基于暗像元算法反演的气溶胶光学厚度(aerosol optical depht,AOD)产品已被广泛应用于近地面PM2.5浓度估算,但该算法不能有效反演高反射率地表的AOD值.为此,本研究通过构建包含气象因子的随机森林模型来估算缺失的AOD值,并在此基础上,结合AOD、气象、植被覆盖度和道路密度等参数构建第二层随机森林模型,以估算长江三角洲和珠江三角洲地区的近地面PM2.5浓度.研究结果表明,由随机森林模型反演的AOD值与MODIS AOD值高度相关(R2=0.94);且模型反演的PM2.5浓度与地面实测值之间的R2高达0.97,均方根误差仅为5.57μg/m3.据此获得的PM2.5浓度空间分布显示,PM2.5年均浓度的高值区域主要分布在地表高程较低的江苏省(≥40μg/m3).研究表明,本研究所构建的包含AOD和其他辅助变量的2层随机森林模型可有效获取近地面PM2.5浓度的空间分布.
随机森林模型 PM2.5空间分布 AOD反演 长江三角洲 珠江三角洲