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摘要:
为了解决气溶胶分类精度低和特征参数冗杂的问题,基于OMI(Ozone Monitoring Instrument)遥感产品的气溶胶特征参数,利用随机森林算法,将广东省2014年的气溶胶类型划分为沙尘型气溶胶(Desert Dust,DST)、生物质燃烧型含碳气溶胶(Carbonaceous Aerosols Associated with Biomass Burning,CRB)和硫酸盐型城镇-工业气溶胶(Sulfate-based Urban-industrial Aerosols,SLF)3种类型.并统计分析随机森林以及特征参数的重要性,将分类结果的空间分布与OMI气溶胶类型产品的空间分布进行对比.结果表明:(1)随机森林算法仅需少量训练样本点即可达到97%以上的总体分类精度.(2)通过计算不同气溶胶特征参数在随机森林分类过程中的重要性高低,得到重要性排名前六的特征参数依次为α指数、UVAI、RI388、RI354、SSA500、AAOD500,表明在分类过程中,气溶胶粒径分布和吸收能力起到了最关键的作用.(3)3种气溶胶类型的空间分布显示,SLF型气溶胶为广东省最主要的气溶胶类型;DST型和CRB型气溶胶在珠三角地区占比最高,在粤东、粤北地区的占比最低.
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篇名 基于多特征参数的OMI遥感产品气溶胶分类研究 ——以广东省为例
来源期刊 华南师范大学学报(自然科学版) 学科
关键词 气溶胶分类 随机森林 臭氧层监测仪 特征参数 α指数 UVAI
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 地理科学与技术|Geography Science & Technology
研究方向 页码范围 68-75
页数 8页 分类号 X87
字数 语种 中文
DOI 10.6054/j.jscnun.2021060
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期刊影响力
华南师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-5463
44-1138/N
16开
广州市石牌华南师范大学
1956
chi
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2704
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