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基于机器学习的汾渭平原PM_(2.5)和O_(3)变化特征及影响因素
被引量：
4
1
作者
李焕
苏慧
+2 位作者
张婷
赵竹子
王璐瑶
《环境化学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1585-1598,共14页
本文以2017—2021年汾渭平原典型城市西安大气PM_(2.5)和O_(3)浓度数据为基础,运用机器学习方法分析了PM_(2.5)和O_(3)的变化特征和趋势,讨论了污染气体(NO_(2)、SO_(2)、CO和HCHO)与气象因素(温度、相对湿度、风速、大气压力、边界层...
本文以2017—2021年汾渭平原典型城市西安大气PM_(2.5)和O_(3)浓度数据为基础,运用机器学习方法分析了PM_(2.5)和O_(3)的变化特征和趋势,讨论了污染气体(NO_(2)、SO_(2)、CO和HCHO)与气象因素(温度、相对湿度、风速、大气压力、边界层高度和太阳辐射)对PM_(2.5)和O_(3)浓度变化的交互影响.Theil-Sen趋势分析发现2017—2021年西安市PM_(2.5)和O_(3)分别以每年6.03%和2.06%的速度下降.单因素广义加性模型(GAM)中,NO_(2)、SO_(2)和CO对PM_(2.5)浓度变化影响的模型解释率较高,温度、太阳辐射和大气压对O_(3)浓度变化影响的模型解释率较高.多因素GAM模型中,PM_(2.5)和O_(3)均呈现非线性变化,模型的解释方差分别为84.9%和75.0%,拟合程度较高.通过等高线图分析了多个气象因素和多种污染气体两两交互作用分别对PM_(2.5)和O_(3)浓度的影响,其中温度和污染气体(NO_(2)、SO_(2)、CO和O_(3))对PM_(2.5)浓度的影响更大;温度和太阳辐射对O_(3)的影响更大.NO_(2)和CO分别与气象条件两两相互作用时,PM_(2.5)浓度随NO_(2)和CO的增高而增高,O_(3)浓度则与NO_(2)和CO的变化趋势相反.结合本地污染物源清单,建议加强控制工业源和移动源排放,有助于降低PM_(2.5)和O_(3)的浓度.
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关键词
PM2.5
O_(3)
机器学习
变化趋势
影响因素
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职称材料
人为管控下典型城市空气质量及经济指标特征
2
作者
周岳
屈垚
+3 位作者
张勇
刘卉昆
师菊莲
朱崇抒
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第S01期118-126,共9页
为探讨中国典型城市在极端人为源管控条件下空气质量和产业特征,文章分析了2018-2020年1-5月武汉、北京、上海、广州、西安、成都和拉萨等7个城市空气质量及产业发展指标;同比了极端人为管控期大气污染物浓度及经济产业指标变化特征。...
为探讨中国典型城市在极端人为源管控条件下空气质量和产业特征,文章分析了2018-2020年1-5月武汉、北京、上海、广州、西安、成都和拉萨等7个城市空气质量及产业发展指标;同比了极端人为管控期大气污染物浓度及经济产业指标变化特征。结果表明:受极端人为管控影响,管控期各污染物浓度同比、环比均出现显著降低,其中NO_(2)浓度环比下降幅度最大,约为50%,其次是PM_(2.5)和PM_(10),百分比为30%~40%。但O_(3)浓度总体呈现上升趋势,未来需进一步采取措施,加强PM_(2.5)和O_(3)协同控制,推动城市空气质量持续改善。各城市不同管控力度对大气污染浓度变化有显著影响。此外,对比了2020年第一和第二季度3类产业发展状况,北京、广州、西安和成都均为第一产业产值恢复速度较快,第三产业增长率最慢为10%;同比3类产业表明管控措施对第二产业影响较大。
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关键词
空气质量
大气污染特征
产业结构
人为源管控
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职称材料
题名
基于机器学习的汾渭平原PM_(2.5)和O_(3)变化特征及影响因素
被引量：
4
1
作者
李焕
苏慧
张婷
赵竹子
王璐瑶
机构
中国科学院地球环境研究所
西安地球环境创新研究院
陕西省大气污染与雾霾防治重点实验室
陕西
关中平原区域生态环境变化与综合治理国家野外科学观测研究站
江苏理工学院
出处
《环境化学》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1585-1598,共14页
基金
中国科学院西部之光项目(XAB2021YN05)
黄土与第四纪地质国家重点实验室开放基金(SKLLQG1944)资助.
