中国环境科学

作者：范泽, 李昕翼, 米家媛, 李娜, 涂朝勇, 倪长健

单位：1. 成都信息工程大学大气科学学院, 四川 成都 610225;2. 成都平原城市气象与环境四川省野外科学观测研究站, 四川 成都 610225;3. 成都市气象局, 四川 成都 611130;4. 吉林省气象信息网络中心, 吉林 长春 130062

关键词：气溶胶消光系数,解释变量集,广义可加模型,霾,成都

基金：国家重点研发计划(2023YFC3709301);四川省科技教育联合基金项目(2024NSFSC1983)

基于成都市2017年10~12月逐时大气能见度和相对湿度观测资料,结合同时次黑碳(BC)、颗粒物(PM)以及二氧化氮(NO2)质量浓度数据,利用相关性分析、方差膨胀因子法以及GAM模型分析了气溶胶消光系数对多因素变化的响应关系.结果表明:气溶胶消光系数的解释变量集包括ρPM2.5、RH、ρBC/ρPM2.5、ρPM1/ρPM2.5和ρPM2.5/ρPM10(ρBC、ρPM1、ρPM2.5和ρPM10分别为BC、PM1、PM2.5和PM10的质量浓度),各解释变量与气溶胶消光系数均呈现出显著的非线性关系(通过α=0.001的显著性检验).相比于传统气溶胶消光系数双变量模型,以ρPM2.5、RH、ρBC/ρPM2.5、ρPM1/ρPM2.5和ρPM2.5/ρPM10为解释变量的气溶胶消光系数多变量GAM模型显著提升了对气溶胶消光系数的模拟效果,降低了气溶胶消光系数在高湿气象条件下的模拟偏差.对应轻微、轻度、中度和重度霾,GAM模型的调整判定系数(R2)分别为0.659、0.683、0.738和0.938,决定系数(R2)分别为0.686、0.737、0.777和0.961,平均相对误差(MRE)分别为0.091、0.041、0.071和0.016.上述成果揭示了气溶胶消光系数多因素影响的复杂性及其与霾强度变化的内在联系.

来源：2025年第11期

《中国环境科学》期刊编辑部

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