1.【文献总结】| 基于机器学习方法的反演分析地面PM2.5定量反演研究
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【文献总结】| 基于机器学习方法的地面PM2.5定量反演研究
前言
当前地面定量反演研究拥有成熟的技术。研究者通过气溶胶光学厚度(AOD)与之间的成图高相关性,应用统计学方法(包括机器学习)或物理模型,源演图来实现的码反定量反演。本文是反演分析对利用机器学习方法进行这一研究的文献综述。
研究背景概述
为何进行定量反演研究?我国污染严重,成图openkm源码成为首要污染物,源演图全面了解的码反空间分布对流行病研究和风险分析至关重要。地面监测站点离散分布,反演分析分布不均,成图限制了空间分布的源演图全面描述。
AOD与高度相关性
很多学者利用卫星遥感数据(尤其是码反浙江网站制作源码AOD产品)实现定量反演。原因在于,反演分析大多数卫星提供了反演的成图AOD数据,可以利用AOD进行反演。源演图部分研究因AOD数据不足或不满足需求,需自己设计算法反演AOD。本文重点探讨AOD至的反演过程。
AOD反演存在的问题
AOD反演面临多重挑战,包括气溶胶时空特性的复杂性、探测技术精度限制、关键信息缺乏、大气垂直信息获取难、无人直播助手源码云层干扰、数据资源浪费等。PM2.5监测数据离散、不均匀、监测时限短,增加了反演难度。
常用反演方法
暗目标算法和深蓝算法是最常用的反演方法,依赖可见光与中红外波段反射率关系。下图展示了部分常用的气溶胶反演算法。
基于机器学习的反演
使用了GWR、Two-Stage Model、牛股抄底源码Geoi-DBN、STRF、MI+Two-stage等反演算法。算法流程包括数据预处理、输入设计、模型训练和预测。
算法流程与参数
算法输入包含AOD数据、地面PM2.5数据、气象数据和辅助数据。数据预处理涉及重投影、时间连续性检查和分辨率统一。和平精英科技源码模型训练采用交叉验证方法,包括时间、空间和时空交叉验证。模型预测分析结果的时空分布。
反演算法
GWR是一种局部回归模型,通过调整权重实现拟合。STRF结合了时空信息,提高了拟合效果。DBN作为深度学习模型,用于提取特征并进行预测。
其他问题与创新
文章讨论了直接从卫星数据反演PM2.5的方法和AOD缺失值填补技术,使用多重填补算法MI来提高反演准确性。
模型预测与结果分析
研究结果通常包括空间分布图、年均值、季节性均值分布等。额外分析涉及PM2.5热点区域和人均暴露水平。
思考与展望
反演过程中时空信息的提取是关键,借鉴交通领域的方法,如ST-3DNet,可以更精细地捕捉时空相关性,提高预测性能。
总结与后续
综述了机器学习方法在定量反演中的应用,分析了研究背景、方法、挑战和创新。未来研究可关注时间点的扩展(过去或未来),以提升预测能力。
个人成长与交流
总结学习经验,提出个人微信二维码,鼓励交流和指正。
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(2)å©ç¨æ°æ®æ¹ç¨çGç©éµ(å¨ä¸è¬æ åµä¸éç¨å导æ°ç©éµè·å¾)计ç®ç½ç»çæå¼åéå¼ã
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CHNNå¯ä»¥ç¨å¸¸ç³»æ°å¾®åæ¹ç¨æ¥æè¿°ï¼ä½ç¨æ¨¡æçµå线路æ¥æè¿°ï¼åæ´å 形象ç´è§ï¼æäºç解ãå¾8.为è¿ç»Hopfieldç¥ç»ç½ç»çææç»æ[8]ã
å¾8. è¿ç»Hopfieldç¥ç»ç½ç»çææç»æ[8]
å¾8.ä¸æ¯ä¸ªç¥ç»å ç¨ä¸ä¸ªè¿ç®æ¾å¤§å¨æ¨¡æï¼ç¥ç»å çè¾å ¥è¾åºç¨æ¾å¤§å¨çè¾å ¥è¾åºçµå表示ï¼è¿æ¥æç¨çµå¯¼è¡¨ç¤ºãæ¯ä¸ªæ¾å¤§å¨æä¸ä¸ªæ£åè¾åºåä¸ä¸ªååè¾åºï¼åå«è¡¨ç¤ºå ´å¥åæå¶ãæ¯ä¸ªç¥ç»å è¿æä¸ä¸ªç¨äºè®¾ç½®æ¿æ´»çµå¹³çå¤çè¾å ¥åç½®çµæµä½ä¸ºéå¼ã
è¿éç±äºç¯å¹ å ³ç³»ä¸å累述ãæå ´è¶£ç读è å¯ä»¥åèå ¶ä»æç®ã
帮我翻译成中文
2.2检索户}关于月ectivity的om雷达
水的总额在大气的,
在云彩的特殊液体水含量,是一个
确定降雨雪过程的重要因素
并且在人工造雨改进的需要考虑。
除航空器测量之外,遥感
从地面看来更加经济和E-F
ficient为长期观察。 雷达回波
用于许多研究(即,等李, a;
赵等, 年; 犬齿年; 肖等, 年; Tian
等)云彩microp师sical结构分析的
并且式样评估。 Lii ()等回顾了
在大气遥感和卫星的进展
气象学在中国,特别是在Insti-之内
大气物理tute。 刘和Ge ()给了
在雷达气象学研究的概要在凯爱
气象科学的nese学院在过去期间
半世纪,集中于广告的应用
vanced双重线极化雷达他们开发了
在观看,警告和nowcasting大雨
秋天(等刘, 年, c; Cao和刘年; Cao
等)。 陈()提出了概念那
能确定从云彩的云彩液体水道路
沿卫星地球道路的微波衰减。
等李(b, c)开发了方法检索
覆盖水混合的比率(q}),雨水混合的比率
(qr)和水蒸气混合的比率(q ?) 从多谱勒仪
天气雷达的反射性。 他们显示了那ini-
mesoscale数字模型的tial领域,包括
这些被检索的云彩microphysical消息,会
为数字nowcasting是有用的precipita-
tion。 Wang和储()做了介绍
极化天气的成功的应用
雷达海外和谈论应用问题
极化在人工影响天气的天气雷达。
刘(e)等报告了他们的在开发的进展
depolar-测量的外形的极化激光雷达
卷云和亚洲尘土湿剂ization比率。
在Hefei的主要观察上的结果,在安徽
位于东部中心位置的中国,展示七帽子的省depo-
卷云的larization比率变化从0.4到0.5。
刘()等介绍了方法地基
微波幅射计inte-遥感检索
被磨碎的水蒸气和在的云彩液体水在
mosphere。 然而; 被检索的结果的偏心仍然是
大和更多在比较的工作在雷达之间
检索和航空器测量应该完成
2024-11-06 13:49
2024-11-06 13:09
2024-11-06 12:49
2024-11-06 12:38
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2024-11-06 12:01