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【6h】

基于梯度提升回归树的中国近地面O3浓度遥感估算

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表清单

变量注释表

1 绪论

1.1 研究背景及意义(Background and Significance of the Research)

1.2 国内外研究现状(Research Status at Home and Aboard)

1.3 研究内容及技术路线(The Research Contents and Technology Routes)

1.3.1 研究内容

1.3.2 技术路线

1.4 论文结构安排(Structure of This Thesis)

2 研究区与数据

2.1 研究区(Study area)

2.2 地面观测数据(Ground Observation Data)

2.3.1 OMI-NO2数据

2.3.2 TROPOMI-NO2数据

2.3.3 MODIS-NDVI数据

2.4.1气象数据

2.4.2 排放清单数据

2.4.3 地理要素数据

2.5 本章小结(Summary)

3 回归模型介绍

3.1 时空地理加权回归(Geographically and Temporally Weighted Rgression(GTWR))

3.2 随机森林(Extremely randomized trees)

3.3 梯度提升回归树(Gradient Boost Regression Tree)

3.4 本章小结(Summary)

4 回归模型的估算对比分析及优化

4.1 建立估算模型(Building an Estimation Model)

4.2 对比回归模型(Contrast Regression Model)

4.3 特征变量选择(Feature Variable Selection)

4.4 预测结果分析(Prediction Performance)

4.5 本章小结(Summary)

5 遥感产品的估算对比及健康评估

5.1 OMI-NO2与TROPOMI-NO2预测精度对比(Variables Selection and Descriptive Statistics)

5.2 OMI-NO2 与 TROPOMI-NO2 预测结果空间分布分析(Spatial Distribution Analysis of OMI-NO2 and TROPOMI-NO2 Prediction Results)

5.3 OMI-NO2、TROPOMI-NO2与地面观测 O3浓度值空间分布图对比(Comparison of the spatial distribution of OMI-NO2, TROPOMI-NO2 and ground observation O3 concentration values)

5.3.1 中国地区年均尺度 O3模型预测值与地面观测真实值对比

5.3.2 各省年均尺度 O3模型预测值与地面观测真实值对比

5.3.3 TROPOMI-NO2基于站点的O3预测值与真实观测值对比

5.4 各省人口加权暴露强度及持续时间分析(Analysis of the Intensity and Duration of Population Weighted Exposure by Province)

5.4.1 全国人口统计数据分布与 O3污染非达标天数分布

5.4.2 O3人口加权暴露强度

5.4.3 O3人口加权暴露持续时间

5.5 本章小结(Summary)

6 总结和展望

6.1 研究内容与结论(Research Contents and Conclusions)

6.2 特点(Characteristics)

6.3 展望(Deficiencies and Prospects)

参考文献

作者简历

学位论文原创性声明

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著录项

  • 作者

    李一蜚;

  • 作者单位

    中国矿业大学中国矿业大学(江苏);

  • 授予单位 中国矿业大学中国矿业大学(江苏);
  • 学科 摄影测量与遥感
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 秦凯;
  • 年度 2020
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 F74P40;
  • 关键词

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