【摘 要】
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高精度连续的PM2.5时空分布是研究PM2.5形成、扩散机理的重要基础。针对传统PM2.5反演方法存在高值低估、时空不连续的问题,本文对京津冀地区时空连续的PM2.5反演、预测进行研究:构建了基于气象因子、地面气态污染物监测数据、AOD的深度神经网络(DNN)PM2.5反演模型,有效改善PM2.5高值低估现象,生成每日PM2.5空间分布;在PM2.5时空自相关性基础上发展了时空自回归模型,生成0-
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高精度连续的PM2.5时空分布是研究PM2.5形成、扩散机理的重要基础。针对传统PM2.5反演方法存在高值低估、时空不连续的问题,本文对京津冀地区时空连续的PM2.5反演、预测进行研究:构建了基于气象因子、地面气态污染物监测数据、AOD的深度神经网络(DNN)PM2.5反演模型,有效改善PM2.5高值低估现象,生成每日PM2.5空间分布;在PM2.5时空自相关性基础上发展了时空自回归模型,生成0-23时逐小时的PM2.5空间分布图,弥补了PM2.5时空不连续的缺陷;构建了PM2.5预测模型,实现未来
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