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近年来空气污染细粒度监测，尤其是PM2.5的监测，受到越来越多的关注.对利用监测得到的细粒度的时空数据进行精细的空间推断，从而得到细尺度(50m)任何点位的推断数据，是一个亟待解决的问题.为了研究本课题，在北京实地部署了300个微型的PM2.5传感器，并使用了基于高斯回归的空间推断模型进行了实验验证，取得了较好的实验结果，为后续的污染物精细管控、健康风险评估等研究提供了基础数据.