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基于线性混合效应模型的河北省PM2.5浓度时空变化模型研究

         
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cqvip:京津冀地区大气PM2.5污染严重.为揭示区域PM2.5时空分布规律,使用2013—2014年河北省地面站点PM2.5监测数据、MODISAOD(气溶胶光学厚度)遥感数据、地面气象站点数据和土地利用调查数据,基于线性混合效应模型(LME),建立了ρ(PM2.5)时空变化与AOD因子、气象因子、土地利用因子之间的关系模型.采用十折交叉验证法对模型精度进行检验,并利用计算得到的校正因子〔全部实测的ρ(PM2.5)年均值除以参与建模的所有实测ρ(PM2.5)年均值〕纠正因AOD非随机性缺值导致的抽样偏差.结果表明:①河北省区域模拟精度R2(决定系数)为0.85,经交叉验证后R2为0.77,RMSE(均方根误差)和RPE(相对预测误差)分别为18.28μg/m^3和28.68%.②ρ(PM2.5)年均值模拟结果的校正因子范围为1.24~2.05,校正后的研究区ρ(PM2.5)年均值为89.84μg/m^3,与实际监测数据相近.③ρ(PM2.5)空间分布呈平原高、山区低,平原地区西南高、东北低的趋势.④ρ(PM2.5)与AOD、温度、相对湿度呈正相关,与风速、大气能见度呈负相关.研究显示,线性混合效应模型能有效对ρ(PM2.5)进行时空变化模拟,并实现对非地面监测地区ρ(PM2.5)时空变化的预测,恰当的预测因子组合和模型校正有助于模型预测精度的提升.

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