【摘 要】
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光散射法传感器微站以其体积小、反应迅速、成本低等优点，已成为城市PM2.5规模化移动监测的新选择.由于其标准与传统标准台站不同，必须对这类微站的监测数据进行准确地校正.本研究利用2021年06月—2022年02月武汉市江夏区标准台站及同期传感器微站监测数据，探讨传感器微站监测误差与温度、相对湿度的关系，并通过随机森林回归（Random Forest Regressor,RFR）校正传感器微站PM2
【机 构】
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中国科学院精密测量科学与技术创新研究院环境与灾害监测评估湖北省重点实验室
【基金项目】
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湖北省重点研发计划项目（No.2020BCB074）；
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光散射法传感器微站以其体积小、反应迅速、成本低等优点，已成为城市PM2.5规模化移动监测的新选择.由于其标准与传统标准台站不同，必须对这类微站的监测数据进行准确地校正.本研究利用2021年06月—2022年02月武汉市江夏区标准台站及同期传感器微站监测数据，探讨传感器微站监测误差与温度、相对湿度的关系，并通过随机森林回归（Random Forest Regressor,RFR）校正传感器微站PM2.5监测数据.对比单一RFR模型、按气象因素分类后RFR模型、“小波去噪+RFR”组合模型、“加权滑动平均去噪+RFR”组合模型校正效果，结果表明：RFR模型和分类后RFR模型均出现泛化能力差的问题，不能满足校正需求；“小波去噪+RFR”组合模型、“加权滑动平均去噪+RFR”组合模型平均绝对误差分别为8.77μg·m-3和4.78μg·m-3，平均相对误差分别为40.80%和18.13%.去噪组合模型能满足校正需求，且“加权滑动平均+RFR”组合模型校正效果明显优于“小波去噪+RFR”组合模型.研究结果可为光散射法传感器微站PM2.5监测值校正提供有益参考.
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