地面监测数据网格化存在的问题
需要投入较高的人力、设备成本弥补
固定站点监测
采样数据模式，空间覆盖不全面，同时设备成本和运维成本都很高
移动走航监测
车载移动监测仅覆盖某一时段的道路周边数据，时空局限性大，而且自带排放
无人机监测
无人机飞手技能要求高，滞空时间和载荷重量限制了数据的广度和精度
基于全球卫星、传感器、气象等多源海量数据的自动化获取和处理，行星数据通过大气定量遥感和机器学习技术自主研发的Planet Data大气环境数智化引擎，可以对地面采集数据实现交叉验证，填补或修正地面数据在时间和空间连续性、稳定性和准确度上的不足，实现大气环境数据的实时动态网格化。
高效精确的动态网格化数据，有助于动态监测各类污染源的实时变化，从而动态更新排放清单，获得更加准确的空气质量预测结果。
引自生态环境部专栏《环保大数据实现关键点》
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