卫星遥感监测近地表细颗粒物多元回归方法研究
对地基监测PM 2.5和气象数据、MODISAOD卫星数据与NCEP FNL数据进行了处理分析,在与一元简单线性模型(模型1)进行对比的基础上,建立了适应于北京及其附近地区遥感监测近地面颗粒物(PM 2.5)浓度的多元线性(模型2)和非线性(模型3)回归模型,并对模型进行了评价验证和遥感监测初步应用.结果表明:模型1,2,3分别能够解释PM 2.532.5%,56.1%,62.7%的变异.反演的PM 2.5浓度与站点监测值相关性分别为0.5488(R2=0.3012),0.7449(R2=0.5549),0.7431(R2=0.5523).对于站点监测 PM 2.5浓度63.1652μg/m3的均值,反演均方根误差RMSE分别为43.5562,35.3321,36.8450μg/m3.模型2和3中气象因子分别能够解释PM 2.523.6%和12.6%的变异,说明了气象因子影响北京地区春季PM-AOD关系的显著性.3种模型整体上都不同程度地存在着低值高估和高值低估的现象.2.5
近地表细颗粒物浓度(PM 2.5)、卫星遥感监测、多元回归模型、气象要素、气溶胶光学厚度(AOD)
X87(环境遥感)
国家“973”项目2010CB950801;中国科学院战略性先导科技专项资助项目XDB05020100
2014-04-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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