【摘 要】
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分析2019年末新型冠状病毒肺炎疫情爆发以来,在人为活动减小条件下武汉、京津冀、长三角、珠三角等地区的大气污染状况,使用随机森林算法(RFA)对武汉、北京等城市的污染物分布进行模拟.结果 表明,疫情前期,京津冀、长三角、关中地区及四川盆地颗粒物污染较为严重,空气质量指数(AQI)增长趋势明显,以PM2.5为首要污染物,自2月开始颗粒物质量浓度呈下降趋势,AQI减小,表明疫情期间各大城市停工停产使空气质量明显变好.武汉疫情期间ρ(PM2.5)呈降低趋势,RFA对疫情前后的ρ(PM2.5)的模拟效果较好,但对
【机 构】
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兰州大学甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,兰州730000;兰州大学大气科学学院,兰州730000;兰州大学大气科学学院,兰州730000
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分析2019年末新型冠状病毒肺炎疫情爆发以来,在人为活动减小条件下武汉、京津冀、长三角、珠三角等地区的大气污染状况,使用随机森林算法(RFA)对武汉、北京等城市的污染物分布进行模拟.结果 表明,疫情前期,京津冀、长三角、关中地区及四川盆地颗粒物污染较为严重,空气质量指数(AQI)增长趋势明显,以PM2.5为首要污染物,自2月开始颗粒物质量浓度呈下降趋势,AQI减小,表明疫情期间各大城市停工停产使空气质量明显变好.武汉疫情期间ρ(PM2.5)呈降低趋势,RFA对疫情前后的ρ(PM2.5)的模拟效果较好,但对ρ(PM2.5)峰值的模拟结果偏低,对于ρ(PM2.5)＜75 μg/m3的时段模拟效果较好.RFA能较好地模拟出ρ(O3)的一般性变化趋势,对突发高质量浓度时段的模拟能力较弱.检验结果表明RFA的模拟结果平均拟合度指数高,均方根误差和平均绝对误差较小.
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