《表1 数据说明表Tab.1 The Description of Data》

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《顾及平稳特征的PM2.5浓度时空趋势拟合研究》

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地面PM2.5监测数据来自青悦开发环境数据中心（https://wat.epmap.org），频率为每小时。并且获取到了80个PM2.5地面监测站点的地理位置信息。为了统一时空分辨率，对PM2.5浓度数据采用均值法分别求取每个站点的月均值，并将观测站的浓度值赋给所在网格的中心点，当一个网格中存在两个及以上观测站时，中心点的PM2.5浓度为网格内所有观测站均值的平均值。最后对处理后得到的PM2.5浓度数据进行以10为底的对数计算。AOD数据来自LAADS（Level 2and Atmosphere Archive and Distribution System）网站（https://ladsweb.nas.com.nasa.gov/data）的Terra MODIS C06二级气溶胶产品（代号MYD04_3K），时间频率为每天，空间分辨率为3km，数据覆盖范围为113°~120°E，35.5°~42.9°N。采用MYD04_L2Collections6数据集中参数名为“Optical_Depth_Land_And_Ocean”波段为550nm的AOD值。对于得到的AOD值，通过程序进行批量处理，通过重采样获取网格中心点的月均值。最后对处理后得到的AOD数据进行以10为底的对数计算。气象数据来自中国气象科学数据共享服务网（http://www.escience.gov.cn/metdata/page/index.html），频率为每天。并且获取到了186个气象监测站的地理位置信息。气象数据主要包括:温度、风速、相对湿度和大气压强。针对气象数据，首先对气象观测数据进行克吕格插值，再通过重采样提取网格中心点的月均值。最后对处理后得到的气象数据进行以10为底的对数计算。2015年京津冀地区人口数据和数据来源于各省市统计年鉴。人口数据和GDP数据通过地名关联、属性赋值，将统计数据赋值给空间数据，人口数据还要通过计算得到该地区人口密度，然后再通过地理计算，提取网格中心点月均统计数据值。最后对处理后得到的人口密度数据和GDP数据进行以10为底的对数计算。数据说明如表1所示。