测绘科学

2016, v.41;No.212(02) 44-48

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运用贝叶斯方法的PM_(2.5)浓度时空建模与预测
Spatio-temporal modeling and prediction of PM_(2.5) concentration based on Bayesian method

朱亚杰;李琦;侯俊雄;范竣翔;冯逍;

摘要(Abstract):

针对当前我国大部分地区正面临严重的空气污染问题,对重污染区域进行时空建模具有重要的意义。该文基于贝叶斯时空模型建立了京津冀区域的PM2.5浓度时空预测模型,该模型充分考虑了PM2.5浓度的时间变异特性与空间分布特性,并引入了气象数据作为协变量对没有监测站的位置进行预测。实验结果表明,该方法具有很好的预测精度,其在测试站点上的拟合优度达到了0.9以上,能够应用于区域级PM2.5浓度的时空分布建模与预测。

关键词(KeyWords): 贝叶斯;时空预测;PM2.5浓度

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家科技支撑计划项目(2012BAC20B06)

作者(Author): 朱亚杰;李琦;侯俊雄;范竣翔;冯逍;

Email:

DOI: 10.16251/j.cnki.1009-2307.2016.02.009

参考文献(References):

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