【摘 要】
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中国是目前全球PM2.5（fine particulate matter,细颗粒物）污染最严重的地区之一,严重影响我国气候、生态环境和居民健康。然而地面站点和卫星遥感都难以实现完整时空尺度下的PM2.5监测,稀疏的站点PM2.5数据难以代表地形复杂和城市水平复杂区域的PM2.5浓度分布,卫星数据又在获取周期和云雨等因素影响下存在时空覆盖上的缺失。因此本文以中国大陆近地面为研究区,开展2015～20
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中国是目前全球PM2.5（fine particulate matter,细颗粒物）污染最严重的地区之一,严重影响我国气候、生态环境和居民健康。然而地面站点和卫星遥感都难以实现完整时空尺度下的PM2.5监测,稀疏的站点PM2.5数据难以代表地形复杂和城市水平复杂区域的PM2.5浓度分布,卫星数据又在获取周期和云雨等因素影响下存在时空覆盖上的缺失。因此本文以中国大陆近地面为研究区,开展2015～2019年全国尺度下逐日的遥感AOD（Aerosol Optical Depth,气溶胶光学厚度）缺失重建、PM2.5数据集构建及时空演变分析,主要研究内容与成果如下:（1）全国尺度高时空分辨率的PM2.5估算模型构建。基于机器学习模型CatBoost,首先利用高程数据和气象数据对遥感AOD缺失数据进行重建;然后,利用高程数据、气象数据和重建后的AOD数据,建立全国PM2.5日浓度分布估算模型。研究中发现,CatBoost比多元线性回归、支持向量回归和随机森林更适合PM2.5估算研究,模型中添加历史气象数据或结合小波函数都可以提升PM2.5估算模型的精度。其中,由小波函数和CatBoost构建的混合模型“Wavelet-CatBoost”,目前在全国完整时空尺度上估算PM2.5浓度分布的精度最高（R~2=0.89）。（2）中国PM2.5浓度时空特征分析。结合“Wavelet-CatBoost”模型估算的1km分辨率PM2.5日分布数据,发现除新疆盆地空气污染较严重,其余地区的PM2.5分布基本符合“西低东高”规律,高值区域主要是京津冀、长江中下游平原以及四川盆地等地,除新疆盆地的西部地区主要呈现为低值。全国PM2.5浓度在冬春季较高,夏秋季较低,11月至2月空气污染最严重。此外,2015～2019年中国年均PM2.5浓度逐年下降,这与近几年国家大气污染防治工程有关。（3）中国PM2.5浓度分布数据应用。结合中国PM2.5日浓度分布数据,采用复经验正交分解函数对中国PM2.5扩散方式进行分析,发现:1)主要受人类活动影响的京津冀地区PM2.5向南扩散,强度从2017年开始减弱,原因与2017年政府开展的“打赢蓝天保卫战”项目有关;2)新疆盆地PM2.5向东扩散但强度变化不明显,原因是西部PM2.5的时空格局主要由自然地理条件决定。利用PM2.5月均值浓度分布数据,基于K-means聚类方法将PM2.5污染分为8个级别。结合中国PM2.5季节平均值,定性分析了ENSO（El Ni（?）o-Southern Oscillation）对中国大气污染的影响,证实了现有学术观点,即拉尼娜减弱中国北方雾霾,加强南方污染。结合PM2.5年均值数据和人口分布数据,计算了全国人口加权大气污染暴露水平,发现PM2.5人口暴露风险呈下降趋势,2019年,山东省暴露风险最高,北京市则下降为第二位。
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