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融合遥感产品和地理要素的北京市pm2.5污染制图
pm2.5污染暴露风险评估等需要连续一致的空间分布信息，而稀疏的地面监测数据难以满足要求。大气污染物空间分布与土地利用等地理要素相关，利用地面监测数据和监测点一定范围内地理要素数据构建回归方程，将回归关系推演至未监测地区，进而可以模拟出污染物浓度空间分布，即土地利用回归模型（land use regression，lur）。遥感观测的气溶胶光学厚度（aerosol optical depth，aod）与地面pm2.5浓度具有良好的相关性，且具有覆盖范围大，时效性强等优势。本项目拟融合aod和地理要素构建aod增强的lur模型模拟北京市2014-2015年pm2.5浓度空间分布。
应用方案
更新时间:2016-10-20
提供者：武汉大学
邮箱：zhangboen@whu.edu.cn
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