【摘 要】
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细颗粒物PM2.5是危害人类健康的主要空气污染物之一,对气候环境、生产生活产生极大影响,因此,获取精细时空分布的PM2.5浓度数据在流行病学研究、环境监测与治理中具有重要意义。而传统地面观测站点分布稀疏不均,无法满足大范围连续监测。此外,近地面PM2.5浓度影响因素的多样性和复杂的非线性关系,对精确估算与制图提出了挑战。针对这些问题,本文创新性地将社会感知数据与遥感数据等辅助变量相结合,联合自然因
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细颗粒物PM2.5是危害人类健康的主要空气污染物之一,对气候环境、生产生活产生极大影响,因此,获取精细时空分布的PM2.5浓度数据在流行病学研究、环境监测与治理中具有重要意义。而传统地面观测站点分布稀疏不均,无法满足大范围连续监测。此外,近地面PM2.5浓度影响因素的多样性和复杂的非线性关系,对精确估算与制图提出了挑战。针对这些问题,本文创新性地将社会感知数据与遥感数据等辅助变量相结合,联合自然因素与社会因素进行建模;同时,本文应用地理空间分析方法及遥感影像处理方法对多源感知数据进行有效的特征提取,借助深度学习模型来学习非线性关系,最终生成空间分辨率为0.01°的小时级PM2.5浓度数据分布图。本文的主要工作及成果如下:（1）借助地理空间分析方法提取动态社会感知数据特征本文采取爬虫技术从腾讯位置大数据平台、四维交通指数服务平台分别抓取实时签到数据与交通指数数据;并针对此类抽象性较强的数据,借助缓冲区分析、核密度分析、空间插值等地理空间分析方法进行有效的特征提取,从而为PM2.5浓度估算模型提供小时级动态社会感知数据支撑。（2）基于深度学习估算小时分辨率PM2.5浓度本文引入深度置信网络模型解决多源感知数据融合问题。通过多次实验测试优化网络参数设置及最佳变量组合,解决建模估算中的关键点。以武汉中心城区为例,定量模拟绝对系数R~2为0.850,验证R~2为0.832,并将该方法推广应用到北京、西安、深圳三个城市的PM2.5浓度估算与制图,以验证其可行性与适用性,验证R~2分别为0.95、0.90和0.73,制图结果可以反映不同时间尺度PM2.5浓度分布特征及变化细节。（3）基于统计与制图结果探究模型各变量影响本文以武汉中心城区研究数据为基础,分析统计了多源感知变量的统计特征及其与PM2.5浓度的相关性;并在模型验证中依据定量结果和制图反馈重点探究了社会感知变量、气溶胶光学厚度对于估算与制图的影响。研究表明,动态社会感知数据可以提高定量评价结果并且改善制图效果;考虑到遥感数据在实际运用中的缺失性,气溶胶光学厚度应辩证取舍。
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