中国环境科学

作者：徐发昭, 李净, 褚馨德, 满元伟

单位：西北师范大学地理与环境科学学院, 甘肃 兰州 730070

关键词：遥感,PM2.5,AOD,机器学习

基金：国家自然科学基金资助项目(41861013,42071089,41801052)

为了深入了解地面PM2.5的空间分布,以山东省为研究区,利用2019年的PM2.5站点实测数据,结合中分辨率成像光谱仪(MODIS)的L3级别的MCD19A2气溶胶光学厚度产品,充分考虑人口、地形、气象等因素,使用RF、SVR、BPNN、DNN等4种机器学习算法对山东省2019年逐日PM2.5进行了模拟.结果表明:随机森林模型(RF)的RMSE和MAE的值分别为12.67和6.62,优于BPNN、SVR和DNN模型.随机森林模型(RF)最适合山东省的日PM2.5模拟.

来源：2022年第6期

《中国环境科学》期刊编辑部

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