利用多源数据建立GA-BP算法模型估算PM2.5的研究

• 作者: 胡娟 郑军 许文龙 邱玉珺 胡方超
• 来源期刊: 气象科学
• 关键词: GA-BP神经网络 卫星遥感 AOD PM10 气象条件 PM2.5
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 论文|ARTICLES
• 页码范围: 314-322
• 页数: 9页
• 分类号: X513
• 语种: 中文
• DOI: 10.12306/2021jms.0014

摘要

利用MODIS AOD(Aerosol Optical Depth)3 km分辨率的L2产品并辅以地面气象测量站点和环保监测站点的逐小时数据,对2017-2018年南京地面各站点进行数据匹配,分析估算PM2.5的各相关组合因子,然后利用GA-BP神经网络算法构建卫星数据辅以地面气象数据来估算PM2.5质量浓度的机器学习模型.结果表明:(1)GA-BP神经网络算法对PM2.5进行估算是有效可行的,且比BP效果改善明显.(2)在多源数据的各输入变量中,选择AOD变量加辅助变量的GA-BP算法模型共构建了 9组分季节试验,其中应用在2017年数据的试验6最好,表现为秋季＞冬季＞夏季＞春季,秋季R2最大为0.91(RMSE 为 11.79μg·m-3),春季R2最小为0.65(RMSE 为8.67μg·m-3).