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赵楠 (赵楠.) [1] | 卢毅敏 (卢毅敏.) [2] (Scholars:卢毅敏)

Indexed by:

PKU CSCD

Abstract:

本文采用XGBoost机器学习算法,融合臭氧浓度地面监测数据、欧洲中期天气预报中心的ERA5数据集、中国多尺度排放清单模型构建的排放清单数据集、高分辨率遥感影像(TROPOMI_NO_2、OMI_NO_2)以及人口数据和DEM数据,构建训练估算数据集,开展近地面臭氧浓度估算研究.模型构建采用递归式特征消除法进行特征变量的选择,并对其进行十折交叉和自建模验证,R~2分别为0.871和0.955,RMSE分别为12.8μg·m~(-3)和7.514μg·m~(-3).同时进行了高分辨率遥感影像对估算结果的贡献分析,结果表明引入TROPOMI_NO_2因子参与建模可校正近地面臭氧浓度普遍被低估现象....

Keyword:

OMI TROPOMI XGBoost 时空分布 近地面臭氧

Community:

  • [ 1 ] 福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室
  • [ 2 ] 福州大学福建省数字区域工程技术研究中心
  • [ 3 ] 数字中国研究院(福建)

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Source :

环境科学学报

ISSN: 0253-2468

CN: 11-1843/X

Year: 2022

Issue: 05

Volume: 42

Page: 95-108

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30 Days PV: 6

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