京津冀地区PM2.5/PM10浓度时空分布监测与分析 被引量：13

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作者 桑会勇 李爽 +1 位作者 魏英策 翟亮 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期317-323,共7页

针对京津冀地区多年来重工业较多、结构性污染突出等问题,该文充分利用多期扬尘地表和工业企业污染源、交通网络、地理国情地表覆盖数据、气象和地形数据,结合MODIS AOD产品和环境监测数据,采用主成分分析和最佳子集回归方法优选预测变... 针对京津冀地区多年来重工业较多、结构性污染突出等问题,该文充分利用多期扬尘地表和工业企业污染源、交通网络、地理国情地表覆盖数据、气象和地形数据,结合MODIS AOD产品和环境监测数据,采用主成分分析和最佳子集回归方法优选预测变量,构建估算PM2.5和PM10浓度的地理加权回归模型,实现京津冀地区2013、2015和2017年PM2.5/PM10年均浓度空间分布模拟制图,分析PM2.5/PM10年均浓度时空分布。实验结果表明,PM2.5和PM10浓度估算模型的决定系数R2分别为0.76和0.86,平均相对预测误差分别为10.87%和13.54%。 展开更多

关键词 大气污染 浓度估算 地理加权回归 主成分分析

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基于高光谱数据的百花湖叶绿素a浓度估算 被引量：7

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作者 黄启会 贺中华 +4 位作者 梁虹 杨朝晖 黄法苏 曾信波 李秋华 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期134-141,共8页

为估算百花湖叶绿素a浓度,文章根据实测高光谱和水样分析,分别建立比值模型、荧光峰位置、一阶微分、反射峰面积(NPA)、峰谷距离、基线荧光峰高度(FLH)和三波段模型。同时,基于不同营养状态湖泊的水质数据,建立了适用于不同营养状态水... 为估算百花湖叶绿素a浓度,文章根据实测高光谱和水样分析,分别建立比值模型、荧光峰位置、一阶微分、反射峰面积(NPA)、峰谷距离、基线荧光峰高度(FLH)和三波段模型。同时,基于不同营养状态湖泊的水质数据,建立了适用于不同营养状态水体的叶绿素a估算模型。结果表明:基线荧光峰位置模型的估算效果最好,决定系数R2为0.93,F检验值为201;对比分析4种营养状态下几种估算模型效果得出,中营养化和轻度富营养化水体中,荧光峰位置模型和基线荧光峰高度模型的算法优于其它算法;中度富营养化和重度富营养化水体中,比值模型和三波段模型的估算效果较为理想。该研究结果可为百花湖水环境的监测提供一定的理论依据和技术参考。 展开更多

关键词 百花湖 高光谱 叶绿素A 浓度估算

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利用MODIS资料监测湖北省PM2.5的3种模型对比 被引量：5

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作者 董佳丹 陈晓玲 +1 位作者 孙昆 徐强强 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2019年第10期35-42,共8页

为确定适宜遥感监测湖北省PM2.5浓度的模型,该文运用MODIS气溶胶光学厚度(AOD)产品、气象数据、土地利用数据、数字高程模型(DEM)数据和地面监测站点获取的PM2.5质量浓度数据建立了智能算法模型(模型1)、地理加权回归模型(模型2)和线性... 为确定适宜遥感监测湖北省PM2.5浓度的模型,该文运用MODIS气溶胶光学厚度(AOD)产品、气象数据、土地利用数据、数字高程模型(DEM)数据和地面监测站点获取的PM2.5质量浓度数据建立了智能算法模型(模型1)、地理加权回归模型(模型2)和线性混合模型(模型3),并用地面监测站点数据评估模型拟合结果。结果表明:模型3在所有表征反演精度的统计指标(全数据集R^2、回归斜率、均方根误差、平均绝对误差)上均表现出优异性;十折交叉验证结果表明模型1、模型2和模型3的R^2分别为0.559 8,0.562 2,0.755 5,3种模型皆不存在过拟合现象;对湖北省2015年PM2.5浓度时空分布特征的分析结果表明模型3能够提供可靠数据,可为PM2.5浓度监测提供一种有效的补充手段。 展开更多

