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基于AOD数据和随机森林模型估算河南省ρ(PM_(2.5))
1
作者
田智慧
吴文秀
魏海涛
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期172-178,共7页
基于融合的深蓝/暗目标气溶胶光学厚度数据集构建了随机森林(RF)、地理加权回归(GWR)和线性混合效应(LME)模型估算河南省的ρ(PM_(2.5)),通过十折交叉验证评价模型性能.结果表明,RF模型估算的河南省ρ(PM_(2.5))精度优于其他模型,其中R...
基于融合的深蓝/暗目标气溶胶光学厚度数据集构建了随机森林(RF)、地理加权回归(GWR)和线性混合效应(LME)模型估算河南省的ρ(PM_(2.5)),通过十折交叉验证评价模型性能.结果表明,RF模型估算的河南省ρ(PM_(2.5))精度优于其他模型,其中RF模型月数据的R^(2)比GWR和LME模型分别高0.26、0.27,R_(MSE)分别低6.56、5.32μg/m^(3);RF模型季节数据的R^(2)比GWR和LME模型均高0.24,R^(2)MSE分别低3.13、4.31μg/m^(3).利用RF模型估算河南省2017年的ρ(PM_(2.5)),冬季最高,R最高,R_(MSE)最大;春、秋季次之;夏季最低,R^(2)和R_(MSE)最小,空间分布特征为北高南低.
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关键词
气溶胶光学厚度
PM_(2.5)质量浓度
随机森林模型
河南省
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职称材料
题名
基于AOD数据和随机森林模型估算河南省ρ(PM_(2.5))
1
作者
田智慧
吴文秀
魏海涛
机构
郑州大学地球科学与技术学院中国气象科学研究院郑州大学生态气象联合实验室
郑州大学
水利
科学与
工程
学院
出处
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期172-178,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB0505000)
河南省重点研发与推广专项(科技攻关)项目(192102210124)。
文摘
基于融合的深蓝/暗目标气溶胶光学厚度数据集构建了随机森林(RF)、地理加权回归(GWR)和线性混合效应(LME)模型估算河南省的ρ(PM_(2.5)),通过十折交叉验证评价模型性能.结果表明,RF模型估算的河南省ρ(PM_(2.5))精度优于其他模型,其中RF模型月数据的R^(2)比GWR和LME模型分别高0.26、0.27,R_(MSE)分别低6.56、5.32μg/m^(3);RF模型季节数据的R^(2)比GWR和LME模型均高0.24,R^(2)MSE分别低3.13、4.31μg/m^(3).利用RF模型估算河南省2017年的ρ(PM_(2.5)),冬季最高,R最高,R_(MSE)最大;春、秋季次之;夏季最低,R^(2)和R_(MSE)最小,空间分布特征为北高南低.
关键词
气溶胶光学厚度
PM_(2.5)质量浓度
随机森林模型
河南省
Keywords
aerosol optical depth
PM_(2.5)mass concentration
random forest model
He’nan Province
分类号
X513 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AOD数据和随机森林模型估算河南省ρ(PM_(2.5))
田智慧
吴文秀
魏海涛
《兰州大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
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