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厦门市MODIS气溶胶光学厚度与空气质量指数的回归分析
被引量：
5
1
作者
施益强
邓秋琴
+1 位作者
吴君
王坚
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2020年第1期106-114,共9页
基于MODIS遥感数据和地面监测数据,以厦门市为研究区域,运用地理信息系统(geographic information system,GIS)技术和统计回归分析方法,进行气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness,AOT)时空特征及其与空气质量指数(air quality inde...
基于MODIS遥感数据和地面监测数据,以厦门市为研究区域,运用地理信息系统(geographic information system,GIS)技术和统计回归分析方法,进行气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness,AOT)时空特征及其与空气质量指数(air quality index,AQI)的分步长和分季节的相关性分析。结果表明:2000—2015年间,AOT时空变化明显,月均值最高和最低的月份分别为4月份(1. 133)和1月份(0. 635),季节均值呈春、夏、秋、冬递减趋势,年均值则表现为缓慢上升趋稳态势;沿海一带AOT月均值和年均值整体较高,较低值分布在西北和东北区域;AOT与AQI的5种回归模型中,决定系数R^2最高的是幂函数回归方程的0. 388 3;使用分步长法建立回归模型,总体上呈现步长越大R^2越高的特点,以AQI指数分级的最小间隔50为步长来评价回归模型AQI计算值与地面实测值,其正确率可达77. 35%,基本能满足AQI等级预报的要求;分季节建立的回归模型,总体上的R^2比不分季节的略高,其中春季的R^2最低,其他3个季节的R^2相差不大,对于AQI预测的正确率也提高到了83. 33%;基于当前的污染遥感监测技术,通过建立回归模型进行空气质量等级的反演具有一定可行性。
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关键词
空气质量指数
MODIS气溶胶光学厚度
GIS
步长
回归分析
厦门市
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职称材料
题名
厦门市MODIS气溶胶光学厚度与空气质量指数的回归分析
被引量：
5
1
作者
施益强
邓秋琴
吴君
王坚
机构
集美大学
理学院
地理
科学系
集美大学遥感与地理信息研究中心
厦门市环境监测
中心
站
出处
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2020年第1期106-114,共9页
基金
福建省自然科学基金项目“基于多源数据反演的厦门市PM 2.5时空变化及其影响机制研究”(编号:2015J01626)
“福建省雾霾天气遥感监测研究”(编号:2017J01659)
+1 种基金
福建省教育厅科技项目“福建省空气质量的多源卫星遥感监测”(编号:JA14183)
“基于空间信息技术的厦门市PM 2.5时空特征及影响机理研究”(编号:JA13186)共同资助。
文摘
基于MODIS遥感数据和地面监测数据,以厦门市为研究区域,运用地理信息系统(geographic information system,GIS)技术和统计回归分析方法,进行气溶胶光学厚度(aerosol optical thickness,AOT)时空特征及其与空气质量指数(air quality index,AQI)的分步长和分季节的相关性分析。结果表明:2000—2015年间,AOT时空变化明显,月均值最高和最低的月份分别为4月份(1. 133)和1月份(0. 635),季节均值呈春、夏、秋、冬递减趋势,年均值则表现为缓慢上升趋稳态势;沿海一带AOT月均值和年均值整体较高,较低值分布在西北和东北区域;AOT与AQI的5种回归模型中,决定系数R^2最高的是幂函数回归方程的0. 388 3;使用分步长法建立回归模型,总体上呈现步长越大R^2越高的特点,以AQI指数分级的最小间隔50为步长来评价回归模型AQI计算值与地面实测值,其正确率可达77. 35%,基本能满足AQI等级预报的要求;分季节建立的回归模型,总体上的R^2比不分季节的略高,其中春季的R^2最低,其他3个季节的R^2相差不大,对于AQI预测的正确率也提高到了83. 33%;基于当前的污染遥感监测技术,通过建立回归模型进行空气质量等级的反演具有一定可行性。
关键词
空气质量指数
MODIS气溶胶光学厚度
GIS
步长
回归分析
厦门市
Keywords
AQI
MODIS AOT
GIS
step length
regression analysis
Xiamen City
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
厦门市MODIS气溶胶光学厚度与空气质量指数的回归分析
施益强
邓秋琴
吴君
王坚
《国土资源遥感》
CSCD
北大核心
2020
5
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