关键词 MODIS 气溶胶光学厚度 浓度估算 近地表细颗粒物(PM2.5) 时空分布特征

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利用遥感数据估算四川省PM_2.5的4种模型对比

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作者 吴磊 杜宁 +2 位作者 王莉 张春亢 敖逍 《应用数学进展》 2020年第11期2063-2074,共12页

基于2015年四川省PM2.5地面监测数据、MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)数据和地面气象站点数据,采用简单线性回归模型、多元线性回归模型、BP神经网络模型、线性混合模型预测近地面PM2.5浓度,并利用地面监测站点数据评估模型的拟合结果... 基于2015年四川省PM2.5地面监测数据、MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)数据和地面气象站点数据,采用简单线性回归模型、多元线性回归模型、BP神经网络模型、线性混合模型预测近地面PM2.5浓度,并利用地面监测站点数据评估模型的拟合结果。同时利用GIS分析技术,得到四川省2015年空间连续的PM2.5年均、季均浓度分布。结果表明:(1) 利用线性混合模型反演的PM2.5浓度精度最高、效果最好,其可以解释四川省PM2.5浓度75.77%的变异。(2) 线性混合模型预测的PM2.5浓度与地面实测PM2.5浓度在时空变化趋势上基本一致,即东高西低,其中成都平原经济区、川南经济区的PM2.5浓度最大,其次为川东北经济区,最低的为攀西经济区和川西北经济区。PM2.5浓度大小关系为:冬季 】春季 】秋季 】夏季。 展开更多

关键词 MODIS 3 km AOD 浓度估算 BP神经网络 线性混合模型 时空变化

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基于地理神经网络加权回归的中国PM2.5浓度空间分布估算方法 被引量：15

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作者 杜震洪 吴森森 +3 位作者 王中一 汪愿愿 张丰 刘仁义 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2020年第1期122-135,共14页

中国空气污染问题日益严重,为获得连续的PM2.5浓度空间分布,现有研究建立了多种基于统计回归的PM2.5估算模型。然而,由于PM2.5回归关系显著的空间非平稳性和复杂的非线性特征,如何实现高精度、高合理性的PM2.5浓度空间大面估计仍然面临... 中国空气污染问题日益严重,为获得连续的PM2.5浓度空间分布,现有研究建立了多种基于统计回归的PM2.5估算模型。然而,由于PM2.5回归关系显著的空间非平稳性和复杂的非线性特征,如何实现高精度、高合理性的PM2.5浓度空间大面估计仍然面临挑战,尤其在地形变化复杂、覆盖范围广阔的中国地区更为突出。本文引入了一种将普通线性回归(OLR)和神经网络结合的地理神经网络加权回归(GNNWR)模型,通过集成遥感数据、气象数据和地理信息数据建立了基于GNNWR的PM2.5浓度空间估算方法。文章以中国2017年PM2.5年平均浓度估算为例,开展了该模型与OLR、地理加权回归(GWR)的比较实验。实验结果表明,基于GNNWR的PM2.浓度估算性能指标均明显优于OLR和GWR,且预测精度显著高于GWR。此外,GNNWR获得的PM2.5浓度空间分布也更为合理,较为细致地刻画了中国地区PM2.5浓度的局部空间变化和细节层次。 展开更多

关键词 空气污染 PM2.5浓度估算 空间非平稳性 地理神经网络加权回归 地理加权回归 普通线性回归 遥感观测 中国

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基于深度学习方法的PM_(2.5)精细化时空估算模型 被引量：8

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作者 耿冰 孙义博 +3 位作者 曾巧林 商豪律 刘霄宇 单菁菁 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期3502-3510,共9页

提出一种基于深度学习方法的地面PM_(2.5)浓度时空估算模型(PM_(2.5)-DNN),该模型基于葵花-8卫星反演的AOD数据,结合PM_(2.5)监测站和气象站点观测数据对北京市地面PM_(2.5)浓度进行了逐时的高精度模拟,同时将PM_(2.5)-DNN模型的模拟性... 提出一种基于深度学习方法的地面PM_(2.5)浓度时空估算模型(PM_(2.5)-DNN),该模型基于葵花-8卫星反演的AOD数据,结合PM_(2.5)监测站和气象站点观测数据对北京市地面PM_(2.5)浓度进行了逐时的高精度模拟,同时将PM_(2.5)-DNN模型的模拟性能与当前的主流方法进行了对比研究.结果表明,使用PM_(2.5)-DNN模型估算的北京地区1km分辨率每小时地面PM_(2.5)浓度与地表监测站观测数据对比的一致性较好,模型估算精度可达到R^(2)=0.88,性能优于当前的主流方法.本文所提出的方法适用于区域尺度PM_(2.5)浓度时空分布细粒度建模与估算,采用端到端的训练方式构建模型,为精细的PM_(2.5)浓度估算提供了一个简便而有效的方法模型. 展开更多

