【摘 要】
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颗粒物≤2.5μm(PM2.5)质量浓度时空变化对于环境污染防控和暴露评估非常重要。目前,我国PM2.5地面监测站点尚未实现空间全覆盖,从卫星遥感获得的气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth,AOD）为大范围常规PM2.5监测提供有效手段。PM2.5具有多时间、多尺度、非线性的变化特征,基于机器学习方法的多元回归和BP神经网络（Back Propagation Neural N
【基金项目】
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辽宁省教育厅科学研究一般项目,下垫面对气溶胶粒子光学特性的影响研究 ,（项目编号: LJKZ0979）
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颗粒物≤2.5μm(PM2.5)质量浓度时空变化对于环境污染防控和暴露评估非常重要。目前,我国PM2.5地面监测站点尚未实现空间全覆盖,从卫星遥感获得的气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth,AOD）为大范围常规PM2.5监测提供有效手段。PM2.5具有多时间、多尺度、非线性的变化特征,基于机器学习方法的多元回归和BP神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）在多变量预测方面分别具有解释性和非线性映射能力。本文融合卫星遥感1km分辨率AOD和气象因素,在建立多元线性回归模型和BPNN的基础上,为提高预测精度和稳定性,建立多元逐步回归模型和遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化的BPNN实现PM2.5浓度对比预测,为高分辨率的城市地区内PM2.5浓度研究提供模型选择。本文从年际变化特征、季节变化特征和空间分布的维度分析了大连市2015～2020年AOD和PM2.5浓度相关性,并从气象因素等角度详细分析了其原因,构建了一元回归模型定量探究AOD预测PM2.5浓度的可行性。结果表明:AOD和PM2.5年际变化均呈逐年下降趋势,但存在明显季节性差异,AOD值夏季高,冬季低,而PM2.5浓度夏季低,春季和冬季高。AOD和PM2.5浓度在大连西南部主城区都存在高值区,主城沿海地区和东北部数值相对较低,大连西北部以及东部沿海一带AOD值较高。AOD与PM2.5最优非线性模型为一元三次函数。探究气象因素（温度、相对湿度、气压、风速、降水量、能见度）对PM2.5浓度变化的影响,结果表明:温度对于PM2.5的影响机制呈现分段效应;相对湿度与PM2.5浓度呈正相关;气压、降雨、风速与PM2.5浓度呈负相关;能见度与PM2.5呈较强负相关。融合AOD和气象因素分别建立多元线性模型、逐步回归模型、BPNN和GA-BPNN实现PM2.5浓度和空气质量等级预测。四种模型对比结果表明:测试集R~2分别0.56、0.57、0.70和0.73,RMSE分别为21.85μg/m~3、11.47μg/m~3、10.67μg/m~3和10.27μg/m~3,空气质量等级预测准确率分别为48.2%、80.1%、83.0%、84.5%。逐步回归比线性回归模型RMSE降低了10.38μg/m~3,GA-BPNN与BPNN相比SDRMSE从0.36μg/m~3下降到0.17μg/m~3,模型稳定性提高。预测时间序列表明:逐步回归优于线性回归,但对于极值和长期趋势的预测能力欠佳,优化前后的BPNN皆可实现年际长期PM2.5日浓度预测,GA-BPNN对于极值的预测效果更好。综合对比四个模型,结果表明:GA-BPNN能够处理复杂模糊映射关系,计算复杂度更低,适用于实际应用推广,对于PM2.5浓度预测更具优势。
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