TY  - Data
T1  - 沙尘暴发生频率及空气质量统计图表（2015-2020年）
A1  - 夏楠
DO  - 10.1371/journal.pone.0285610.g009
PY  - 2025
DA  - 2025-08-28
PB  - 国家冰川冻土沙漠科学数据中心
AB  - 本数据建立了一个地理和时间加权回归模型（GTWR），并利用1公里分辨率的MCD19A2（MODIS/Terra+Aqua陆地气溶胶光学厚度每日L2G全球1公里SIN网格V006）数据和9个辅助变量，估算了2015年至2020年新疆的PM2.5浓度。研究结果表明，与简单线性回归（SLR）和地理加权回归（GWR）模型相比，GTWR模型在新疆PM2.5浓度反演的准确性和可行性方面表现更优。同时，通过将GTWR模型与MCD19A2数据结合，可获得空间分辨率更高的PM2.5空间分布图，2015年至2020年新疆PM2.5年浓度的区域分布与地形特征一致。低值区域主要分布在高海拔山地，高值区域则主要位于低海拔盆地。总体而言，西南部浓度较高，东北部浓度较低。从时间变化来看，六年间的PM2.5浓度呈现单峰分布，2016年为转折点。最后，2015年至2020年新疆季节平均PM2.5浓度存在显著差异，呈现冬季（66.15μg/m³）>春季（52.28μg/m³）>秋季（40.51μg/m³）>夏季（38.63μg/m³）的顺序。研究表明，MCD19A2数据与GTWR模型的结合在反演PM2.5浓度方面具有良好的适用性。
DB  - NCDC
UR  - http://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/b745c3a0-16e3-4b52-8646-558a48e8c9ce
ER  -