基于多模型集成的PM2.5浓度反演和约束融合方法

本发明提供了基于多模型集成的PM2.5浓度反演和约束融合方法，针对高时空分辨率的葵花8卫星数据，使用多种不同的机器学习算法进行堆叠集成构建新的模型，基于卫星数据进行反演建模，生成PM2.5浓度反演场，进一步利用实况站点观测数据对其进行物理约束融合，最终获取高分辨率的多源精细化融合数据集，与传统方法相比，该方法具有可解释性且反演的预报精度更高，物理约束融合能够有效优化模型预测不准确的数据点，近一步提升预测数据集的质量。