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气溶胶粒径吸湿增长因子的机器学习模型
被引量：
2
1
作者
米家媛
李娜
+1 位作者
佟景哲
倪长健
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期638-645,共8页
利用成都市2017年10~12月浊度计、黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物分析仪的逐时观测数据,结合该时段同时次大气能见度(V)、相对湿度(RH)和二氧化氮(NO_(2))监测资料,基于Mie散射理论和免疫进化算法反演气溶胶粒径吸湿增长因子.首先,以RH、C_...
利用成都市2017年10~12月浊度计、黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物分析仪的逐时观测数据,结合该时段同时次大气能见度(V)、相对湿度(RH)和二氧化氮(NO_(2))监测资料,基于Mie散射理论和免疫进化算法反演气溶胶粒径吸湿增长因子.首先,以RH、C_(BC)、C_(BC)/C_(PM1)、C_(PM1)/C_(PM2.5)以及C_(PM2.5)/C_(PM10)作为解释变量集,构建了3种气溶胶粒径吸湿增长因子的机器学习模型(XGBoost模型、CatBoost模型和LightGBM模型),对应的决定系数(R 2)分别为0.869、0.893和0.898,均方根误差(RMSE)分别为0.108、0.097和0.090,平均绝对误差(MAE)分别为0.061、0.054和0.052.通过3种模型进行测试表明,气溶胶粒径吸湿增长的机器学习模型显著降低了传统单变量气溶胶粒径吸湿增长模型在高湿条件下的模拟偏差,也提升了气溶胶粒径吸湿增长多变量GAM模型的计算精度.最后,分析了不同解释变量对机器学习模型模拟效果的影响,确认了黑碳是气溶胶吸湿增长模型的主控变量.研究进一步阐明了气溶胶粒径吸湿增长因子多因素影响的复杂性,并为其模型的科学表征提供了新途径.
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关键词
气溶胶
粒径吸湿增长因子
机器学习
解释变量集
成都
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职称材料
题名
气溶胶粒径吸湿增长因子的机器学习模型
被引量：
2
1
作者
米家媛
李娜
佟景哲
倪长健
机构
成都信息工程大学大气科学学院
辽宁省气象装备保障中心
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期638-645,共8页
基金
四川省科技厅应用基础研发项目(2021YJ0314)
国家重点研发计划项目(2018YFC0214004,2018YFC1506006)。
文摘
利用成都市2017年10~12月浊度计、黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物分析仪的逐时观测数据,结合该时段同时次大气能见度(V)、相对湿度(RH)和二氧化氮(NO_(2))监测资料,基于Mie散射理论和免疫进化算法反演气溶胶粒径吸湿增长因子.首先,以RH、C_(BC)、C_(BC)/C_(PM1)、C_(PM1)/C_(PM2.5)以及C_(PM2.5)/C_(PM10)作为解释变量集,构建了3种气溶胶粒径吸湿增长因子的机器学习模型(XGBoost模型、CatBoost模型和LightGBM模型),对应的决定系数(R 2)分别为0.869、0.893和0.898,均方根误差(RMSE)分别为0.108、0.097和0.090,平均绝对误差(MAE)分别为0.061、0.054和0.052.通过3种模型进行测试表明,气溶胶粒径吸湿增长的机器学习模型显著降低了传统单变量气溶胶粒径吸湿增长模型在高湿条件下的模拟偏差,也提升了气溶胶粒径吸湿增长多变量GAM模型的计算精度.最后,分析了不同解释变量对机器学习模型模拟效果的影响,确认了黑碳是气溶胶吸湿增长模型的主控变量.研究进一步阐明了气溶胶粒径吸湿增长因子多因素影响的复杂性,并为其模型的科学表征提供了新途径.
关键词
气溶胶
粒径吸湿增长因子
机器学习
解释变量集
成都
Keywords
aerosol
particle size hygroscopic growth factor
machine-learning
explanatory variablesset
Chengdu
分类号
X513 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
气溶胶粒径吸湿增长因子的机器学习模型
米家媛
李娜
佟景哲
倪长健
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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