PM2.5浓度插值中不同空间插值方法对比

针对不同插值方法对于重点大气颗粒物污染源PM_(2.5)大区域内整体分布情况的插值效果和精度存在差异性的问题,该文以石家庄市赵县100个点的PM_(2.5)的数据作为样本点,利用反距离权重法、普通克里格插值法和协同克里格插值法,分别进行PM_(2.5)浓度的空间插值。利用研究区内另外20个PM_(2.5)的数据点进行插值精度的检验。研究结果表明:协同克里格插值的精度最高,但可视化效果不如其他两种方法。     

基于GIS的苏锡常地区PM_(2.5)分布模拟

基于GIS技术和多元线性回归方法,采用苏锡常地区的PM_(2.5)浓度观测资料和同期苏锡常及周边地区的气象资料,构建了基于气象要素的多元线性回归模型,模拟2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布状况。对比此模型与IDW插值方法的精度,结果表明,该模型利用气象要素与PM_(2.5)浓度显著的相关性建立多元线性回归模型,有效地模拟了PM_(2.5)的空间分布状况;2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布具有整体上东南低、西北高、局部上分布小范围低值区的特点;该模型有效地消除了单一使用IDW插值方法容易受到监测站空间分布的影响而出现极值区域和极值中心偏差的现象,对于研究PM_(2.5)的空间分布规律具有一定的实际应用价值。     

空间插值方法对土壤重金属污染格局识别的影响

针对广东省某地区土壤中采样样品点的重金属污染物砷(As),文章选取统计学中具有代表性的反距离加权(IDW)、样条函数(Spline)、普通克里格(OK)3种空间插值方法,对比分析不同空间插值方法下研究区土壤中As浓度估算精度、污染特征识别和污染格局空间区划的差异。结果表明:3种空间插值方法在研究区土壤As浓度的估算中,IDW表现最佳;3种插值方法所识别的研究区As污染空间分布特征和污染格局均存在差异,但相对于OK法,IDW和Spline两种方法的结果更加相近。研究表明,在基于点状离散数据采用空间插值方法分析区域土壤重金属污染特征的过程中,应首先考虑结合区域数据样本的数量和特征,开展各空间插值方法的精度评价。     

利用高分一号卫星监测开封地区PM_(2.5)

PM_(2.5)是影响开封地区空气质量的首要污染物,利用卫星遥感手段可以快速获得PM_(2.5)浓度的空间分布。通过采用过境开封市的GF-1卫星数据,获取气溶胶光学厚度,结合地面PM_(2.5)监测数据与边界层高度、相对湿度和气温等辅助数据,采用多元线性回归,建立了基于GF-1的PM_(2.5)遥感反演模型。研究表明,2015年6—9月GF-1数据反演得到的PM_(2.5)浓度与地面监测结果较为接近,且有较高的相关性;加入地理加权回归能明显提高模型精度,较好地反映PM_(2.5)的空间分布;但在PM_(2.5)浓度较高时,该模型会出现低估现象。     

两型模式下长株潭主城区PM2.5时空变化特征分析

为评估"两型社会"建设是否对改善城市空气质量发挥了作用,本文以长株潭主城区为研究对象,从土地利用视角出发,融合地理国情普查数据、遥感气溶胶光学厚度(AOD)数据、PM_(2.5)浓度观测数据和相关专题数据,运用遥感技术、GIS空间分析和数学统计理论与方法,构建了顾及多源地理要素特征的城市PM_(2.5)污染时空变化模拟模型。在此基础上,分年均和季节时间尺度分析PM_(2.5)浓度空间分布特征及其与土地利用格局的耦合关系。结果表明,"两型社会"建设期间,长株潭主城区PM_(2.5)浓度呈显著下降趋势和明显的季节差异,但整体仍严重超标;主城区内PM_(2.5)浓度空间差异与土地利用类型显著相关,建设用地面积比例越高、园林地越低,PM_(2.5)浓度越高。该研究结果对于开展污染防治、指导土地利用开发以及实现长株潭城市群"两型社会"可持续发展具有一定的参考价值。     

