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PM2.5作为指示环境质量的重要因子之一,不仅影响着灰霾天气的发生,还与公众健康息息相关,近年来受到广泛的关注。尽管PM2.5地面观测站点在不断地扩张,其覆盖范围依旧有限,难以反映全域PM2.5浓度的时空异质性。本研究运用卫星遥感气溶胶光学厚度数据,辅助因子除常规的气象因子等以外,还加入了针对中国人民生产生活习惯的农历日因子,提出一种耦合注意力机制的深度神经网络模型,对长三角区域2015年—2020年PM2.5浓度进行了逐日的高精度估算。模型交叉验证结果显示决定系数R2高达0.85,斜率0.86,与地面站点观测值有较高的一致性,优于多元线性回归和随机森林模型。长三角区域PM2.5浓度时空特征分析结果表明,PM2.5浓度在空间上呈现北高南低的趋势;季节特征以冬季浓度最高,夏季浓度最低,春秋过渡。此外,长三角区域2015年—2020年整体PM2.5浓度呈下降趋势,其中以上海市最为明显,下降速率为3.30 μg/(m3· a),其次为江苏省(2.65 μg/(m3· a));浙江省与安徽省下降速率都小于2 μg/(m3· a),但由于安徽省PM2.5浓度远高于浙江省,提升空间更大,需要更多的关注。综上所述,利用卫星数据结合本研究提出的方法能弥补地面观测站点的不足,获得高精度全域PM2.5浓度时空分布特征,从而更科学地指导相关政策的规划与落地。 相似文献
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鉴于如今地图更迭周期不断缩短、地图编制过程冗余复杂,一体化地图辅助设计旨在构建一个通过制图工具、地图制图辅助和网络管理交互协作,进而提升地图编制效率的系统。首先,对现有的地图编制进行介绍并分析现有地图编制的不足与缺陷。其次,提出将制图工具、制图辅助和管理平台一体化的设想。然后,从制图辅助功能、网络协同管理两个方面,分别应对实际作业流程与管理流程中所遇到的问题,并且给出对应的解决方案与实现步骤。最后,提出对地图编制智能化发展的展望。可以看出,伴随着人工智能的发展,地图编制也应该做出改变,向更加智能高效的方向发展。 相似文献
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