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结合地基PM_(2.5)观测资料构建京津冀MODIS AOD完整数据集 被引量:1
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作者 魏强 宋春杰 +5 位作者 李梦诗 段继福 李夫星 韩芳 李伟妙 王卫 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期368-383,共16页
针对遥感气溶胶光学厚度(AOD)产品普遍存在的非随机性缺失问题,本文选取2020年京津冀地区10km×10km的MODIS_MYDMOD04_L2日值数据和地基PM_(2.5)浓度观测日值数据,经过MODIS AOD单星两种算法产品的逆方差加权及双星算术平均融合、PM... 针对遥感气溶胶光学厚度(AOD)产品普遍存在的非随机性缺失问题,本文选取2020年京津冀地区10km×10km的MODIS_MYDMOD04_L2日值数据和地基PM_(2.5)浓度观测日值数据,经过MODIS AOD单星两种算法产品的逆方差加权及双星算术平均融合、PM_(2.5)浓度数据的嵌套式时空混合效应模型转换融合和基于上述两种融合产品的时空克里金插值融合等方法集成,建立了研究区完整的AOD日值数据集.结果显示:经AERONET AOD数据验证,双星MODIS AOD融合结果R^(2)为0.87,RMSE为0.27;混合效应模型转换融合结果R^(2)为0.82,RMSE为0.31;时空克里金插值融合结果R^(2)为0.83,RMSE为0.28.AOD数据年平均每日空间覆盖率从MODIS原始数据的58.36%提高到时空克里金插值融合后的98.00%.MODIS AOD多算法多星数据融合的作用是增强与PM_(2.5)浓度日均值数据在时间尺度上的匹配度.地基PM_(2.5)浓度转换融合的作用一是补充区域内分布较均匀的局域AOD相对高值数据,保障了后续时空克里金插值的整体精度;二是能改善大片区域原始AOD数据缺失问题,可明显提高插值的时空覆盖率.所设计的数据融合方法体系,具有方法较简便、精度较高、数据集完整性好的特点. 展开更多
关键词 modis aod 地基PM_(2.5)观测数据 逆方差加权 嵌套式时空混合效应模型 时空克里金插值 京津冀
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基于融合MODIS AOD和LME模型的京津冀地区PM2.5季节浓度模拟 被引量:2
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作者 邵丝露 孙艳玲 +6 位作者 马振兴 陈莉 毛健 高爽 张辉 付宏臣 景悦 《天津师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第5期54-62,共9页
为探究京津冀地区PM2.5浓度的时空差异,基于线性混合效应模型,在该地区分别建立不同季节融合MODIS AOD与PM2.5的关系,并对其季节浓度进行模拟.研究结果表明:模型拟合所得四季的可决系数R2分别为0.738、0.668、0.644和0.760,留一交叉验证... 为探究京津冀地区PM2.5浓度的时空差异,基于线性混合效应模型,在该地区分别建立不同季节融合MODIS AOD与PM2.5的关系,并对其季节浓度进行模拟.研究结果表明:模型拟合所得四季的可决系数R2分别为0.738、0.668、0.644和0.760,留一交叉验证后R2分别为0.733、0.658、0.636和0.756,模型仅存在轻微过度拟合,且PM2.5浓度较高的春冬季拟合效果优于夏秋季;在气候、地形、经济和人口等多种因素的综合影响下,京津冀PM2.5浓度存在季节差异和地区差异,即四季PM2.5浓度冬季最高,春秋次之,夏季最低,空间上基本呈现北部低、南部高的特点. 展开更多
关键词 PM2.5浓度 融合modis aod 线性混合效应模型 留一交叉验证 京津冀地区
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Validation of MODIS C6 AOD Products Retrieved by the Dark Target Method in the Beijing–Tianjin–Hebei Urban Agglomeration,China 被引量:1
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作者 Jie ZHANG Jinyuan Xin +6 位作者 Wenyu ZHANG Shigong WANG Lili WANG Wei XIE Guojie XIAO Hela PAN Lingbin KONG 《Advances in Atmospheric Sciences》 SCIE CAS CSCD 2017年第8期993-1002,共10页
The quality of the MODIS C6 3-km and 10-km aerosol optical depth(AOD) products retrieved by the Dark Target(DT)method is discussed using ground-based observations in the Beijing–Tianjin–Hebei region from 1 Augus... The quality of the MODIS C6 3-km and 10-km aerosol optical depth(AOD) products retrieved by the Dark Target(DT)method is discussed using ground-based observations in the Beijing–Tianjin–Hebei region from 1 August 2007 to 31 July2008. Good consistency exists between the 3-km and 10-km products and ground-based observations. The retrieval accuracy of the two products both show distinctive seasonality. The percentage falling within the expected error(EE) is largest in the winter, moderate in the spring and autumn, and smallest in the summer. A worse overestimation appears in the spring and summer(27%–66%). However, the 3-km and 10-km products over different surfaces still exhibit obvious deviations. The 10-km product performs better in the large cities, while the 3-km product has advantages in the suburbs. In urban areas, the percentage falling within EE of the 3-km AOD product(18%–59%) is lower than that for the 10-km AOD product(31%–69%). However, in suburban areas, the percentage falling within EE of the 3-km AOD product(61%–84%) is higher than for the 10 km AOD product(54%–83%).The percentages falling within EE differ considerably when the AOD is greater than1.5(73% and 63% for the 3-km and 10-km products, respectively). On the whole, the 3-km(10-km) AOD product performs better in suburban(urban) areas. 展开更多
关键词 aerosol urban agglomeration modis aod