基于遗传小波神经网络的PM_(2.5)浓度预测模型

目前,雾霾天气频发,为了提高PM_(2.5)浓度的预测精度,建立了基于遗传算法优化的小波神经网络模型(GA-WNN)。该方法综合了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络(WNN)强大的非线性拟合的优点,弥补了传统神经网络容易陷入局部最小值和收敛速度慢的缺点。以河北省邢台市实时监测的PM_(2.5)浓度数据为样本进行建模预测,预测结果的平均相对误差为11%。将其小波神经网络进行对比分析,实验结果表明:该方法有效地提高了预测精度,为短时的PM_(2.5)含量预测提供了一个新途径。     

基于地理国情数据的PM2.5浓度估算方法研究

以京津冀地区为研究对象,结合地理国情数据开展PM_(2.5)浓度估算方法的研究,在相关因素分析的基础上,运用土地利用回归方法与地理加权回归方法建立PM_(2.5)浓度空间分布回归模型,采用十折交叉验证对比模型稳定性与拟合精度,探索研究区最优建模方法及PM_(2.5)重要影响因子。结果表明:从模型稳定性及拟合精度来看,地理加权回归模型优于土地利用回归模型,模型调整后的R2分别为0.85、0.832,平均相对误差为12.4%、13.8%,均方根误差为10.61μg/m3、11.94μg/m3。相关分析判定结果表明,京津冀地区PM_(2.5)浓度的影响因子主要为气温、气压、房屋建筑、林地、耕地、降水、污染企业等。     

WebGIS技术支持的PM_(2.5)空间分布分析系统研究

依据成都市已公布的PM_(2.5)数据,采用反距离加权插值算法,推算出成都市5城区的PM_(2.5)浓度分布情况,并采用分级渲染,直观地展示市区内PM_(2.5)的浓度分布情况。同时,应用热点分析模型,根据指定时间段内的PM_(2.5)数据,分析出该时间段具有统计显著性的高值和低值的空间聚类。该模型一方面可让成都市民更好地了解成都市PM_(2.5)的分布情况,为出行提供参考;另一方面可为政府治理环境污染提供参考依据。     

一种时空混合插值算法及其应用

针对传统的时空克里格算法的精度受到时空变异函数的影响,而时空变异函数理论模型的选择常受主观因素影响和理论半变异函数局限,没有普适性的建模方法;加之参数较多估计困难,致使插值精度不高的问题,该文提出一种普适性的基于广义回归神经网络自适应时空克里格插值变异函数拟合方法,在此基础上建立了广义回归神经网络与时空克里格结合的新颖时空混合插值算法。通过与传统插值方法在民勤县地下水埋深插值中的比较研究表明,该时空混合插值算法的插值精度显著提高,并且是一个普适性的插值法。     

NPP卫星VIIRS微光资料反演夜间PM2.5质量浓度

为研究城市夜间PM_(2.5)质量浓度,利用NPP卫星上可见光红外成像辐射套件(VIIRS)DNB通道的微光辐射数据,以辐射传输理论为基础,建立了夜间城市灯光辐射强度与地面表层PM_(2.5)质量浓度的关系,并基于支持向量机方法建立了夜间城市PM_(2.5)质量浓度反演模型。以北京市作为研究对象,选取2015-03—2015-05期间无月、无云且晴朗夜空条件下4个PM_(2.5)监测站点的微光辐射数据与时空匹配的PM_(2.5)质量浓度数据对模型进行验证。研究结果表明:夜间城市灯光辐射强度与地面表层PM_(2.5)质量浓度呈现负相关性,相关系数最高的定陵站点达到–0.83。基于支持向量机方法建立的PM_(2.5)反演模型获得的PM_(2.5)质量浓度与实际PM_(2.5)质量浓度的相关系数达到0.95,反演结果较优,为进一步大范围监测PM_(2.5)质量浓度空间分布以及改善城市夜间空气质量状况评估方法提供了可行性参考。     

基于精细模式气溶胶与WRF模式估算PM_(2.5)质量浓度

将气象要素加入到基于气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)的近地面大气颗粒物浓度估算是目前热门的技术手段之一。获取了江苏省南京市2014年3月—2019年2月期间的AOD,精细模式分数(fine-mode fraction,FMF)和PM_(2.5)质量浓度数据,并结合天气研究和预报(weather research and forecast,WRF)模式得到的气象模拟数据,对南京市PM_(2.5)的质量浓度进行反演。结果表明,相比于AOD与PM_(2.5)进行相关性分析,通过FMF校正得到的精细气溶胶光学厚度AOD_f与PM_(2.5)的相关性分析能够取得更高的拟合系数,R~2最高达到0.40。利用随机森林模型,引入含不同高度的气象因子对PM_(2.5)质量浓度建立反演模型,得到的拟合系数与各误差指标均优于仅含近地面气象因子的模型,表明PM_(2.5)质量浓度受到多因子共同作用的影响,能较好地为利用多源数据反演PM_(2.5)质量浓度提供依据和参考。     

