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针对大气污染难监测、异常数据难分析等问题,充分发挥气象卫星多时相观测优势,以N维代价函数算法为依托进行逐小时气溶胶光学厚度反演。进一步以随机森林回归算法为基础,结合气象参数、地面监测参数等辅助变量进行近地面PM2.5浓度估算,并据此开展时空分布与浓度异常分析。江苏省2021年1–6月PM2.5浓度遥感估算精度验证结果显示,其相关性精度达到94%,偏差为5.59μg/m3,证明以卫星遥感数据为基础进行PM2.5浓度估算具有高可靠性与可行性。通过其建立的全区域、多时相监测体系可有效进行PM2.5浓度的时空分布分析,明晰PM2.5分布状况,助力空气污染治理管控。通过卫星估算结果与地面站点监测结果的对比分析,准确识别大泉街道数据低报事件,验证人为干扰数据采集工作,实现星地数据双向监督。文章研究证明,卫星遥感技术可有效支撑近地面PM2.5浓度估算与数据异常分析,推动新时代生态文明建设。 相似文献