【摘 要】
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本研究利用PM2.5实测数据、MERRA-2 AOD与PM2.5再分析数据、气象因子和夜间灯光等数据,基于极限梯度提升、梯度提升、随机森林模型和Stacking模型融合技术提出了PM2.5浓度组
【机 构】
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安徽师范大学地理与旅游学院,芜湖241002;安徽自然灾害过程与防控研究省级实验室,芜湖 241002;霍山县水土保持试验站,六安237266;中海环境科技(上海)股份有限公司,合肥230001
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本研究利用PM2.5实测数据、MERRA-2 AOD与PM2.5再分析数据、气象因子和夜间灯光等数据,基于极限梯度提升、梯度提升、随机森林模型和Stacking模型融合技术提出了PM2.5浓度组合估算模型.在此基础上,从年、季、月尺度综合分析了2000 ～2019年中国PM25时空变化特征.结果表明:①组合模型实现了中国2000年以来PM2.5逐月浓度的可靠估算.②2000～2019年中国PM2.5年均浓度呈快速增加→保持稳定→显著下降的趋势,2007年和2014年分别为增加到稳定和稳定到下降的转折点.PM2.5月均浓度呈先降后升的“U”型趋势,最小值在7月,最大值在12月.③自然地理条件和人类活动奠定了中国PM2.5浓度年度空间格局变化的基础,气象条件的逐月变化决定了PM25浓度月度空间格局变化的主基调.④2000～2014年中国PM2.5浓度的标准差椭圆中心向东移动,2014 ～2018年椭圆中心向西移动.1～3月椭圆中心向西移动,4～9月椭圆中心先北移后南移,9 ～12月椭圆中心向东移动.
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