对地基监测PM 2.5和气象数据、MODISAOD卫星数据与NCEP FNL数据进行了处理分析,在与一元简单线性模型(模型1)进行对比的基础上,建立了适应于北京及其附近地区遥感监测近地面颗粒物(PM 2.5)浓度的多元线性(模型2)和非线性(模型3)回归模型,并对模型进行了评价验证和遥感监测初步应用.结果表明：模型1,2,3分别能够解释PM 2.532.5%,56.1%,62.7%的变异.反演的PM 2.5浓度与站点监测值相关性分别为0.5488(R2=0.3012),0.7449(R2=0.5549),0.7431(R2=0.5523).对于站点监测 PM 2.5浓度63.1652μg/m3的均值,反演均方根误差RMSE分别为43.5562,35.3321,36.8450μg/m3.模型2和3中气象因子分别能够解释PM 2.523.6%和12.6%的变异,说明了气象因子影响北京地区春季PM-AOD关系的显著性.3种模型整体上都不同程度地存在着低值高估和高值低估的现象.2.5
近地表细颗粒物浓度(PM 2.5) 卫星遥感监测 多元回归模型 气象要素 气溶胶光学厚度(AOD)