地球静止卫星和网格化站点支持下的PM_(2.5)精细制图

许多城市建立的相对稠密的网格化监测站点,为精细化监管城市空气质量奠定了基础。本文选用徐州市网格化监测数据、地球静止卫星Himawari-8/AHI及COMS/GOCI的表观反射率和气溶胶光学厚度数据、气象和其他辅助数据,开展了徐州地区0.005°空间分辨率网格的PM_(2.5)浓度精细化制图研究。本文使用了极端梯度提升(XGBoost)、随机森林(RF)及时空加权回归(GTWR)等3种方法,并选用多种特征参数组合进行对比分析。综合分析模型精度和过拟合程度,结果表明XGBoost模型表现最好,其R^(2)为0.90,RMSE为11.65μg/m^(3)。进一步将本文结果与国控站点、清华大学的TAP数据集和马里兰大学的CHAP数据集的对比分析,结果表明基于网格化站点的PM_(2.5)制图结果能更好地反映城市内部不同区域的PM_(2.5)浓度分布差异性,弥补因国控站点稀疏带来的缺陷,更好地服务于城市空气质量精准管控。