文摘
本文以2017—2021年汾渭平原典型城市西安大气PM_(2.5)和O_(3)浓度数据为基础,运用机器学习方法分析了PM_(2.5)和O_(3)的变化特征和趋势,讨论了污染气体(NO_(2)、SO_(2)、CO和HCHO)与气象因素(温度、相对湿度、风速、大气压力、边界层高度和太阳辐射)对PM_(2.5)和O_(3)浓度变化的交互影响.Theil-Sen趋势分析发现2017—2021年西安市PM_(2.5)和O_(3)分别以每年6.03%和2.06%的速度下降.单因素广义加性模型(GAM)中,NO_(2)、SO_(2)和CO对PM_(2.5)浓度变化影响的模型解释率较高,温度、太阳辐射和大气压对O_(3)浓度变化影响的模型解释率较高.多因素GAM模型中,PM_(2.5)和O_(3)均呈现非线性变化,模型的解释方差分别为84.9%和75.0%,拟合程度较高.通过等高线图分析了多个气象因素和多种污染气体两两交互作用分别对PM_(2.5)和O_(3)浓度的影响,其中温度和污染气体(NO_(2)、SO_(2)、CO和O_(3))对PM_(2.5)浓度的影响更大;温度和太阳辐射对O_(3)的影响更大.NO_(2)和CO分别与气象条件两两相互作用时,PM_(2.5)浓度随NO_(2)和CO的增高而增高,O_(3)浓度则与NO_(2)和CO的变化趋势相反.结合本地污染物源清单,建议加强控制工业源和移动源排放,有助于降低PM_(2.5)和O_(3)的浓度.
关键词
PM2.5
O_(3)
机器学习
变化趋势
影响因素
Keywords
PM_(2.5)
O_(3)
Machine learning
Changing trend
Influencing factors.
分类号
X-1 [环境科学与工程]
O6 [理学—化学]
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职称材料
题名
人为管控下典型城市空气质量及经济指标特征
2
作者
周岳
屈垚
张勇
刘卉昆
师菊莲
朱崇抒
机构
中国科学院地球环境研究所
中国科学院第四纪科学与全球变化卓越创新中心
西安地球环境创新研究院
陕西
关中平原区域生态环境变化与综合治理国家野外科学观测研究站
陕西省大气污染与雾霾防治重点实验室
出处
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第S01期118-126,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0212200)。
文摘
为探讨中国典型城市在极端人为源管控条件下空气质量和产业特征,文章分析了2018-2020年1-5月武汉、北京、上海、广州、西安、成都和拉萨等7个城市空气质量及产业发展指标;同比了极端人为管控期大气污染物浓度及经济产业指标变化特征。结果表明:受极端人为管控影响,管控期各污染物浓度同比、环比均出现显著降低,其中NO_(2)浓度环比下降幅度最大,约为50%,其次是PM_(2.5)和PM_(10),百分比为30%~40%。但O_(3)浓度总体呈现上升趋势,未来需进一步采取措施,加强PM_(2.5)和O_(3)协同控制,推动城市空气质量持续改善。各城市不同管控力度对大气污染浓度变化有显著影响。此外,对比了2020年第一和第二季度3类产业发展状况,北京、广州、西安和成都均为第一产业产值恢复速度较快,第三产业增长率最慢为10%;同比3类产业表明管控措施对第二产业影响较大。
关键词
空气质量
大气污染特征
产业结构
人为源管控
Keywords
air quality
air pollution characteristics
industrial structure
anthropogenic source control
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
基于机器学习的汾渭平原PM_(2.5)和O_(3)变化特征及影响因素
李焕
苏慧
张婷
赵竹子
王璐瑶
《环境化学》
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
在线阅读
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职称材料
2
人为管控下典型城市空气质量及经济指标特征
周岳
屈垚
张勇
刘卉昆
师菊莲
朱崇抒
《环境科学与技术》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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