机器学习算法在大气成分变化规律研究中的应用

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由于大气成分在大气环境中变化复杂,影响因素较多,因此如何有效分析这些成分的变化规律,进而研究大气污染机理以及空气质量变化规律具有十分重要的意义。在此背景下,本文基于机器学习算法研究了不同相态的大气物质在大气中的长短期变化规律,充分考虑了气象条件、源排放等相关因素,以此实现对物质演变趋势的准确分析。为此,我们选择了三种应用场景开展论文研究:(1)应用于短期污染物突发减排场景下大气成分变化规律的研究。本研究基于北京地区35个空气质量监测站观测数据,以PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3和CO为研究对象。研究发现:在封锁期间,由于人为排放量大幅度减少,大多数污染物浓度显著下降,其中PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO浓度分别下降了36.5%~42.3%、48.4%~52.5%、48.6%~54.4%、37.1%~51.0%和33.5%~37.8%。PM2.5和SO2在交通站点,CO和NO2在背景站点以及PM10在城市站点的下降幅度最大。疫情期间,尽管采取了严格的防控措施,大部分污染物的污染水平在2020年降至历年最低,但春节前后仍发生多起严重雾霾事件,主要由于不利的气象条件,导致PM2.5增加了92%~126.4%。(2)应用于短期污染物突发排放场景下大气成分变化规律的研究。本研究基于香河站点的观测数据,以NH3为研究对象。研究发现:在研究期间,NH3浓度大部分低于65 ppb。然而,意外燃烧事件导致2017年11月18日至21日NH3浓度显著增加,峰值超过600 ppb。借助机器学习算法,与未发生燃烧事件情景相比,发现这次燃烧事件导致NH3浓度增加411%。值得注意的是,在燃烧期间,ΔNH3/ΔCO比值为0.016,表明生物质燃烧可能是主要的来源。另外,这次燃烧事件排放的NH3可以影响到下风向区(~300km),如天津、唐山和渤海湾等地区。(3)应用于大气成分在大气环境中长期变化规律的研究。本研究基于南岳站点15年降水观测数据,以降水中p H和电导率为研究对象。研究发现:在2007–2020年南岳降雨量呈现出先增后减再增再减的“M”型变化趋势,年平均降雨量范围为1508.8~2364.9 mm,平均值为1876.5 mm。年平均p H值呈现先降后缓增再快增的变化趋势,变化范围为4.4~5.4,平均值为4.9。年平均电导率整体上呈现下降趋势,变化范围为26.9~74.8μs cm-1,平均值为46.7μs cm-1。气象条件对p H的影响不显著,相对变化在±5%的范围内波动,而对电导率影响较大,导致电导率在2013–2020下降6.6%~24.0%。剥离气象后,p H值仍然低于5.6。综上所述,机器学习算法能够分析不同相态的大气成分在大气环境中的长短期变化规律,有效补充了大气化学研究方法,具有广阔的应用前景。
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