【摘 要】
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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
【基金项目】
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科技部重点研发计划项目(2017YFB0503502);中国测绘科学研究院基本科研业务费项目(7771820);地球观测与时空信息科学国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(777182102)
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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R~2分别为0.76和0.86,平均相对预测误差分别为10.87%和13.54%。
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