大气污染研究对于公共健康和环境保护至关重要，了解大气颗粒物的来源和分布有助于制定有效的控制措施。本书采用人工神经网络模型实现大气颗粒物浓度时空估计，详细分析了中国PM10和PM2.5浓度的时空分布格局及其在2006―2010年的变化趋势；探索了基于离散小波变换的PM2.5信息增强技术，将空间估算的分辨率提升至30m；并构建了大气颗粒物污染遥感监测原型系统，揭示了PM2.5浓度与人类健康和生态环境影响的因果关联，这种因果关系也为提高基于大模型的PM2.5估算方法的可解释性提供了理论支持。本书对于从事环境科学、遥感监测及大气污染研究的科研人员和专业学生具有重要参考价值。通过理论与实证相结合的方法，本书不仅提供了高空间分辨率的大气颗粒物浓度估算方法，还揭示了其生态环境效应，为环保部门及相关职能部门提供科学管理与污染防治决策依据。

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