基于北京美国大使馆单点每日PM2.5监测值，估算全北京市区每日PM2.5浓度。只用一个单点的观测值，推算较大区域的均值或总量。单点观测在地学中经常遇到，例如：当新增观测点受成本或条件限制、历史记录稀少、偏远地区观测稀缺等情形。
中国科学院地理科学与资源研究所王劲峰研究团队提出了SPA（Single Point Area Estimation）模型。其原理是：对单点值加权，用以估算大区域真实值，以估值无偏最优为目标。经数学推导得到：该单点权重和估值误差是区域空间关联性以及该单点与区域总体垂直关联性的函数。关联性系数可用辅助变量估算。辅助变量应当与观测变量有一定的时空协同性，全覆盖，易获取。
SPA案例：基于北京美国大使馆单点每日PM2.5监测值，以北京市区均匀分布的18个PM10监测点值为辅助变量，估算得到全北京市区2010.5.10至2011.12.6每日PM2.5浓度，给出了95%置信区间。交叉检验精度R2在0.76-0.97之间，绝大多数大于0.90。
最新研究成果发表在PLoS ONE（ Wang JF, Hu MG, Xu CD, Christakos G, Zhao Y. 2013. Estimation of citywide air pollution in Beijing. PLoS ONE 8(1): e53400）期刊。（来源：中国科学院地理科学与资源研究所）
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