【摘 要】
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卫星遥感技术的迅速发展,估算PM2.5的区域浓度值的手段越来越丰富。中国幅员辽阔,人口众多,但由于我国PM2.5地面监测站的全面建设起步相对较晚,因此数量还不能达到最佳且分布不均,这意味着中国很多地区还无法获得准确的PM2.5站点数据。针对这一问题,一些研究人员尝试采用插值的方法去获得无监测站区域PM2.5浓度数据。然而,针对PM2.5变化模式异常的特殊时段,如新型冠状病毒肺炎（Corona Vi
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卫星遥感技术的迅速发展,估算PM2.5的区域浓度值的手段越来越丰富。中国幅员辽阔,人口众多,但由于我国PM2.5地面监测站的全面建设起步相对较晚,因此数量还不能达到最佳且分布不均,这意味着中国很多地区还无法获得准确的PM2.5站点数据。针对这一问题,一些研究人员尝试采用插值的方法去获得无监测站区域PM2.5浓度数据。然而,针对PM2.5变化模式异常的特殊时段,如新型冠状病毒肺炎（Corona Virus Disease2019,COVID-19）疫情期间的PM2.5区域插值模型的研究还比较少,也很少考虑优化模型的残差以及“疫情效应”影响下PM2.5浓度插值精度的变化,因此本文通过融合多因素构建了2019年1-6月和2020年1-6月中国区域关于PM2.5浓度的地理加权回归（GWR）模型,并运用四种插值法（克里金、经验贝叶斯克里金、张力样条函数和规则样条函数）对GWR回归残差进行优化,进而达到修正GWR模型插值精度的目的,并用于探讨该时期下各种插值模型的精度,本文的主要内容和结论如下:（1）中国地区北方城市PM2.5浓度普遍高于南方城市,其中1月和2月的浓度高于3月到6月,新冠肺炎疫情前后同时期的中国许多区域PM2.5浓度是呈下降趋势的;通过聚类分析可以看出中国中北部地区PM2.5浓度分布呈现出高聚类,而中国南部地区多为低聚类,其中疫情期间的2020年3月和4月PM2.5聚类情况相较于2019年同期时候的聚类情况有所变弱。（2）使用皮尔森相关系数分析了中国地区PM2.5浓度与大气污染物、气象条件、天顶对流层湿延迟（ZWD）、归一化植被指数（NDVI）、高程和人口密度的相关性,结果显示大气污染物、气温、ZWD和NDVI与PM2.5的相关性较高;随后使用灰色关联度和地理探测器探索这几类变量与PM2.5浓度在中国地区的空间分异性与交互作用,结果表明人口密度、NDVI和气象因素更能解释PM2.5的空间分布特性。（3）根据多重共线性结果划分的三种因素组合分别建立中国区域PM2.5浓度的GWR模型,随后应用四种插值方法（克里金、经验贝叶斯克里金、张力样条函数和规则样条函数）对GWR回归残差进行区域插值修正从而构建出四种复合模型（GWRK、GWR-EBK、GWR-TSF和GWR-CRS）。结果表明四种插值法都可以在不同程度上改进GWR的数值插值精度,其中张力样条函数和规则样条函数对GWR残差的修正效果最稳定,克里金与经验贝叶斯克里金次之;考虑气压的变量组合构建的模型插值精度整体最佳,大部分情况下优于考虑高程和ZWD的两种变量组合;从疫情前后模型效果分析,构建的五种模型在2020年3-5月的适用性要优于疫情前2019年3-5月的模型适用性。
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