【摘 要】
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目前国内外预测PM2.5浓度分布的模型主要有空间插值、MODIS遥感影像反演、土地利用回归模型等。空间插值法原理简单,操作便捷,适用范围广,但介于空气质量监测站点往往分布较
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目前国内外预测PM2.5浓度分布的模型主要有空间插值、MODIS遥感影像反演、土地利用回归模型等。空间插值法原理简单,操作便捷,适用范围广,但介于空气质量监测站点往往分布较稀疏的情况,该方法预测能力大打折扣。土地利用回归模型(Land Use Regression,LUR)对数据要求低且考虑因素齐全,但只是反映各地理要素变量在全局或平均意义上对PM2.5浓度的影响,不能表明局部空间的变异性特征。为此,论文结合主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA),利用地理加权回归模型(Geographically Weighted Regression,GWR)探索PM2.5浓度的空间非平稳性,进而探究各变量对PM2.5浓度影响的空间分布特征,找出PM2.5浓度生成的当地原因。该方法不仅能处理地理要素变量间的共线性问题,还能探索分析回归系数的空间变异特征。为了验证基于主成分的地理加权回归模型模拟PM2.5浓度的优越性,论文利用土地利用回归模型(LUR)与协同克里金插值法(CoKriging,CK)模拟PM2.5浓度值作对比实验。结果表明:相比于LUR和CK模型,基于主成分的GWR模型的预测精度分别提高了18.7%和25.77%,模型拟合度分别提高了 0.4%和10.6%。
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