一种基于日尺度硝酸盐湿沉降云下/云中清除反演方法

本发明提供了一种基于日尺度硝酸盐湿沉降云下/云中清除反演方法，属于遥感大气环境应用学领域，基于卫星数据结合后向轨迹模型，计算降水事件前云中污染物浓度参数以量化远程污染输送效应；基于卫星观测、地面观测等多源数据构建随机森林机器学习模型，集成气象因子、污染物浓度参数、云属性参数、社会经济因子及地形因子等进行日尺度沉降估算；采用交叉验证优化模型并通过偏差校正提升空间泛化能力；解析各因子贡献，并输出日尺度湿沉降通量网格化数据。本发明采用上述的一种基于日尺度硝酸盐湿沉降云下/云中清除反演方法，首次实现日分辨率湿沉降估算，精准捕捉夏季强降水事件的短期沉降动态，并量化云中清除效应对清洁区域的贡献。