[发明专利]一种结合AOD和气象参数的PM2.5浓度拟合方法

摘要

本发明公开一种结合AOD和气象参数的PM_2.5浓度拟合方法，将MOD04_3K气溶胶产品提取不同时间的有效区域AOD数据；以像元中心为代表值得到研究点位各个不同时间的AOD插值数据；以区域AOD数据获取时间为准，获取研究点位的对应时间前1小时的气象条件参数小时数据、PM_2.5质量浓度小时数据；以研究点位的AOD、气象条件参数作为输入变量，PM_2.5质量浓度为输出变量，建立人工神经网络模型并训练；以研究点位今后实际得到的AOD数据和临近前1小时的气象条件参数作为输入变量，得到PM_2.5质量浓度的模拟值。本发明能有效提供PM_2.5质量浓度的模拟值与实测值之间的相关系数，为今后的PM_2.5质量浓度预报的产品化应用奠定基础。

主权项

1.一种结合AOD和气象参数的PM_2.5浓度拟合方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将获取的MOD04_3K气溶胶产品以HDF‑4格式保存，再利用交互式数据语言编程提取包含研究点位在内的区域AOD数据，要求剔除各种影响因素之后提取40个以上不同时间的有效区域AOD数据；(2)将提取的区域AOD数据以像元中心为代表值，采用克里金插值法得到研究点位各个不同时间的AOD插值数据；(3)以区域AOD数据获取时间为准，通过地面气象观测站获取研究点位的对应时间前1小时的气象条件参数小时数据；通过地面空气监测站获取研究点位对应时间后1小时的PM_2.5质量浓度小时数据；(4)以研究点位步骤(3)所述的AOD、气象条件参数作为输入变量，PM_2.5质量浓度为输出变量，建立4‑7‑1结构的人工神经网络模型，并利用历史数据对模型进行训练得到人工神经网络模型参数；(5)以研究点位今后实际得到的AOD数据和临近前1小时的气象条件参数作为输入变量，带入步骤(4)确定模型参数的人工神经网络模型，输出PM_2.5质量浓度的模拟值。