[发明专利]基于经验贝叶斯克里金模型来估算PM2.5的方法、系统及介质

摘要

本发明公开了一种基于经验贝叶斯克里金模型来估算PM2.5的方法、系统及存储介质，将待估算地区的地面PM2.5观测数据重采样到预先创建的网格中并进行匹配；将匹配好的网格数据划分为多个特定大小的重叠子集；通过子集中的PM2.5观测数据估计半变异函数；将估计出的半变异函数用作模型，通过模型在每个输入位置进行无条件模拟，产生新的PM2.5模拟值；通过PM2.5模拟值来估计新的半变异函数，且依据经验贝叶斯规则来计算该半变异函数的权重；重复上述第四、五步若干次，将最后一次得到的权重对半变异函数进行加权，将加权结果在未知位置进行PM2.5预测。本发明能够节约成本，大大提高PM2.5的估算精度。

主权项

1.一种基于经验贝叶斯克里金模型来估算PM2.5的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，将待估算地区的地面PM2.5观测数据重采样到预先创建的网格中并进行匹配；S2，将匹配好的网格数据划分为多个特定大小的重叠子集；S3，通过子集中的PM2.5观测数据来估计半变异函数；S4，将估计出的半变异函数用作模型，通过所述模型在子集的每个输入位置进行无条件模拟，产生新的PM2.5数据作为PM2.5模拟值；S5，通过所述PM2.5模拟值来估计新的半变异函数，并且依据经验贝叶斯规则来计算该半变异函数的权重；S6，重复上述步骤S4及S5，模拟产生PM2.5模拟值和依据模拟数据来估算新的半变异函数若干次，将最后一次得到的权重对半变异函数进行加权，将加权后的结果在未知位置进行PM2.5预测。