专利汇可以提供一种点面融合的时序PM2.5空间分布估算方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种点面融合的时序PM2.5空间分布估算方法。利用 小波变换 和 随机森林 方法,集成具有空间连续的遥感监测与具有时间连续的地面 站点 监测数据,构建点面融合的 时空 连续性PM2.5估算模型。利用Sym小波分解和重构方法及基于随机森林的特征重要性分析,将时间序列站点监测数据分解为气象相关分量和非气象相关分量;基于随机森林模型填补卫星反演的AOD缺失部分;利用空间插值获取PM2.5非气象相关分量的空间分布,基于随机森林模型估算PM2.5气象相关分量的空间分布;综合PM2.5气象相关分量和非气象相关分量的结果,获得时间序列的PM2.5空间分布数据。本发明有助于区域尺度较高空间 分辨率 的时序PM2.5监测,为 气溶胶 空气 质量 分析、评估和预警提供支持。,下面是一种点面融合的时序PM2.5空间分布估算方法专利的具体信息内容。
1.一种点面融合的时序PM2.5空间分布估算方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1、数据收集与预处理:采集地面站点PM2.5时序监测数据、卫星AOD产品、地形高程数据、预测AOD数据、气象再分析产品,对采集的地面站点PM2.5时序监测数据进行异常值检测和填补,对卫星AOD产品、预测AOD数据、气象再分析产品进行重采样、重投影和裁剪操作,并规范为同一数据格式;
步骤S2、基于Sym10小波函数将地面站点PM2.5时序监测数据分解为9层,对分解后的数据进行不同层重构,得到10组重构数据;
步骤S3、利用随机森林模型开展重要性分析:对步骤S2得到的10组重构数据依次与气象再分析产品进行重要性排序,当一组重构数据的风速、降水重要性排序均处于前五名时,则确定该组重构数据属于气象相关分量集合,否则属于非气象相关分量集合,对气象相关分量集合、非气象相关分量集合分别进行求和操作,得到气象相关分量和非气象相关分量两组数据;
步骤S4、将卫星AOD产品作为因变量,气象再分析产品、预测AOD数据、地形高程数据作为自变量,输入随机森林模型中训练,在训练过程种不断调整参数并获得最优参数后,对卫星AOD产品的缺失值进行预测,得到空间分布完整的卫星AOD数据;
步骤S5、将步骤S3中获取的气象相关分量作为因变量,提取地面监测站点所在位置的步骤S4得到的卫星AOD数据及气象再分析产品、地形高程数据作为自变量,输入随机森林模型中训练,在训练过程中不断调整参数并获得最优参数后,预测非站点位置处的气象相关分量,得到PM2.5气象相关分量的空间分布PM2.5ca;
步骤S6、提取站点位置处的高程值,结合步骤S3中获得的非气象相关分量,输入Anusplin插值模型中,得到PM2.5非气象相关分量的空间分布PM2.5nca;
步骤S7、对步骤S5中获得的PM2.5气象相关分量和步骤S6中获得的PM2.5非气象相关分量的空间分布,进行求和操作,得到时序PM2.5空间分布数据。
2.根据权利要求1所述的一种点面融合的时序PM2.5空间分布估算方法,其特征在于,所述步骤S1具体实现如下:
步骤S11、收集研究区内地面站点PM2.5时序监测数据;
步骤S12、收集预测AOD数据,即欧洲中期天气预报中心发布的哥白尼大气监测服务近实时预测的AOD数据;
步骤S13、收集地形高程数据;
步骤S14、收集气象再分析产品,包括地温、2m露点温度、2m温度、体感温度、10m X和Y方向风速U和V、表面净热辐射、表面净太阳辐射、表面潜热通量、表面显热通量、表面向下热辐射、表面向下太阳辐射、表面压力、预测反照率、蒸散、降水,利用2m露点温度结合温度和压力计算得到湿度, U和V计算得到风速和风向;
步骤S15、对采集的地面站点PM2.5时序监测数据进行异常值检测和填补,对卫星AOD产品、预测AOD数据、气象再分析产品进行重采样、重投影和裁剪操作,规范为同一数据格式。
3.根据权利要求1所述的一种点面融合的时序PM2.5空间分布估算方法,其特征在于,所述步骤S2具体实现如下:
步骤S21、选择近似对称的紧支正交小波Sym10函数对地面站点PM2.5时序监测数据进行小波分解,分解为9层;
步骤S22、对步骤S21分解数据各层进行重构,得到10组数据,分别为重构的高频成分D1、D2、…、D9及重构的低频成分A9;任一站点数据经过该操作获得的10组重构数据,其中至少5组数据在利用四阶正弦和函数进行曲线拟合时,拟合曲线的决定系数应当高于0.9,即重构得到的数据在时间上应当具有周期变化的性质,如果不满足该条件,则增加分解层数,并进行各层重构。
4.根据权利要求3所述的一种点面融合的时序PM2.5空间分布估算方法,其特征在于,所述步骤S3具体实现如下:
步骤S31、对步骤S22中得到的10组重构数据,分别基于随机森林模型结合所有气象再分析产品开展重要性排序;
步骤S32、由于风速、降水属于较短时间内影响PM2.5浓度分布的最强因子,因此当一组重构数据的16个气象变量中的风速、降水重要性排序均处于前五名时,则确定该组重构数据属于气象相关分量集合,否则属于非气象相关分量集合;
步骤S33、对步骤S32中获得的气象相关分量集合和非气象相关分量集合,分别进行求和操作,得到气象相关分量和非气象相关分量两组数据。
5.根据权利要求1所述的一种点面融合的时序PM2.5空间分布估算方法,其特征在于,所述步骤S7中,时序PM2.5空间分布数据公式如下:
PM2.5 =PM2.5ca+PM2.5nca
式中,PM2.5为时序PM2.5空间分布数据;PM2.5ca为PM2.5气象相关分量的空间分布;
PM2.5nca为PM2.5非气象相关分量的空间分布。
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