| 包头市细颗粒物遥感监测混合线性模型 |
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| 引用本文： | 同丽嘎,李雪铭,张靖. 包头市细颗粒物遥感监测混合线性模型[J]. 遥感信息, 2019, 0(2): 36-41 |
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| 作者姓名： | 同丽嘎 李雪铭 张靖 |
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| 作者单位： | 包头师范学院资源与环境学院;辽宁师范大学城市与环境学院;大连民族大学环境与资源学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(41761036);国家自然科学基金青年科学基金(31500384) |
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| 摘 要： | 以PM2.5为主的颗粒物污染是影响我国城市空气质量的首要因素之一。针对城市尺度,高时间分辨率的MODIS气溶胶产品空间分辨率不足,且气溶胶光学厚度(AOD)与PM2.5回归精度受到季节因素的影响而精度不足的问题,以Landsat-8OLI为数据源,选取季节因子为影响AOD变化的随机效应,以风速、地表温度、AOD等为固定效应,提出AOD与实测PM2.5关系的混合线性模型。结果表明,与线性模型相比,该模型有较好的回归精度;包头市PM2.5浓度时空差别明显,PM2.5浓度冬季浓度水平最高,春季最低;从空间分布来看昆都仑区污染较高,青山区北部次之,东河区和九原区最低。
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| 关 键 词： | 混合线性模型 PM2.5 深蓝算法 AOD 包头市 |
Mixed Linear Model of Remote Sensing Monitoring for Fine Particulate Matter (PM2.5) in Baotou City |
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| TONG Liga,LI Xueming,ZHANG Jing. Mixed Linear Model of Remote Sensing Monitoring for Fine Particulate Matter (PM2.5) in Baotou City[J]. Remote Sensing Information, 2019, 0(2): 36-41 |
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| Authors: | TONG Liga LI Xueming ZHANG Jing |
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| Affiliation: | (College of Resources and Environment,Baotou Teachers’ College,Baotou,Innger Mongolia 014030,China;School of Urban and Environmental Sciences,Liaoning Normal University,Dalian,Liaoning 116029,China;College of environment and resources,Dalian Minzu University,Dalian,Liaoning 116600,China) |
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| Abstract: | TONG Liga;LI Xueming;ZHANG Jing(College of Resources and Environment,Baotou Teachers’ College,Baotou,Innger Mongolia 014030,China;School of Urban and Environmental Sciences,Liaoning Normal University,Dalian,Liaoning 116029,China;College of environment and resources,Dalian Minzu University,Dalian,Liaoning 116600,China) |
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| Keywords: | mixed linear model PM 2.5 deep blue algorithm AOD Baotou city |
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