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申请/专利权人：江苏省环境科学研究院
摘要：本发明提供了基于多模型集成的PM2.5浓度反演和约束融合方法，针对高时空分辨率的葵花8卫星数据，使用多种不同的机器学习算法进行堆叠集成构建新的模型，基于卫星数据进行反演建模，生成PM2.5浓度反演场，进一步利用实况站点观测数据对其进行物理约束融合，最终获取高分辨率的多源精细化融合数据集，与传统方法相比，该方法具有可解释性且反演的预报精度更高，物理约束融合能够有效优化模型预测不准确的数据点，近一步提升预测数据集的质量。
主权项：1.基于多模型集成的PM2.5浓度反演和约束融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取卫星校准反射率产品、站点观测PM2.5浓度数据和ECMWF-ERA5再分析数据，并进行质量控制，利用双线性插值方法将格点数据插值到站点，进行多源数据匹配预处理；步骤2，构建四种模型，分别为XGBoost模型、随机森林模型、AdaBoost模型，以及多模型堆叠的集成模型，并进行模型训练和验证；步骤3，基于步骤2中训练好的四种模型，输入卫星数据和ECMWF-ERA5再分析数据，得到卫星反演的PM2.5的浓度格点数据集；进行5折交叉验证检验，对比不同模型预测值与观测值的散点分布图，分析模型预测的误差及其空间分布的特征；步骤4，利用实况站点观测的PM2.5浓度数据对步骤3中得到的卫星反演的PM2.5的浓度格点数据集进行物理约束融合，最终得到高分辨率的多源融合的精细化PM2.5数据集；步骤5，对步骤4中的多源融合的精细化PM2.5数据集进行检验评估对比。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏省环境科学研究院 基于多模型集成的PM2.5浓度反演和约束融合方法
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