【摘 要】
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基于2015–2020年北京35个环境空气站和20个气象站观测资料,应用机器学习方法(随机森林算法)分离了气象条件和源排放对大气污染物浓度的影响.结果发现,为应对疫情采取的隔离措施使北京2020年春节期间大气污染物浓度降低了35.1%–51.8%;其中,背景站氮氧化物和一氧化碳浓度的降幅最大,超过了以往报道较多的交通站点.同时,2020年春节期间的气象条件不利于污染物扩散,导致多次霾污染事件发生.为进一步改善北京空气质量,未来需要优化减排策略.
【机 构】
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CollaborativeInnovationCentreofAtmosphericEnvironmentandEquipmentTechnology,StateKeyLaboratoryofAtmo
【基金项目】
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This work was supported by the National Natural Science Foundation of China(Grant number 42077204),the National Key Research and Development Project(Grant number 2017YFC0210103),with data support prov
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基于2015–2020年北京35个环境空气站和20个气象站观测资料,应用机器学习方法(随机森林算法)分离了气象条件和源排放对大气污染物浓度的影响.结果发现,为应对疫情采取的隔离措施使北京2020年春节期间大气污染物浓度降低了35.1%–51.8%;其中,背景站氮氧化物和一氧化碳浓度的降幅最大,超过了以往报道较多的交通站点.同时,2020年春节期间的气象条件不利于污染物扩散,导致多次霾污染事件发生.为进一步改善北京空气质量,未来需要优化减排策略.
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