基于HJ1A数据的沈阳市雾霾时空变化模拟研究

基于HJ1A-CCD数据,采用6S大气辐射传输模型,反演出研究区气溶胶光学厚度。采用偏最小二乘法,基于气溶胶空间分布的估算结果,模拟出研究区PM_(2.5)的空间分布。基于GIS和改进的高斯大气扩散模型,进行了研究区PM_(2.5)的扩散模拟。根据我国PM_(2.5)检测网的空气质量新标准,对沈阳市的雾霾进行等级了划分。     

一种顾及高程的时空反距离加权插值方法

反距离加权插值法是空间分析中插值的一种常用方法,被广泛应用于各个领域的插值计算中。针对反距离插值法(IDW)中未考虑时间因素与高程因素的影响,本文提出一种顾及高程因素的时空反距离加权插值法(H-TIDW)。该方法首先利用时间序列分解法去除数据的季节性波动,然后综合考虑时空距离与高程因素构建时空插值模型进行预测,最后在预测结果上叠加季节性波动得到最终的预测值。验证结果表明:顾及高程的时空反距离加权插值法将时空信息考虑到距离计算之内,从时间和空间两个维度对PM2.5浓度数据进行分析研究,避免了只考虑空间或者时间而造成大量有价值信息丢失,且插值精度也有一定程度的提升。     

基于GRACE数据的陆地水储量空间插值方法研究——以科尔沁沙地为例

在地统计学函数模型和地理信息系统技术的支持下,本文利用多种插值方法对GRACE重力卫星解算出的水储量数据进行空间插值方法精度研究,并探讨了科尔沁沙地的水储量空间分布特征。结果表明:1)总体上看,地统计学插值方法优于确定性插值法的反距离权重插值、径向基插值、全局多项式插值和局部多项式插值;2)在地统计学方法中,仅引入高程数据插值,精度并没有提高,综合考虑高程和降水量的协同克里格插值方法的误差最小,插值精度最好。利用协同克里格插值法插值得到科尔沁沙地的水储量空间分布图,由图可知,科尔沁沙地的水储量呈现由南向北增加的空间分布特征。     

基于GIS的气象要素插值方法比较研究

气温是重要的气象要素之一,空间插值为离散的气温数据转换为连续的空间曲面提供了有效方法,从而可以提供每个栅格上的气温要素资料。本研究在Arc GIS软件支持下,分别利用反距离权重法、张力样条函数法和普通克里格插值法对2010年全国660个气象台站观测的年平均气温进行空间插值,并利用交叉验证法对插值精度进行了验证。结果表明:既考虑了距离又考虑了已知样本点空间位置及与待插值点的空间方位关系的普通克里格插值精度明显优于反距离权重法和张力样条函数插值法。本研究结果对全国气象要素的空间插值应用具有一定参考意义。     

基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM_(2.5)浓度预测北大核心CSCD

针对传统BP神经网络模型收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,本文采用分段线性混沌映射(PWLCM)和萤火虫算法(FA)改进麻雀搜索算法(SSA),并优化BP神经网络模型初始权值和阈值,对西安市PM_(2.5)浓度进行预测。通过比较不同模型预测结果的评价指标,并与性能较优的SSA-BP模型对比,ISSA-BP模型预测结果的RMSE、MAPE、MAE分别下降了3.70、3.73、3.34。试验结果表明,改进后的麻雀搜索算法具有高效的全局最优搜索能力,优化后的ISSA-BP神经网络预测稳定性高,精度优于BP、SSA-BP神经网络模型,可用于预测PM_(2.5)浓度。     

