低成本传感器网络与土地利用回归：在南加州以高时空分辨率插值二氧化氮浓度
应用统计
2020-02-19 v1
摘要
低成本传感器的发展与新校准算法为补充现有监管网络以在高空间分辨率及小时和亚小时时间尺度上测量空气污染物提供了新机遇。我们利用随机森林模型基于低成本传感器网络数据描述土地利用特征对局部尺度空气质量的影响，将该模型扩展至以高空间分辨率描述空气质量的小时尺度变化，并表明模型偏差可用于识别空气质量偏离预期土地利用效应的特定条件与位置。检测到偏差的条件与位置符合基于一般经验的预期。
引用
@article{arxiv.1911.03130,
title = {Low-cost sensor networks and land-use regression: interpolating nitrogen dioxide concentration at high temporal and spatial resolution in Southern California},
author = {Lena Weissert and Kyle Alberti and Elaine Miles and Georgia Miskell and Brandon Feenstra and Geoff S Henshaw and Vasileios Papapostolou and Hamesh Patel and Andrea Polidori and Jennifer A Salmond and David E Williams},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.03130},
year = {2020}
}
备注
26 pages, 11 figures