利用MODIS 021KM数据反演成都地区2018年逐日AOD数据,并结合PM2.5地面监测数据以及气象数据构建地理加权回归(GWR)模型得到成都地区逐月PM2.5浓度.结果表明:(1)和多元线性回归模型相比,GWR模型反演的PM2.5浓度的R2、ERMS和EMA分别为0.884、7.8704μg·m?3和6.1566μg·m?3,都优于多元线性回归的0.808、9.7098μg·m?3和7.6081μg·m?3,说明该模型能有效估算成都地区2018年PM2.5浓度.(2)成都地区PM2.5浓度在月尺度上呈现出先降低、后升高的变化特征.2月最高为67.38μg·m?3,7月最低为28.31μg·m?3;PM2.5浓度季节变化特征为夏季、秋季、春季、冬季依次递增.(3)成都地区PM2.5浓度空间分布总体上呈现"中间高、两边低"的特征.西部地区为PM2.5浓度低值区,中部地区为高值区,东部的简阳市和金堂县为PM2.5浓度次高值区.
遥感 地理加权回归 中分辨率成像光谱仪 多元线性回归 PM2.5