MERSI和MODIS卫星监测京津冀及周边地区PM2.5浓度

京津冀及周边地区是中国PM_(2.5)污染最重的区域之一,利用卫星遥感技术监测大范围的PM_(2.5)时空分布变化是一种先进的重要手段。本研究首先基于暗像元算法利用FY-3B/MERSI与AQUA/MODIS对京津冀及周边区域进行了遥感AOT反演和验证分析;然后,引入气象资料和地面观测资料利用GWR模型反演了区域PM_(2.5)浓度,并对遥感反演结果进行了交叉验证评估,综合对比分析了MERSI和MODIS的气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力;最后,利用MERSI数据对2017年第一季度京津冀及周边区域的PM_(2.5)月均浓度时空分布变化情况进行了初步探索分析。结果表明:FY-3B/MERSI在气溶胶及PM_(2.5)遥感监测能力方面略优于AQUA/MODIS,MERSI反演的1 km分辨率AOT和PM_(2.5)与地面站点实测结果的决定系数R2分别为0.76μg/m~3和0.79μg/m~3,均方根误差分别为0.26μg/m~3和28μg/m~3,平均绝对误差分别为0.16μg/m~3和15μg/m~3,能基本满足对京津冀及周边区域PM_(2.5)的精细化监测需要。2017年第一季度京津冀及周边区域PM_(2.5)月均浓度遥感监测结果表明该区域的PM_(2.5)空间分布格局与地形地貌关系密切,高值区整体上沿太行山脉成带成片;从时间变化来看,1—3月呈逐月下降的趋势,其中3月份PM_(2.5)区域浓度较1月和2月有大幅下降。这说明FY-3\MERSI遥感反演产品能为环境质量监测和环境管理工作效果评估提供有效参考,本研究对国产卫星在大气环境遥感业务中的大力发展应用有重要参考意义。     

基于地统计学空间插值法的作物单产估算

针对第三次全国农业普查农产量抽样调查的样本调查方法改革后,现行的传统农作物单产抽样调查估算方法无法有效利用调查样本所包含的空间差异性来估算抽样设计中子总体的作物单产等问题,提出了一种基于地统计学的空间插值估算方法,对调查队取得的样本数据进行深度挖掘。以河南省辉县为研究区,以冬小麦单产为研究对象,进行实验和结果分析。结果表明,利用地统计学克里格插值法取得的村级冬小麦平均单产估算精度在90%以上的村达到研究区村总量的91%,且其中83%的村估算精度优于95%;估算精度在90%以下的所有村的冬小麦种植总面积仅占全县的2.26%,对全县产量的影响微乎其微。基于地统计学的空间插值法很好地分析和利用了样本属性中的冬小麦单产信息表现出的空间相关性和异质性,不仅能较高精度地估算出现行的传统农作物单产推算方法无法给出的抽样设计中子总体(全县各村)的单产信息,而且能较好地给出总体(全县)的单产信息。利用该方法得到的全县冬小麦平均单产估算精度达到97.75%,高于现行的传统农作物单产抽样调查估算精度,估算效果良好,方法可行性高,相对传统方法还可起到费省效宏的作用。     

改进的Kriging算法用于GPS水汽插值研究

大气水汽含量在时间和空间上波动所造成的雷达信号不确定性延迟,是影响雷达干涉测量精度的主要因素之一.将高精度地基GPS可降水汽值用于SAR影像大气延迟的改正,需要采用合适的插值方法对GPS观测值进行空间插值.常规的逆距离权(inverse distance weighted,IDW)倒数和克里格(Kriging)等空间插值方法,由于未考虑地形对大气延迟的影响,其应用效果不理想.为此,提出了一种改进的Kriging插值方法,该方法充分考虑了高程和距离对大气插值的影响.对香港地区GPS水汽观测建立的区域水汽改正模型实验结果表明,改进的Kriging方法具有明显的优越性,可以进一步推广用于建立多影响因素的拟合插值模型.     

基于反距离加权和克里格插值的S-A多重分形滤波对比研究

本文以铜陵矿集区土壤Cu元素含量数据为例,对比研究反距离加权插值法和克里格插值法对S-A多重分形滤波的影响。与单纯的反距离加权插值和克里格插值结果相比,无论是基于反距离加权插值还是克里格插值,多重分形滤波(S-A)方法分解得到的铜陵矿集区Cu元素异常场对已知Cu矿田的指示均更加准确。基于克里格插值结果的异常场相比于基于反距离加权插值结果的异常场,具有更好的异常识别效果,与铜陵矿集区已知Cu矿床分布的空间相关性更加显著,具有矿田尺度的成矿预测价值。