境科学
双月刊
大16开
上海市钦州路508号
1982
chi
出版文献量(篇)
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