【摘 要】
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与重量法相比,基于光散射法的总悬浮颗粒物（TSP）浓度监测仪器具有响应速度快、体积小、成本低等优点。然而,散射强度与TSP质量浓度之间的关系随环境条件和颗粒物性质的变化是非线性的,难以进行人工修正。本研究应用四种机器学习模型（支持向量机SVM、随机森林RF、梯度提升树GBRT和人工神经网路ANN）来校正光散射法仪器TSP浓度测量值。利用上海市城区内17个采样点1141个小时的滤膜称重法和光散射法测
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与重量法相比,基于光散射法的总悬浮颗粒物（TSP）浓度监测仪器具有响应速度快、体积小、成本低等优点。然而,散射强度与TSP质量浓度之间的关系随环境条件和颗粒物性质的变化是非线性的,难以进行人工修正。本研究应用四种机器学习模型（支持向量机SVM、随机森林RF、梯度提升树GBRT和人工神经网路ANN）来校正光散射法仪器TSP浓度测量值。利用上海市城区内17个采样点1141个小时的滤膜称重法和光散射法测量数据,以及附近国控点的污染物浓度数据,进行模型训练和验证。所有四个机器学习模型将校正回归线的斜率从0.4增加到0.9-1.1并将相关系数从0.1增加到0.8-0.9,大大提高了两种方法之间的线性关系。通过机器学习模型的可解释工具,随机森林重要性分析和部分依赖图表明,当PM2.5浓度处在0-80μg/m~3范围内时,光散射仪测得的TSP浓度持续升高,而在PM10和TSP浓度值大于60μg/m~3和200μg/m~3之后,仪器测量值趋于平稳。光散射法测定的TSP浓度在相对湿度超过70%后呈指数增长,与以往对细颗粒物吸湿增长的研究结果一致。综上表明,机器学习模型能有效地校正TSP浓度光散射法测量值之间的相关性。部分依赖图提供了对导致光散射法测量值偏离TSP浓度的主要因素（例如吸湿性增长）的科学见解。
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