PM2.5遙感監(jiān)測與時空建模

　　《PM2.5遙感監(jiān)測與時空建?！饭财哒聝?nèi)容，具體如下：第1章作為緒論主要表明了AOD遙感數(shù)據(jù)用于PM2.5濃度估算的研究背景與意義，并分析了相應的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，然后給出了該書的研究目標與內(nèi)容，并提出了實際的技術(shù)路線。第2章介紹了地質(zhì)統(tǒng)計學理論和方法。本章概述了地質(zhì)統(tǒng)計學的發(fā)展歷史，主要包括傳統(tǒng)的兩點地質(zhì)統(tǒng)計學及新興的多點地質(zhì)統(tǒng)計學，并介紹了區(qū)域化變量理論、空間平穩(wěn)性假設、變異函數(shù)及克里金插值等地質(zhì)統(tǒng)計學重要內(nèi)容；給出了該書的重要理論出發(fā)點，即時空地質(zhì)統(tǒng)計學知識，著重介紹了各類可分離或不可分離協(xié)方差函數(shù)模型，包括度量模型、Cressie-Huang模型、積和模型等，并指出時空克里金插值與空間克里金插值的不同之處。第3章介紹了研究區(qū)域及實驗數(shù)據(jù)。本章簡述了華東地區(qū)的氣象條件、經(jīng)濟發(fā)展等情況；介紹了研究所需要的實驗數(shù)據(jù)，包括MODISAOD產(chǎn)品、相對濕度及大氣邊界層高度數(shù)據(jù)同化產(chǎn)品、AEROENTAOD站點觀測數(shù)據(jù)及PM2.5濃度站點觀測數(shù)據(jù)，并給出了相應的數(shù)據(jù)處理方法及環(huán)境。第4章闡述了基于時空混合效應模型的MODISAOD缺失數(shù)據(jù)的優(yōu)估計實現(xiàn)流程。首先介紹了時空混合效應模型理論、秩修正平滑估計方法、基于EM算法的模型參數(shù)估計以及用于表達AOD時空趨勢的中位數(shù)平滑法。其次給出了MODISAOD數(shù)據(jù)集兩步線性回歸結(jié)果，分季節(jié)和分站點將補全后的MODISAOD與AERONET站點觀測AOD進行了比較，評價了相應的估計精度。最后在不同時間尺度上分析了華東地區(qū)的AOD空間分布特征。第5章作為全書的重點，詳細介紹了PM2.5濃度的時空回歸克里金估算模型構(gòu)建、估參與驗證過程。首先闡述了考慮PM2.5濃度時空自相關(guān)性，以AOD、相對濕度及大氣邊界層高度作為輔助變量的時空回歸克里金模型的構(gòu)建思路，并且給出了分別用于構(gòu)建各季節(jié)模型的PM2.5濃度、AOD等數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果，并展示了各季節(jié)PM2.5濃度的時空趨勢提取結(jié)果及殘差時空變異函數(shù)。最后使用交叉驗證法評價了模型的估計精度，并選取代表性站點進行了直接觀測和模型估計的PM2.5濃度時間序列對比分析。最后在不同時間尺度上分析了華東地區(qū)的PM2.5濃度空間分布特征，并與AOD進行對比分析。第6章介紹了GPU眾核加速的時空克里金插值并行算法。首先介紹了GPU的硬件架構(gòu)和CUDA并行編程模型。其次闡述了GPU眾核加速的時空克里金插值并行算法的設計細節(jié)，包括內(nèi)核函數(shù)設計和時空最近鄰搜索算法等。最后進行了多種空間分辨率格網(wǎng)上的PM2.5濃度殘差項時空克里金插值實驗，對比分析了串行、CPU四核并行和GPU眾核并行的算法性能。第7章總結(jié)了該書的主要研究成果，分析了研究工作仍存在的局限與不足，并對下一步的研究方向進行了展望。

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