【摘 要】
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针对当前城市PM2.5 污染分布制图研究中监测站点稀疏的客观情况,如何充分利用GIS 和RS 手段获取精度较高的区域PM2.5 污染分布图这一问题.本研究选取洛杉矶地区PM2.5 浓度分布制图为例,结合考虑气溶胶光学厚度、人口分布、植被叶面积指数等地理特征要素类型,分别利用普通克里格插值、多元线性回归和地理加权回归三种方法进行区域内PM2.5 污染模拟预测制图,并交叉验证对比其精度.结果表明:以上
【机 构】
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School of Metallurgical Science and Engineering, Central South University, Changsha,410083,China
【出 处】
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2013年中国地理信息科学理论与方法学术年会
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针对当前城市PM2.5 污染分布制图研究中监测站点稀疏的客观情况,如何充分利用GIS 和RS 手段获取精度较高的区域PM2.5 污染分布图这一问题.本研究选取洛杉矶地区PM2.5 浓度分布制图为例,结合考虑气溶胶光学厚度、人口分布、植被叶面积指数等地理特征要素类型,分别利用普通克里格插值、多元线性回归和地理加权回归三种方法进行区域内PM2.5 污染模拟预测制图,并交叉验证对比其精度.结果表明:以上三种方法交叉验证下的研究区PM2.5 监测站点的预测值与监测值的相对误差绝对均值分别为24.36%、15.37%、12.18%;均方根误差分别为9.20、4.46、4.06.本研究由此可以说明,在基于稀疏监测站点的PM2.5 污染浓度制图中,考虑地理特征变量的地理加权回归建模方法精度更高,并且其污染浓度分布更加符合实际分布情况.
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