【摘 要】
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为获取城市尺度空间连续准确的PM2.5浓度,该文以北京市为研究区,充分考虑气溶胶光学厚度和气象因素的影响,利用2017年MODIS 3km AOD产品和ECMWF-ERA5气象再分析资料,结合空气
【机 构】
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北京师范大学环境遥感与数字城市北京市重点实验室;
【基金项目】
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住房和城乡建设部科学技术计划北京建筑大学北京未来城市设计高精尖创新中心开放课题(UDC2017030212、UDC201650100);水资源安全北京实验室资助项目
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为获取城市尺度空间连续准确的PM2.5浓度,该文以北京市为研究区,充分考虑气溶胶光学厚度和气象因素的影响,利用2017年MODIS 3km AOD产品和ECMWF-ERA5气象再分析资料,结合空气质量监测站点的PM2.5数据,分别基于随机森林、多元线性回归、支持向量机和神经网络方法反演近地面的PM2.5浓度,结果表明:随机森林的反演精度最高、效果最好,其平均绝对误差（MAE）为12.08μg/m3、均方根误差（RMSE）为18.42μg/m3;对自变量进行重要性分析,气溶胶光学厚度对PM2.5反演模型的影响最大,其次为相对湿度、边界层高度和2m气温。利用随机森林模型反演非采暖期（4-11月）的PM2.5浓度,并进行时空分析,结果表明:PM2.5月均浓度差异显著;空间分布呈现出中部、南部和东部较高,北部、东北部和西南部较低的特点;变化幅度呈现出中部和南部较大,西北部和西南部较小的分布特点。
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