%0 Dataset
%T 中国PM2.5 1km空间分布数据集（2015-2018年）
%J 国家冰川冻土沙漠科学数据中心
%I 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(www.ncdc.ac.cn)
%U http://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/a00e30ec-7ad0-4573-a342-958cc01da645
%W NCDC
%R 10.5281/zenodo.7857008
%A 叶红
%K 空气污染物;机器学习模型优化;空气污染物空间分布产品;SHAP
%X 目前，在各种大气污染物的模拟中，独立痕量气体的模拟受到关键遥感产品分辨率不足的制约，导致模拟可靠性不足。本研究将空间采样和参数卷积相结合，利用地面观测、遥感产品、气象数据、援助数据和随机 ID 优化 LightGBM。通过上述技术和大气污染物序列模拟，我们得到了 2015-2018 年中国大部分地区 PM2.5 每日 1 公里分辨率的无缝产品。通过随机抽样、随机站点抽样、特定区域验证、不同模型比较以及不同研究的横向比较，我们验证了我们对多种大气污染物空间分布的模拟是可靠和有效的。