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基于iLME+Geoi-RF模型的四川省PM_(2.5)浓度估算
被引量:
6
1
作者
吴宇宏
杜宁
+4 位作者
王莉
蔡宏
周彬
吴磊
敖逍
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期5602-5615,共14页
高分辨率PM_(2.5)空间分布数据对动态监测和控制PM_(2.5)污染具有重要意义.选取Himawari-8气溶胶光学厚度(AOD)、ERA5气象再分析资料、DEM、土地利用数据、夜光遥感数据、增强型植被指数和人口数据等作为估算变量,使用改进的重采样法进...
高分辨率PM_(2.5)空间分布数据对动态监测和控制PM_(2.5)污染具有重要意义.选取Himawari-8气溶胶光学厚度(AOD)、ERA5气象再分析资料、DEM、土地利用数据、夜光遥感数据、增强型植被指数和人口数据等作为估算变量,使用改进的重采样法进行数据匹配,并提出改进的线性混合模型(iLME)结合地理智能随机森林(Geoi-RF)构建组合模型估算PM_(2.5)浓度.结果表明:①在选取的估算变量中,气溶胶光学厚度、气压、温度、相对湿度和边界层高度是影响2016年四川省PM_(2.5)浓度的重要因素,其相关系数分别为0.65、0.58、0.55、0.54和0.35.②iLME+Geoi-RF模型精度相较其他模型有较大提升,模型拟合R2、RMSR和MAE分别为0.98、3.25μg·m^(-3)和1.98μg·m^(-3),交叉验证R2、RMSR和MAE分别为0.89、7.95μg·m^(-3)和4.81μg·m^(-3).该模型可获取更高精度的四川省PM_(2.5)时空分布特征,为区域空气质量评估、人体暴露风险评价和环境污染治理提供更加合理地科学参考.③2016年四川省PM_(2.5)浓度存在显著的季节性差异,各季节PM_(2.5)浓度大小关系为:冬季>秋季>春季>夏季.2016年四川省月均PM_(2.5)浓度总体上呈先降后升的"Ⅴ"型趋势,最小值在6月,最大值在12月,8月和11月有微小起伏.在空间分布上四川省PM_(2.5)浓度总体上呈东高西低和局部污染程度较高的特点,高值区主要分布在城市快速发展和人口密集的东部地区,低值区主要分布在经济发展落后和人口稀疏的西部地区.④虽然不同模型估算出的PM_(2.5)浓度整体分布基本一致,但iLME+Geoi-RF模型能更准确有效地估算本研究区污染的空间分布.
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关键词
PM_(2.5)
Himawari-8
AOD
重采样
共线性诊断
ilme
+
geoi-rf
模型
时空变化
原文传递
ILDM:数据生命周期动态管理
被引量:
4
2
作者
闵华松
胥贵萍
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第12期239-241,262,共4页
在完全自动化的数据生命周期管理(Information Lifecycle Management)中,数据的价值以及随着时间改变而带来的价值变化是进行数据分级的重要依据。与以往多数考虑文件的使用等影响数据价值的因素的数据价值模型不同,在ILM价值模型基础上...
在完全自动化的数据生命周期管理(Information Lifecycle Management)中,数据的价值以及随着时间改变而带来的价值变化是进行数据分级的重要依据。与以往多数考虑文件的使用等影响数据价值的因素的数据价值模型不同,在ILM价值模型基础上,考虑磁盘的数据分布随时间变化对数据价值的影响,提出了数据生命周期动态管理价值模型ILDM(Information Lifecycle Dynamic Management),它综合考虑数据的最近使用、数据的使用频度、数据的分布等因素。通过实验验证表明,ILDM可有效地减少数据迁移工作量,提高系统资源利用率。
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关键词
数据价值
价值
模型
数据分布
ilm
下载PDF
职称材料
我们需要什么样的Demo Reel?