关键词 大气细颗粒物浓度估算 深度学习 卫星遥感 光学气溶胶厚度

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长距离巷道贯通通风系统精准调整技术探讨 被引量：7

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作者 李波 《江西煤炭科技》 2021年第4期157-159,共3页

采用矿井摩擦阻力原理和通风网络中串联、并联风量分配基本规律,精确计算确定长距离巷道贯通后的需要风量,估算贯通后巷道瓦斯浓度,以达到准确分配巷道风量,避免瓦斯超限事故发生。1302北底抽巷长2157 m,贯通后计算风量为1532 m^(3)/min... 采用矿井摩擦阻力原理和通风网络中串联、并联风量分配基本规律,精确计算确定长距离巷道贯通后的需要风量,估算贯通后巷道瓦斯浓度,以达到准确分配巷道风量,避免瓦斯超限事故发生。1302北底抽巷长2157 m,贯通后计算风量为1532 m^(3)/min,实测风量为1759 m^(3)/min,相差13%;贯通后巷道回风瓦斯浓度估算值为0.79%,实际瓦斯浓度为0.72%,相差9%。 展开更多

关键词 长距离巷道贯通 调整通风系统 并联风阻 需风量计算 瓦斯浓度估算

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基于对流层检测仪和臭氧检测仪的我国近地面NO_(2)浓度的估算对比与优化

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作者 周文远 秦凯 +3 位作者 何秦 王璐瑶 罗锦洪 谢卧龙 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期123-134,共12页

由于二氧化氮(NO_(2))在大气中的存活寿命较短,卫星遥感反演的对流层NO_(2)柱浓度与近地面NO_(2)浓度关系密切。欧洲航天局(ESA)S5P卫星的对流层检测仪(TROPOMI)载荷提供了目前最高空间分辨率的对流层NO_(2)数据,其在近地面NO_(2)浓度... 由于二氧化氮(NO_(2))在大气中的存活寿命较短,卫星遥感反演的对流层NO_(2)柱浓度与近地面NO_(2)浓度关系密切。欧洲航天局(ESA)S5P卫星的对流层检测仪(TROPOMI)载荷提供了目前最高空间分辨率的对流层NO_(2)数据,其在近地面NO_(2)浓度估算方面的潜在优势亟待检验。为此,本文采用极限梯度提升(XGBoost)算法和4年(2018—2021年)的TROPOMI/臭氧检测仪(OMI)数据估算了我国近地面NO_(2)浓度并开展了对比性分析。结果表明:1)TROPOMI的估算结果在精度和空间覆盖度两个方面,均明显高于OMI的结果;2)OMI数据由于自身空间分辨率的限制,无法和TROPOMI一样识别出NO_(2)浓度高值区附近的空间分布细节,导致其估算结果存在更严重的高估或低估。进一步,针对机器学习方法估算近地面NO_(2)普遍存在高值低估的现象,通过集成模型进行优化,得到了更优的结果(R^(2)=0.85,slope为0.89)。该研究结果有利于促进卫星遥感在近地面NO_(2)浓度估算与暴露评估领域的深入应用。 展开更多

关键词 遥感与传感器 近地面二氧化氮浓度估算 极限梯度提升算法 特征分析 估算优化

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基于中子符合计数的钚溶液浓度估算方法应用研究 被引量：1

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作者 邵增 杨海峰 +3 位作者 袁媛 赵子凡 于淼 陈添 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期856-861,共6页

