위성 기반의 일반화 가법 모델을 이용한 지표 PM2.5 농도 지도화

위성 기반 PM2.5 농도 추정은 지상 모니터링 스테이션의 부족으로 인해 PM2.5 공간 분포를 매핑하는 인기 있는 해결책으로 성장하고 있습니다. 그러나 이러한 애플리케이션은 PM2.5 농도와의 선형 상관관계라는 단순한 가설로 인해 종종 어려움을 겪습니다. 비선형 메커니즘이 실제로 그 상호 작용에 존재하기 때문입니다. 본 연구는 중국의 베이징-톈진-허베이(BTH) 지역을 사례로 하여 위성 기반 PM2.5 농도 매핑을 위한 일반화 가법 모델링(GAM) 방법을 개발했습니다. 이 과정에서 PM2.5 변화와 관련 기여 요인(예: 에어로졸 광학 깊이(AOD), 산업 원천, 토지 사용 유형, 도로망 및 기상 변수) 간의 선형 및 비선형 관계가 포괄적으로 고려되었습니다. GAM 모델의 신뢰성은 전형적인 선형 토지 사용 회귀(LUR) 모델과의 비교를 통해 검증되었습니다. 결과는 GAM 모델링이 연간 및 계절 규모 모두에서 LUR 모델링보다 뛰어난 성능을 보이며, 모델 적합 기반 조정 R²는 명백히 높고 RMSE는 낮다는 것을 보여줍니다. 이를 통해 GAM 기반 봄, 여름, 가을, 겨울 및 연간 모델의 교차 검증 기반 조정 R² 값이 각각 0.92, 0.78, 0.87, 0.85, 0.90인 반면, LUR 모델은 각각 0.87, 0.71, 0.84, 0.84, 0.85임을 확인하고 있습니다. LUR 기반의 '직선' 관계 가설과 달리, GAM 기반 할당 분석에서의 '스무딩 곡선'은 PM2.5 변화에 기여하는 요인이 선형 및 비선형 관계가 교대로 나타나며 불안정함을 드러냅니다. GAM 모델 기반 PM2.5 농도 표면은 불균일한 PM2.5 농도를 이산 관측값에 비추어 고스란히 보여줍니다. 위성 기반 PM2.5 농도 매핑은 PM2.5의 선형 및 비선형 영향 메커니즘을 동시에 고려함으로써 GAM 모델링을 통해 크게 개선될 수 있음을 결론지을 수 있습니다.