基于协同Kriging插值和首尾分割法的PM2.5自然城市提取
本文关键词：基于协同Kriging插值和首尾分割法的PM2.5自然城市提取 出处：《清华大学学报(自然科学版)》2017年05期 论文类型：期刊论文
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【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。
[Abstract]:PM2.5 the problem of air pollution is currently hot social concern and the focus of academic research. The PM2.5 pollution of the city natural extraction was studied, combined with the site monitoring data and aerosol remote sensing data and using PM2.5 to realize PM2.5 data space of Kriging interpolation coordination, then adopt both segmentation and classification method to realize the extraction of PM2.5 pollution distribution classification and the city of Chinese. The pollution of natural PM2.5, natural city extraction results are analyzed and discussed. The results show that the appropriate threshold segmentation, and segmentation and classification method can effectively in PM2.5 city pollution of the natural extract area, there is helpful for determining the reasonable division of combined treatment of PM2.5.
【作者单位】： 清华大学土木工程系地球空间信息研究所;
【分类号】：X513;X87
【正文快照】： 随着社会经济的发展与进步,人们的生活方式发生了巨大的变化,但在发展的同时也引发了诸多问题,其中环境污染问题已经成为社会关注热点,并越来越深刻地影响社会发展和人们的生活质量[1]。在中国大陆,PM2.5空气污染问题因其严重影响人们身体健康而引发社会广泛关注和高度重视。
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本文编号：1372683
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