本文主要研究内容
作者韩旭（2019）在《基于多源卫星数据产品的近地面NO2浓度遥感估算》一文中研究指出：随着我国经济的不断发展,人们正遭受严重的大气污染,特别是我国经济发达的东部地区。大气中的痕量气体二氧化氮（NO2）严重危害了人类的生存与发展,其浓度对大气污染具有极其重要的作用,因此对NO2的监测具有十分重要的意义。本文利用卫星遥感数据协同其他相关变量对近地面NO2浓度进行估算。本文首次结合上下午过境卫星数据对近地面NO2浓度进行估算;与此同时,本文还对比分析利用不同卫星NO2浓度产品数据获取的近地面NO2浓度空间分布差异。具体地,论文综合利用当地时间13:45左右过境的OMI对流层NO2垂直柱浓度数据和当地时间10点左右过境的GOME-2卫星对流层NO2垂直柱浓度数据协同气象数据、排放数据和其他辅助数据估算2016年近地面白天NO2浓度,并对比了两种机器学习模型的预测性能。其中极限随机树模型的十折交叉验证结果为R2=0.79,RMSE=9.04μg/m3;随机森林模型的验证结果为R2=0.76,RMSE=9.60μg/m3。因此本文选用极限随机树模型对近地面白天NO2浓度进行估算,并分别分析了年均值、季节均值和月均值的空间分布结果。结果显示:（1）我国东部区域的华北平原、京津冀、长三角、珠三角经济区域以及一些城市区域显示出较高的NO2年均浓度值;（2）受NO2本身特性和气象条件的影响,NO2浓度呈现出明显的季节特性,夏季表现为普遍的低值分布,冬季表现为普遍的高值分布;（3）NO2浓度在不同月份的浓度值也有较大差异,其中十二月份NO2浓度的均值最大,八月份NO2浓度的均值最小。本文还分别利用POMINO数据和OMNO2d数据获取2016.12-2017.11近地面NO2浓度,并对其结果进行对比分析。与此同时,论文采用随机森林模型和极限随机树模型,并利用十折交叉验证的方式对两个模型以及同种模型两种数据集的预测性能进行了比较。其中,极限随机树模型表现出更高的性能,POMINO数据集交叉验证结果为R2=0.72（RMSE=9.20μg/m3）,OMNO2d数据集结果为R2=0.70（RMSE=9.42μg/m3）;对于随机森林模型,POMINO数据集交叉验证结果R2=0.70（RMSE=9.45μg/m3）,OMNO2d数据集交叉验证结果为R2=0.69（RMSE=9.47μg/m3）。验证结果表明,利用极限随机树模型对近地面NO2浓度进行估算更加可信,并且针对POMINO数据集表现出更好的预测结果。研究表明,POMINO数据可能是估算中国东部近地面NO2浓度更好的数据来源。
Abstract
sui zhao wo guo jing ji de bu duan fa zhan ,ren men zheng zao shou yan chong de da qi wu ran ,te bie shi wo guo jing ji fa da de dong bu de ou 。da qi zhong de hen liang qi ti er yang hua dan （NO2）yan chong wei hai le ren lei de sheng cun yu fa zhan ,ji nong du dui da qi wu ran ju you ji ji chong yao de zuo yong ,yin ci dui NO2de jian ce ju you shi fen chong yao de yi yi 。ben wen li yong wei xing yao gan shu ju xie tong ji ta xiang guan bian liang dui jin de mian NO2nong du jin hang gu suan 。ben wen shou ci jie ge shang xia wu guo jing wei xing shu ju dui jin de mian NO2nong du jin hang gu suan ;yu ci tong shi ,ben wen hai dui bi fen xi li yong bu tong wei xing NO2nong du chan pin shu ju huo qu de jin de mian NO2nong du kong jian fen bu cha yi 。ju ti de ,lun wen zeng ge li yong dang de shi jian 13:45zuo you guo jing de OMIdui liu ceng NO2chui zhi zhu nong du shu ju he dang de shi jian 10dian zuo you guo jing de GOME-2wei xing dui liu ceng NO2chui zhi zhu nong du shu ju xie tong qi xiang shu ju 、pai fang shu ju he ji ta fu zhu shu ju gu suan 2016nian jin de mian bai tian NO2nong du ,bing dui bi le liang chong ji qi xue xi mo xing de yu ce xing neng 。ji zhong ji xian sui ji shu mo xing de shi she jiao cha yan zheng jie guo wei R2=0.79,RMSE=9.04μg/m3;sui ji sen lin mo xing de yan zheng jie guo wei R2=0.76,RMSE=9.60μg/m3。yin ci ben wen shua yong ji xian sui ji shu mo xing dui jin de mian bai tian NO2nong du jin hang gu suan ,bing fen bie fen xi le nian jun zhi 、ji jie jun zhi he yue jun zhi de kong jian fen bu jie guo 。jie guo xian shi :（1）wo guo dong bu ou yu de hua bei ping yuan 、jing jin ji 、chang san jiao 、zhu san jiao jing ji ou yu yi ji yi xie cheng shi ou yu xian shi chu jiao gao de NO2nian jun nong du zhi ;（2）shou NO2ben shen te xing he qi xiang tiao jian de ying xiang ,NO2nong du cheng xian chu ming xian de ji jie te xing ,xia ji biao xian wei pu bian de di zhi fen bu ,dong ji biao xian wei pu bian de gao zhi fen bu ;（3）NO2nong du zai bu tong yue fen de nong du zhi ye you jiao da cha yi ,ji zhong shi er yue fen NO2nong du de jun zhi zui da ,ba yue fen NO2nong du de jun zhi zui xiao 。ben wen hai fen bie li yong POMINOshu ju he OMNO2dshu ju huo qu 2016.12-2017.11jin de mian NO2nong du ,bing dui ji jie guo jin hang dui bi fen xi 。yu ci tong shi ,lun wen cai yong sui ji sen lin mo xing he ji xian sui ji shu mo xing ,bing li yong shi she jiao cha yan zheng de fang shi dui liang ge mo xing yi ji tong chong mo xing liang chong shu ju ji de yu ce xing neng jin hang le bi jiao 。ji zhong ,ji xian sui ji shu mo xing biao xian chu geng gao de xing neng ,POMINOshu ju ji jiao cha yan zheng jie guo wei R2=0.72（RMSE=9.20μg/m3）,OMNO2dshu ju ji jie guo wei R2=0.70（RMSE=9.42μg/m3）;dui yu sui ji sen lin mo xing ,POMINOshu ju ji jiao cha yan zheng jie guo R2=0.70（RMSE=9.45μg/m3）,OMNO2dshu ju ji jiao cha yan zheng jie guo wei R2=0.69（RMSE=9.47μg/m3）。yan zheng jie guo biao ming ,li yong ji xian sui ji shu mo xing dui jin de mian NO2nong du jin hang gu suan geng jia ke xin ,bing ju zhen dui POMINOshu ju ji biao xian chu geng hao de yu ce jie guo 。yan jiu biao ming ,POMINOshu ju ke neng shi gu suan zhong guo dong bu jin de mian NO2nong du geng hao de shu ju lai yuan 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自中国矿业大学的韩旭，发表于刊物中国矿业大学2019-07-18论文，是一篇关于二氧化氮论文,随机森林论文,极限随机树论文,近地面浓度论文,遥感论文,中国矿业大学2019-07-18论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中国矿业大学2019-07-18论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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