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基于机器学习的FY-4A气溶胶光学厚度反演
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作者 陈薪 施国萍 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第1期213-220,共8页
我国新一代静止气象卫星FY-4A搭载了先进静止轨道辐射成像仪(advanced geostationary radiation imager,AGRI),为了针对AGRI数据的特点开发基于机器学习算法的高时空分辨率AGRI气溶胶数据集,利用2021年中国及周边地区67个全球地基气溶... 我国新一代静止气象卫星FY-4A搭载了先进静止轨道辐射成像仪(advanced geostationary radiation imager,AGRI),为了针对AGRI数据的特点开发基于机器学习算法的高时空分辨率AGRI气溶胶数据集,利用2021年中国及周边地区67个全球地基气溶胶自动观测网络系统(aerosol robotic network,AERONET)站点数据,选取AGRI数据中表观反射率数据、观测角度数据、高程和MODIS的地表反射率等因子,采用随机森林(random forest,RF)、梯度增强回归(gradient boosting regression tree,GBRT)、极端梯度增强(extrme gradient boosting,XGBoost)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)4种机器学习方法反演气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)。根据模型评价指标选择最优模型,实现基于FY-4A的AOD反演,空间分辨率4 km,并与时刻相近的MODIS气溶胶产品进行对比分析。结果表明:4种机器学习建立的AOD反演模型相关系数R均在0.90以上,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)均在0.09和0.14以下,机器学习模型对AOD反演具有一定的可行性;GBRT模型在4种机器学习中反演精度最优,验证误差中R为0.82,MAE为0.16,RMSE为0.25,47%的反演结果落在期望误差内,表明GBRT反演出的FY-4A AOD与站点观测值基本一致;将GBRT模型反演的AOD结果与MODIS气溶胶产品进行对比验证,发现FY-4A AOD反演结果与MODIS AOD在空间分布上具有较好的一致性,83.57%的网格偏差集中在[-1.0,0)之间,FY-4A AOD反演值相对MODIS AOD略高。 展开更多
关键词 机器学习 气溶胶光学厚度 FY-4A/AGRI数据 AERONET modis aod产品
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利用遥感数据估算四川省PM2.5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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Analysis of air quality variability in Shanghai using AOD and API data in the recent decade 被引量:2
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作者 Qing ZHAO Wei GAO +6 位作者 Weining XIANG Runhe SHI Chaoshun LIU Tianyong ZHAI Hung-lung Allen HUANG Liam E. GUMLEY Kathleen STRABALA 《Frontiers of Earth Science》 SCIE CAS CSCD 2013年第2期159-168,共10页
We use the aerosol optical depth (AOD) measured by the moderate resolution imaging spectrometer (MOD1S) onboard the Terra satellite, air pollution index (API) daily data measured by the Shanghai Environmental Mo... We use the aerosol optical depth (AOD) measured by the moderate resolution imaging spectrometer (MOD1S) onboard the Terra satellite, air pollution index (API) daily data measured by the Shanghai Environmental Monitoring Center (SEMC), and the ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method to analyze the air quality variability in Shanghai in the recent decade. The results indicate that a trend with amplitude of 1.0 is a dominant component for the AOD variability in the recent decade. During the World Expo 2010, the average AOD level reduced 30% in comparison to the long-term trend. Two dominant annual components decreased 80% and 100%. This implies that the air quality in Shanghai was remarkably improved, and environmental initiatives and comprehensive actions for effective. AOD and API reducing air pollution are variability analysis results indicate that semi-annual and annual signals are dominant components implying that the monsoon weather is a dominant factor in modulating the AOD and API variability. The variability of AOD and API in selected districts located in both downtown and suburban areas shows similar trends; i.e., in 2000 the AOD began a monotonic increase, reached the maxima around 2006, then monotonically decreased to 2011 and from around 2006 the API started to decrease till 2011. This indicates that the air quality in the entire Shanghai area, whether urban or suburban areas, has remarkably been improved. The AOD improved degrees (IDS) in all the selected districts are (8.6±1.9)%, and API IDS are (9.2±7.1)%, ranging from a minimum value of 1.5% for Putuo District to a maximum value of 22% for Xuhui District. 展开更多
关键词 air quality of Shanghai modis aod API EEMD method World Expo 2010
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