【摘 要】
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本研究基于国控监测网络的PM2.5实测数据、MODIS AOD数据以及气象参数（温度、风速、风向、边界层高度和相对湿度）,综合考虑AOD与PM2.5关系的季节性和区域性差异,构建了基于支持
【机 构】
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云南师范大学信息学院; 云南师范大学西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心; 云南电网有限责任公司信息中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41761084);云南省自然科学基金青年基金项目(2016FD020)
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本研究基于国控监测网络的PM2.5实测数据、MODIS AOD数据以及气象参数（温度、风速、风向、边界层高度和相对湿度）,综合考虑AOD与PM2.5关系的季节性和区域性差异,构建了基于支持向量回归机（ε-SVR）与思维进化算法优化后的BP神经网络（MEC-BP）的二阶段PM2.5浓度组合估算模型.在此基础上,分析了2000～2017年中国PM2.5浓度的时空变化过程.结果表明,本研究提出的二阶段组合估算模型提供了中国2000～2017年内空间分辨率为1°×1°的月度近地面PM2.5浓度的可靠估算,有效地弥补了中国地面监测网络在时间和空间上的空白(模型的决定系数R2为0. 838,均方根误差RMSE为11. 512μg·m-3,平均绝对百分比误差MAPE为14. 905%,均方百分比误差MSPE为0. 243%,绝对误差MAE为6. 476μg·m-3,均方误差MSE为132. 519μg·m-3).时间变化过程分析结果表明:①2014年是2000～2017年内中国PM2.5浓度从持续缓慢上升到快速下降的关键转折点,其中,从2014年开始,PM2.5浓度较高的北部沿海、东部沿海和长江中游地区的PM2.5污染情况改善较明显.②然而,在研究时间范围内,全国仍有超过65%的区域PM2.5年均浓度超过了二级限值(35μg·m-3),虽然全国PM2.5污染情况有一定程度地改善,但是空气污染形势依然严峻.
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