| 基于卫星遥感的四川省XCO2高分辨率时空分布 |
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| 引用本文： | 陈玉敏,唐伟,刘雪原,刘洪利,米潭,詹宇.基于卫星遥感的四川省XCO2高分辨率时空分布[J].环境科学与技术,2023(2):133-140. |
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| 作者姓名： | 陈玉敏 唐伟 刘雪原 刘洪利 米潭 詹宇 |
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| 作者单位： | 1. 国网四川省电力公司电力科学研究院;2. 四川大学建筑与环境学院 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划（2017YFC1502903-1B）；;国家自然科学基金（22076129）； |
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| 摘 要： | 为深入了解四川省碳源、碳汇情况，该研究基于XGBoost机器学习算法，对多源卫星(GOSAT、OCO-2和OCO-3)的CO2干空气柱平均摩尔分数(XCO2)数据进行融合填补，重构四川省2015-2021年1 km网格XCO2逐日浓度时空分布。结果表明，XGBoost模型基于网格和天的留出验证R2分别为0.98和0.96，可实现XCO2数据的高精度时空分布重构。四川省2015-2021年XCO2年平均浓度为406.5×10-6，年平均增长速率为2.50×10-6，增长速率呈逐年下降趋势。多年XCO2浓度在春季最高，秋季最低，季节差异为3.4×10-6。XCO2浓度在空间上呈现“东部高，西部低”的分布特征，四川盆地内的城市XCO2浓度普遍较高。各个城市的XCO2在空间上呈现不同的分布特征，与当地碳源、碳汇密...
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| 关 键 词： | 二氧化碳 卫星遥感 机器学习 时空分布 四川省 |
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