Development and validation of a regression model for estimating dust concentration from visibility and relative humidity
Received date: 2024-10-29
Revised date: 2025-01-17
Online published: 2025-03-26
In this study， we develop a regression model for dust concentrations based on the ground station observation data of PM10 concentration， visibility and relative humidity during dust events in Beijing in 2021. After a detailed analysis of the relationship among the three elements （i.e.， PM10 concentration， visibility， and relative humidity）， we found that dust concentration has a significant negative correlation with visibility and a weak correlation with relative humidity. When only visibility was used for fitting， dust concentration can be estimated reasonably with the determination coefficient R2 greater than 0.9， and the piecewise function combining power function and exponential function has the better fitting results， with a R2 of 0.935， a root mean square error （RMSE） of 231.96 μg·m-3， and a mean error （ME） of 3.22 μg·m-3. Introducing relative humidity further improves the fitting performance， with R2 increased to 0.939， RMSE reduced to 224.57 μg·m-3， and ME being -3.8 μg·m-3.
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