3
《CG杂志》
北大核心
2004年第3期109-109,共1页
关键词
DEMO
REEL
ilm
公司
场景建模
模型
贴图
场景灯光
动画效果
摄影艺术
下载PDF
职称材料
EMC全新诠释信息生命周期管理
4
《中国电信业》
2004年第4期80-81,共2页
关键词
EMC公司
信息生命周期管理
ilm
信息管理
模型
存储品
下载PDF
职称材料
题名
基于iLME+Geoi-RF模型的四川省PM_(2.5)浓度估算
被引量:
6
1
作者
吴宇宏
杜宁
王莉
蔡宏
周彬
吴磊
敖逍
机构
贵州大学矿业学院
出处
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期5602-5615,共14页
基金
国家自然科学基金项目(41901225)。
文摘
高分辨率PM_(2.5)空间分布数据对动态监测和控制PM_(2.5)污染具有重要意义.选取Himawari-8气溶胶光学厚度(AOD)、ERA5气象再分析资料、DEM、土地利用数据、夜光遥感数据、增强型植被指数和人口数据等作为估算变量,使用改进的重采样法进行数据匹配,并提出改进的线性混合模型(iLME)结合地理智能随机森林(Geoi-RF)构建组合模型估算PM_(2.5)浓度.结果表明:①在选取的估算变量中,气溶胶光学厚度、气压、温度、相对湿度和边界层高度是影响2016年四川省PM_(2.5)浓度的重要因素,其相关系数分别为0.65、0.58、0.55、0.54和0.35.②iLME+Geoi-RF模型精度相较其他模型有较大提升,模型拟合R2、RMSR和MAE分别为0.98、3.25μg·m^(-3)和1.98μg·m^(-3),交叉验证R2、RMSR和MAE分别为0.89、7.95μg·m^(-3)和4.81μg·m^(-3).该模型可获取更高精度的四川省PM_(2.5)时空分布特征,为区域空气质量评估、人体暴露风险评价和环境污染治理提供更加合理地科学参考.③2016年四川省PM_(2.5)浓度存在显著的季节性差异,各季节PM_(2.5)浓度大小关系为:冬季>秋季>春季>夏季.2016年四川省月均PM_(2.5)浓度总体上呈先降后升的"Ⅴ"型趋势,最小值在6月,最大值在12月,8月和11月有微小起伏.在空间分布上四川省PM_(2.5)浓度总体上呈东高西低和局部污染程度较高的特点,高值区主要分布在城市快速发展和人口密集的东部地区,低值区主要分布在经济发展落后和人口稀疏的西部地区.④虽然不同模型估算出的PM_(2.5)浓度整体分布基本一致,但iLME+Geoi-RF模型能更准确有效地估算本研究区污染的空间分布.
关键词
PM_(2.5)
Himawari-8
AOD
重采样
共线性诊断
ilme
+
geoi-rf
模型
时空变化
Keywords
PM_(2.5)
Himawari-8 AOD
resampling
collinearity diagnosis
ilme
+
geoi-rf
model
temporal and spatial changes
分类号
X513 [环境科学与工程—环境工程]
原文传递
题名
ILDM:数据生命周期动态管理
被引量:
4
2
作者
闵华松
胥贵萍
机构
武汉科技大学冶金自动化及检测技术教育部工程研究中心
北京航空航天大学机器人研究所
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011年第12期239-241,262,共4页
文摘
在完全自动化的数据生命周期管理(Information Lifecycle Management)中,数据的价值以及随着时间改变而带来的价值变化是进行数据分级的重要依据。与以往多数考虑文件的使用等影响数据价值的因素的数据价值模型不同,在ILM价值模型基础上,考虑磁盘的数据分布随时间变化对数据价值的影响,提出了数据生命周期动态管理价值模型ILDM(Information Lifecycle Dynamic Management),它综合考虑数据的最近使用、数据的使用频度、数据的分布等因素。通过实验验证表明,ILDM可有效地减少数据迁移工作量,提高系统资源利用率。
关键词
数据价值
价值
模型
数据分布
ilm
Keywords
Information value, Value model, Data distribution,
ilm
分类号
TP302.7 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
下载PDF
职称材料
题名
我们需要什么样的Demo Reel?
3
出处
《CG杂志》
北大核心
2004年第3期109-109,共1页
关键词
DEMO
REEL
ilm
公司
场景建模
模型
贴图
场景灯光
动画效果
摄影艺术
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
EMC全新诠释信息生命周期管理
4
出处
《中国电信业》
2004年第4期80-81,共2页
关键词
EMC公司
信息生命周期管理
ilm
信息管理
模型
存储品
分类号
G203 [文化科学—传播学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于iLME+Geoi-RF模型的四川省PM_(2.5)浓度估算
吴宇宏
杜宁
王莉
蔡宏
周彬
吴磊
敖逍
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
原文传递
2
ILDM:数据生命周期动态管理
闵华松
胥贵萍
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2011
4
下载PDF
职称材料
3
我们需要什么样的Demo Reel?
《CG杂志》
北大核心
2004
0
下载PDF
职称材料
4
EMC全新诠释信息生命周期管理
《中国电信业》
2004
0
下载PDF
职称材料
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