近地面臭氧的时空精细尺度监测对大气污染治理与公共健康研究具有重要意义。本研究整合地面站点监测数据、卫星遥感产品、气象再分析资料、排放清单以及地理因子等多源数据，开展五公里空间分辨率的小时级近地面臭氧浓度估算。此外，研究引入优化后的RMAPS_Chem化学传输模式模拟结果，该模式可精准还原近地面臭氧及其关键前体物二氧化氮的浓度水平，并进一步将这套精细化大气化学数据集耦合至臭氧估算模型中。利用时空LightGBM模型（ST-LightGBM）对随机森林（RF）模型的预测结果进行校正，构建起残差校正框架。结果表明，本研究构建的模型在小时尺度、0.05°分辨率下估算精度较高（判定系数 R² = 0.86，均方根误差 RMSE = 13.58 μg/m³），同时大幅提升了臭氧空间制图质量。该研究成果为臭氧精细化监测提供了一种高效可行的技术方案，对大气污染防治工作具有重要的实践指导意义。

陈佳佳等将继续开展大气遥感、多源数据融合及大气污染防治的相关研究工作，进一步提升大气污染物时空精细监测精度，助力遥感技术在大气污染防治领域的应用与发展。

论文信息：Jiajia Chen, Ziwei Li, Xuechen Zhang, Ying Wei. Estimation method of hourly near-surface ozone based on a residual correction framework, Atmospheric Pollution Research, Volume 17, Issue 9, 2026, 103149, ISSN 1309-1042.

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.apr.2026.103149.

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