| 摘 要： | 泛克里金方法进行星-地融合可有效提高MODIS FMF的精度,然而由于地基站点稀少造成融合前需要利用长时间序列数据获取变异函数的主要参数(块金值、基台值和变程),故不能满足基于卫星瞬时观测遥感PM2.5的PMRS模型的需求。本文对2010年12月至2016年11月中国中东部地区的数据进行了变异函数参数的计算和分析,结果表明不同年份相关距离变化情况相一致,夏季显著高于冬季,基台值呈现与相关距离相反的趋势。通过利用2016年冬季变异函数中的变程(控制实验)和2011-2016年冬季变异函数的变程季均值(对比实验)作为初始值,对2016年冬季中国中东部地区MODIS FMF和地基FMF进行了融合,弃一交叉验证结果显示控制实验下FMF融合结果与地基FMF偏差最大值由0.552降低至0.198左右(对比实验下最大偏差为0.218),平均误差相近(分别为0.070、0.080)。2种实验估算的PM2.5平均值(分别为77.6、78.8μg/m3)仅相差1.2μg/m3,与在位测量的PM2.5观测值相比,误差平均值均为37.4μg/m3。由此可见,融合结果对初始变程值的变化敏感度不高,在季节相同的情况下,变程的多年季均值可有效替代相应季节的变程值。
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