【摘 要】
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暴露于森林野火烟雾与不良健康影响有关,因此量化野火PM2.5对于公共健康及流行病学研究有关键作用.野火PM2.5具有高浓度高度变化的特点,已有的模型对于PM2.5-AOD的关系在时空上无法完全解释变化.文章以澳大利亚森林火灾为例,采用多源数据进行高分辨率PM2.5浓度估算,优化随机森林算法,解决PM2.5-AOD关系的时空异质性问题,提高模型的估算精度,为我国野火PM2.5研究提供参考.
【机 构】
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武汉理工大学,湖北 武汉 430070
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暴露于森林野火烟雾与不良健康影响有关,因此量化野火PM2.5对于公共健康及流行病学研究有关键作用.野火PM2.5具有高浓度高度变化的特点,已有的模型对于PM2.5-AOD的关系在时空上无法完全解释变化.文章以澳大利亚森林火灾为例,采用多源数据进行高分辨率PM2.5浓度估算,优化随机森林算法,解决PM2.5-AOD关系的时空异质性问题,提高模型的估算精度,为我国野火PM2.5研究提供参考.
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