【摘 要】
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高时间分辨率PM2.5空间分布数据对动态监测和控制PM2.5污染具有重要意义。本文以四川省为研究区域,选取Himawari-8气溶胶光学厚度（AOD）、ERA5气象再分析资料、DEM、土地利用数据（LUCC）、夜光遥感数据（NL）和归一化植被指数（NDVI）等作为估算变量,使用改进的重采样法进行数据匹配,采用本文提出的改进的线性混合模型结合地理智能随机森林（i LME+Geoi-RF）模型估算四川
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高时间分辨率PM2.5空间分布数据对动态监测和控制PM2.5污染具有重要意义。本文以四川省为研究区域,选取Himawari-8气溶胶光学厚度（AOD）、ERA5气象再分析资料、DEM、土地利用数据（LUCC）、夜光遥感数据（NL）和归一化植被指数（NDVI）等作为估算变量,使用改进的重采样法进行数据匹配,采用本文提出的改进的线性混合模型结合地理智能随机森林（i LME+Geoi-RF）模型估算四川省PM2.5浓度;在此基础上,利用该模型反演的四川省月均网格化PM2.5浓度数据,以5 km×5 km网格为评价单元,在月时间尺度上,采用集成学习模型分析不同影响因素对PM2.5浓度变化的响应。研究结果表明:（1）相较于本文选取的对比模型,i LME+Geoi-RF模型精度有较大提升,模型拟合R~2、RMSE和MAE分别为0.97、3.59μg·m-3和2.13μg·m-3,交叉验证R~2、RMSE和MAE分别为0.88、7.90μg·m-3和4.45μg·m-3。该模型可获取更高精度的四川省PM2.5时空分布特征,可为环境污染治理提供更合理的科学参考。（2）四川省各季节PM2.5浓度存在明显差异,各季节PM2.5浓度大小关系为:冬季＞秋季＞春季＞夏季。在空间分布上,四川省PM2.5浓度总体上呈东高西低和成都平原局部污染程度较高的特点,高值区主要分布在经济发达和人口密集的东部地区,低值区主要分布在经济发展落后和人口稀疏的西部地区。（3）虽然不同模型估算出的PM2.5浓度整体分布基本一致,但i LME+Geoi-RF模型能更准确的估算四川省PM2.5污染的空间分布格局。（4）相较于卷积神经网络（CNN）、深度置信网络（DBN）、自适应提升算法（Ada Boost）、极限梯度提升算法（XGBoost）和随机森林（RF）,集成学习模型能更准确模拟出PM2.5浓度与影响因素间的关系,具有更佳的影响因素分析能力。（5）2015年9月～2020年8月四川省PM2.5存在显著的空间自相关性和空间异质性,大气污染的区域性和集聚性特征明显,PM2.5浓度主要呈高高集聚和低低集聚。（6）在本文所选取的影响因素中,气压、温度、高程和低植被指数是影响四川省PM2.5浓度的关键因素,但在不同的月份PM2.5的关键影响因素不尽相同。因此,在不同的月份甄别影响四川省PM2.5浓度的关键因素对空气质量精细化治理至关重要。（7）在本文所选取的影响因素交互作用中,气压∩温度、气压∩夜间灯光指数、温度∩夜间灯光指数、边界层高度∩气压、相对湿度∩气压、高程∩夜间灯光指数、气压∩降水量、归一化植被指数∩气压、相对湿度∩气压、风速∩温度、温度∩降水和边界层高度∩温度是影响四川省PM2.5浓度的关键交互因素,但在不同的月份影响因素间的交互作用对PM2.5的影响程度不尽相同。因此,在月时间尺度上甄别影响四川省PM2.5浓度的关键交互因素可为PM2.5污染防治提供一定科学依据。
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