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【英文篇名】 |
Simulation of the Spatio-temporally Resolved PM_(2.5) Aerosol Mass Concentration over the Inland Plain of the Beijing-Tianjin-Hebei Region |
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【下载频次】 |
★★★★★ |
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【作者】 |
郝静;
孙成;
郭兴宇;
王卫;
刘方田;
党海燕; |
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【英文作者】 |
HAO Jing;
SUN Cheng;
GUO Xing-yu;
WANG Wei;
LIU Fang-tian;
DANG Hai-yan;
College of Resources and Environment Sciences;
Hebei Normal University;
Key Laboratory of Environmental Evolvement and Ecological Construction of Hebei Province; |
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【作者单位】 |
河北师范大学资源与环境科学学院;
河北省环境演变与生态建设实验室; |
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【文献出处】 |
环境科学
, Environmental Science, 编辑部邮箱
2018年 04期
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 中国期刊方阵 CJFD收录刊 |
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【中文关键词】 |
PM2.5;
气溶胶光学厚度;
混合效应模型;
十折交叉验证;
京津冀内陆平原区; |
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【英文关键词】 |
PM2.5;
aerosol optical depth(AOD);
mixed effects model;
ten-fold cross validation method;
the inland plain of the Beijing-Tianjin-Hebei region; |
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【摘要】 |
近年来我国京津冀地区霾污染日趋严重,为揭示该地区PM_(2.5)时空变化特征,以京津冀内陆平原为研究区,以MODIS AOD数据作为主要预测因子,采用混合效应模型建立研究区2013~2014年AOD-PM_(2.5)逐日变化的关系模型.利用十折交叉验证法对模型拟合进行验证.结果表明,采用混合效应模型对AOD-PM_(2.5)进行时间上的校准能够提高二者间的相关性,模型拟合的PM_(2.5)质量浓度与地面实测值间的R~2为0.78,经过交叉验证后R~2为0.70,RMSE、RPE分别为20.80μg·m~(-3)、28.76%.针对研究区冬季AOD有效值非随机性缺失带来的采样偏差,用校正因子对模型预测的2013~2014年间PM_(2.5)平均浓度进行校正,结果表明研究区内PM_(2.5)平均浓度均高于75μg·m~(-3),南部和西部地区的PM_(2.5)浓度相对较高,北部和东部地区PM_(2.5)浓度相对较低,呈现出南高北低、西高东低的分布趋势.研究结果表明混合效应模型能够适用于近地面PM_(2.5)监测,也为该区域大气颗粒物污染治理提供了科学依据. |
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【英文摘要】 |
In recent years,haze pollution in China is becoming increasingly serious,especially in the Beijing-Tianjin-Hebei region. In order to identify the temporal and spatial distributional characteristics of PM_(2.5) aerosol mass concentration in the region,this study selected the inland plain of the Beijing-Tianjin-Hebei region as the research area,and used MODIS AOD as the main predictor in a mixed effects model to establish the daily relationship of AOD-PM_(2.5) in the study area,from 2013 to 2014. The model wa... |
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【基金】 |
国家自然科学基金项目(41471091);
河北省自然地理学重点学科项目 |
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【更新日期】 |
2018-04-27 |
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【分类号】 |
X513 |
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【正文快照】 |
近年来,伴随经济快速发展和城市化进程逐步加快,我国空气污染问题日益严重,尤其是人口众多经济发达的京津冀地区已经成为我国霾污染最严重区域之一[1].有研究表明,大气颗粒物污染严重影响人类健康[2,3],并通过吸收和散射可见光,降低大气能见度,影响人们的生产生活[4~6].目前,细 |
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