【摘 要】
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准确掌控区域二氧化氮（NO2）浓度时空分布,对于区域NO2污染防控措施的制定具有重要意义。空气质量监测站点的稀疏且空间分布不均为计算全面域的NO2带来了较大挑战,尤其对于监测站点数量较少的城市。为全面把控四川省宜宾市近年来NO2时空变化特征,研究使用TROPOMI卫星遥感数据,采用基于机器学习的多重插补链式方程（MICE）克服原始观测数据稀疏不均的问题,重构了2019～2021年宜宾市1 km网格
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（22076129）；
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准确掌控区域二氧化氮（NO2）浓度时空分布,对于区域NO2污染防控措施的制定具有重要意义。空气质量监测站点的稀疏且空间分布不均为计算全面域的NO2带来了较大挑战,尤其对于监测站点数量较少的城市。为全面把控四川省宜宾市近年来NO2时空变化特征,研究使用TROPOMI卫星遥感数据,采用基于机器学习的多重插补链式方程（MICE）克服原始观测数据稀疏不均的问题,重构了2019～2021年宜宾市1 km网格NO2小时浓度。基于站点的留出法验证中R~2和RMSE分别为0.67和8.4μg/m~3。宜宾市2019～2021年各年的人口加权NO2浓度([NO2]pw)分别为19.1±5.5、14.9±5.3和14.8±6.2μg/m~3。多年的季均[NO2]pw在冬季最高,其次依次为秋季、春季及夏季。NO2浓度在800～1000和1800～2300点呈现出上升趋势,一般夜间NO2污染比白天更严重。翠屏区主城区是宜宾市最主要的NO2污染区域,岷江及长江流域的NO2浓度也较高。在2020年应对COVID-19的全面封控期间,宜宾NO2浓度大幅度降低,[NO2]pw相比2019年降低了约25%。精确的高分辨率NO2时空分布结果可为当地减排策略的制定提供时量化的数据支撑。
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