【摘 要】
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选取气溶胶光学厚度、海拔、年降水量、年均气温、年均风速、人口密度、GDP密度和NDVI作为影响因子,基于随机森林模型、特征重要性排序和偏依赖图技术,研究中国PM2.5浓度空间分布的影响因素及其区域差异.结果表明:①与多元回归、广义可加模型和BP神经网络相比,随机森林模型估算的PM2.5浓度精度最高,可用于PM2.5污染的影响因素研究.②PM2.5浓度随气溶胶光学厚度、人口密度和GDP密度的增加呈先
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41271516）；
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选取气溶胶光学厚度、海拔、年降水量、年均气温、年均风速、人口密度、GDP密度和NDVI作为影响因子,基于随机森林模型、特征重要性排序和偏依赖图技术,研究中国PM2.5浓度空间分布的影响因素及其区域差异.结果表明:①与多元回归、广义可加模型和BP神经网络相比,随机森林模型估算的PM2.5浓度精度最高,可用于PM2.5污染的影响因素研究.②PM2.5浓度随气溶胶光学厚度、人口密度和GDP密度的增加呈先上升后平稳的趋势,随降水、风速和NDVI的增加呈先下降后平稳的趋势,随海拔和气温的增加呈下降→上升→下降的趋势.③气溶胶光学厚度对PM2.5浓度空间分布的影响最大,可解释37.96%的PM2.5浓度空间分异;年降水量对PM2.5浓度空间分布的影响最小,解释率仅为5.75%.④影响因子与PM2.5浓度的关系存在空间异质性,同一影响因子对不同地理分区的PM2.5浓度的影响程度有所不同.气溶胶光学厚度对华南地区PM2.5浓度的空间分布影响最大,对东北地区影响最小.
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