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城市内部PM_(2.5)浓度分布具有明显的空间异质性,而传统方法基于遥感数据或监测站点数据进行分析,难以揭示高时空分辨率下城市内部的PM_(2.5)浓度分布特征,缺少不同时刻城市场景(如:道路、工业区、住宅区等)对PM_(2.5)浓度复杂非线性影响的解析。本研究将移动监测传感器安装于快递车上,采集福州市主城区南部不同类型场景的PM_(2.5)浓度,然后融合地理加权回归(Geographical Weighted Regression, GWR)和梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree, GBDT)方法,提出一种基于GWR-GBDT的PM_(2.5)模拟与...
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地球信息科学学报
ISSN： 1560-8999
CN： 11-5809/P
Year： 2022
Issue： 08
Volume： 24
Page： 1459-1474
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