基于协同Kriging插值和首尾分割法的PM2.5自然城市提取
2017-05-15分类号:X513;X87
【部门】清华大学土木工程系地球空间信息研究所
【摘要】PM2.5空气污染问题目前是社会关注热点以及学术研究重点。该文对PM2.5污染的自然城市提取进行了研究,结合PM2.5的站点监测数据和气溶胶遥感数据并采用协同Kriging插值实现了PM2.5数据空间化,然后采用首尾分割分类方法实现了PM2.5污染分布的分类和污染自然城市的提取。对中国大陆PM2.5自然城市的提取结果进行了分析和讨论。结果表明:采用适当的分割阈值,首尾分割分类方法可以有效进行PM2.5污染自然城市提取工作,有助于决策者合理划分PM2.5联合治理的区域范围。
【关键词】PM2.5空气污染 协同Kriging插值 首尾分割 自然城市
【基金】
【所属期刊栏目】清华大学学报(自然科学版)
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