基于LME/BME的珠江三角洲PM2.5星地融合技术研究
来源：中国环境科学杂志2019年第5期北京时间：
作者：周爽, 王春林, 孙睿, 汤静, 黄俊, 沈子琦
单位：1. 北京师范大学地理科学学部, 遥感科学国家重点实验室, 北京 100875; /\r\n2. 中国气象局广州热带海洋气象研究所, 广东 广州 510640; /\r\n3. 广州市气候与农业气象中心, 广东 广州 511430
摘要：收集并处理了遥感反演的气溶胶光学厚度（AOD）、归一化植被指数（NDVI）和气象数据，采用贝叶斯最大熵（BME）结合线性混合模型（LME）估算了2015年10月~2016年3月珠江三角洲地区近地表旬平均PM2.5质量浓度.结果表明，LME+BME模型的预测精度比LME模型有较大提升，LME+BME模型的交叉验证结果R2为0.751，RMSE为6.886μg/m3，MAE为4.52μg/m3，而LME模型的交叉验证结果R2为0.703，RMSE为7.546μg/m3，MAE为4.927μg/m3.空间分布看，PM2.5高浓度地区主要集中在广州、佛山、东莞等地区，低浓度地区主要集中在肇庆、惠州、江门的南部等地区；时间变化看，PM2.5污染比较严重的时间为2015年10月中旬、2015年11月下旬以及2016年3月下旬，而2015年10月上旬、2015年12月上旬和2016年1月下旬污染则相对较低.
关键词：PM2.5,MODIS AOD,线性混合模型,贝叶斯最大熵,珠江三角洲
基金资助：
国家重点研发计划（2016YFC02033305，2016YFC0201901）；广州市科技计划项目（201604020028）
