《表1 实验数据信息与来源》

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《基于地理神经网络加权回归的中国PM_(2.5)浓度空间分布估算方法》

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许多研究表明融合气象条件、地表高程等因子能进一步提高PM2.5空间估算精度。文章在选取AOD数据作为辅助因子的基础上，进一步增加了温度（TEMP）、降水量（TP）、风速（WS）、风向（WD）等气象因子以及地表高程（DEM）因子作为模型的自变量输入，研究时间尺度为2017年平均。实验数据情况如表1所示，主要包含数据类型、数据名称、变量名称、时间分辨率、空间分辨率、数据来源等信息。