为准确地由中子符合计数估算溶液系统的钚浓度,本文通过对"点模型"方程组进行中子吸收效应的修正、(α,n)中子与裂变中子能谱差异的修正、诱发裂变中子与自发裂变中子探测效率差异的修正,提出了改进的"点模型"方程... 为准确地由中子符合计数估算溶液系统的钚浓度,本文通过对"点模型"方程组进行中子吸收效应的修正、(α,n)中子与裂变中子能谱差异的修正、诱发裂变中子与自发裂变中子探测效率差异的修正,提出了改进的"点模型"方程组,以准确地反映钚溶液系统外中子符合计数的测量机理。理论模拟实验验证分析表明,基于中子符合计数,改进后的"点模型"方程组可以更为精确的预测估算钚溶液系统的钚浓度,大幅度改进了原"点模型"方程组的估算精度。该估算方法解决了中子符合计数在钚溶液浓度估算方面的关键算法难题。 展开更多

关键词 中子符合计数 钚溶液 浓度估算方法 “点模型”方程组

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结合卫星遥感的PM2.5浓度估算与站点异常分析

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作者 左欣 孙晓敏 +5 位作者 张新伟 王鑫磊 徐崇斌 郑亚萌 陈前 吴俣 《航天返回与遥感》 CSCD 北大核心 2023年第2期129-139,共11页

针对大气污染难监测、异常数据难分析等问题,充分发挥气象卫星多时相观测优势,以N维代价函数算法为依托进行逐小时气溶胶光学厚度反演。进一步以随机森林回归算法为基础,结合气象参数、地面监测参数等辅助变量进行近地面PM2.5浓度估算,... 针对大气污染难监测、异常数据难分析等问题,充分发挥气象卫星多时相观测优势,以N维代价函数算法为依托进行逐小时气溶胶光学厚度反演。进一步以随机森林回归算法为基础,结合气象参数、地面监测参数等辅助变量进行近地面PM2.5浓度估算,并据此开展时空分布与浓度异常分析。江苏省2021年1–6月PM2.5浓度遥感估算精度验证结果显示,其相关性精度达到94%,偏差为5.59μg/m3,证明以卫星遥感数据为基础进行PM2.5浓度估算具有高可靠性与可行性。通过其建立的全区域、多时相监测体系可有效进行PM2.5浓度的时空分布分析,明晰PM2.5分布状况,助力空气污染治理管控。通过卫星估算结果与地面站点监测结果的对比分析,准确识别大泉街道数据低报事件,验证人为干扰数据采集工作,实现星地数据双向监督。文章研究证明,卫星遥感技术可有效支撑近地面PM2.5浓度估算与数据异常分析,推动新时代生态文明建设。 展开更多

关键词 PM2.5浓度估算 时空分布分析 异常分析 星地监督 遥感应用

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基于精细模式气溶胶与WRF模式估算PM_(2.5)质量浓度

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作者 韦耿 侯钰俏 +1 位作者 韩佳媚 查勇 《国土资源遥感》 CSCD 北大核心 2021年第2期66-74,共9页

将气象要素加入到基于气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)的近地面大气颗粒物浓度估算是目前热门的技术手段之一。获取了江苏省南京市2014年3月—2019年2月期间的AOD,精细模式分数(fine-mode fraction,FMF)和PM_(2.5)质量浓度数... 将气象要素加入到基于气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)的近地面大气颗粒物浓度估算是目前热门的技术手段之一。获取了江苏省南京市2014年3月—2019年2月期间的AOD,精细模式分数(fine-mode fraction,FMF)和PM_(2.5)质量浓度数据,并结合天气研究和预报(weather research and forecast,WRF)模式得到的气象模拟数据,对南京市PM_(2.5)的质量浓度进行反演。结果表明,相比于AOD与PM_(2.5)进行相关性分析,通过FMF校正得到的精细气溶胶光学厚度AODf与PM_(2.5)的相关性分析能够取得更高的拟合系数,R2最高达到0.40。利用随机森林模型,引入含不同高度的气象因子对PM_(2.5)质量浓度建立反演模型,得到的拟合系数与各误差指标均优于仅含近地面气象因子的模型,表明PM_(2.5)质量浓度受到多因子共同作用的影响,能较好地为利用多源数据反演PM_(2.5)质量浓度提供依据和参考。 展开更多

关键词 MODIS FMF WRF模式 PM_(2.5) 质量浓度估算

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