GTWR模型如何实现PM2.5浓度反演？

Question

利用PM2.5站点数据结合AOD和气象等数据，构建建模数据，可以利用此数据集建立GTWR模型，但是如何利用这个模型去实现全区域的反演，或者说如何在未知的点位预测出PM2.5浓度，这个不能解决，求解答

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

要实现PM2.5浓度的反演，首先你需要准备数据集，包括PM2.5监测站的数据、AOD（大气气溶胶光学厚度）数据、气象数据（例如温度、湿度、风速、风向等）。这些数据可以通过公开数据源获取，例如环保部门发布的监测数据、NASA提供的MODIS AOD数据、气象局发布的气象数据等。

接下来是构建和应用GTWR (Geographically and Temporally Weighted Regression) 模型的过程。 GTWR是一种考虑了空间和时间权重的回归方法，它在每个位置和时间点上估计模型参数，使得模型更适应于空间异质性的情况。

以下是利用Python和相关库（如pandas、numpy、scikit-learn、geopandas、rasterio等）实现GTWR并进行全区域反演的大致步骤：

1. 数据预处理：

   • 加载PM2.5站点数据、AOD数据和气象数据。
   • 确保所有数据在同一坐标系统，并且时间同步。
   • 对缺失值进行处理。

2. 将AOD数据转换为栅格数据： 使用rasterio库将AOD数据读取为栅格数据，然后根据PM2.5站点的位置，提取相应的AOD值。

3. 构建特征矩阵： 从上述数据集中提取与PM2.5相关的特征，比如AOD值、气象变量等。

4. 划分训练集和测试集： 可以按照时间序列划分，例如70%的数据用于训练，剩下的30%用于测试。

5. 实现GTWR模型： 使用gtwr包实现GTWR模型。首先安装该包：pip install gtwr

   import numpy as np
   import pandas as pd
   from sklearn.model_selection import train_test_split
   from gtwr.gtwr import GtWr, GWR
   import geopandas as gpd
   from rasterio import features
   
   # 假设df_pms 是 PM2.5 站点数据，df_aod 是 AOD 数据，df_weather 是气象数据
   # df_pms['geometry'] 是站点的几何对象，包含经纬度信息
   
   X = df_pms[['AOD_value', 'temperature', 'humidity', 'wind_speed', 'wind_direction']]  # 特征矩阵
   y = df_pms['PM2_5']  # 目标变量
   
   # 划分训练集和测试集
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
   
   # 创建GtWr对象
   model = GtWr(endog=y_train, exog=X_train, w_type='gaussian', bandwidth=10000)
   
   # 训练模型
   model.fit()
   

6. 在全区域进行预测：

   • 首先，创建一个网格覆盖整个研究区域。
   • 根据网格的中心点，计算每个网格点的GTWR预测值。
   • 如果有新的未知点位，将其加入到网格中进行预测。

   import rasterio
   from rasterio.features import rasterize
   from shapely.geometry import Point
   from scipy.interpolate import griddata
   
   # 假设研究区域范围为lon_min, lon_max, lat_min, lat_max
   lon_min, lon_max, lat_min, lat_max = -180, 180, -90, 90
   resolution = 0.1  # 设置网格分辨率
   n_lon = int((lon_max - lon_min) / resolution)
   n_lat = int((lat_max - lat_min) / resolution)
   
   # 创建网格
   lons = np.linspace(lon_min, lon_max, n_lon)
   lats = np.linspace(lat_min, lat_max, n_lat)
   grid_lons, grid_lats = np.meshgrid(lons, lats)
   
   # 转换为DataFrame
   grid_points = pd.DataFrame({'lon': grid_lons.flatten(), 'lat': grid_lats.flatten()})
   grid_points['geometry'] = grid_points.apply(lambda row: Point(row.lon, row.lat), axis=1)
   
   # 提取每个网格点的AOD值
   aod_grid = extract_aod_values(grid_points, df_aod)  # 这个函数需要你自己实现，用于从栅格数据中提取AOD值
   
   # 合并其他气象数据
   grid_features = pd.concat([grid_points.drop(columns=['geometry']), aod_grid], axis=1)
   grid_features = pd.merge(grid_features, df_weather, how='left')  # 假设df_weather包含气象数据
   
   # 预测网格点的PM2.5浓度
   grid_predictions = model.predict(grid_features)
   
   # 将预测结果转回栅格格式
   predictions_raster = rasterize([(row['geometry'], row['prediction']) for _, row in grid_predictions.iterrows()],
                                   out_shape=(n_lat, n_lon),
                                   transform=model.grid.transform,
                                   fill=0,
                                   dtype=np.float32)
   
   # 可视化预测结果
   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.imshow(predictions_raster, extent=[lon_min, lon_max, lat_min, lat_max])
   plt.show()
   
   def extract_aod_values(grid_points, df_aod):
       # 这里需要实现从栅格数据中提取AOD值的方法
       pass
   

注意：上述代码仅提供了一个基本框架，具体实现可能需要根据你的实际数据和需求进行调整。此外，对于extract_aod_values函数，你可能需要使用像rasterio.features.rasterize()这样的功能来提取栅格数据中的值。如果你不熟悉栅格操作，建议参考rasterio的官方文档和教程。