中国环境科学

作者：姜明栋, 王馨阳, 颜蓉, 于欣鑫, 毋泽鹏

单位：1. 东南大学公共管理系, 东南大学长三角碳中和战略发展研究院, 江苏 南京 211189;2. College of Business and Economics, Australian National University, Canberra, Australia 2601;3. 盐城工学院绿色低碳发展研究院, 江苏 盐城 224051;4. 中国人民大学生态环境学院, 北京 100872;5. 北京大学环境科学与工程学院, 北京 100871

关键词：随机森林模型,臭氧(O3),细颗粒物(PM2.5),气象因素,夜间灯光,污染预测,“2+26”地区

基金：国家自然科学基金资助国际合作项目(W2412157);国家社会科学基金资助重点项目(21AZD060);国家社会科学基金资助项目(23BGL317);江苏省社会科学基金资助重点项目(22EYA001)

以夜间灯光作为经济活动强度的代理变量,借助随机森林技术构建耦合人类活动和气象因素的O3浓度预测模型,并基于京津冀及周边地区(“2+26”城市)2014~2022年数据展开实证研究,在此基础上进一步比较研究经济活动强度对不同时间尺度,不同地区和不同污染物浓度预测的贡献差异.结果发现:①在不同时间尺度,经济活动强度均对O3浓度预测均有显著贡献,在年尺度,经济活动强度对O3浓度预测的贡献度达到0.7053,超过各类气象因子成为首要贡献因素,但在日尺度,气温等气象因素的贡献度相对更高,经济活动强度贡献度仅为0.0869.②不同因素对O3浓度高值区与低值区的预测贡献存在显著差异,气温和经济活动对高值区O3浓度影响显著,而低值区城市表现出不同因子预测贡献的区域性和不连续性特点.③在长时间尺度,人类经济活动对城市PM2.5和O3浓度均有决定性贡献;在短时间尺度,经济活动对PM2.5浓度的影响仅次于气温,但对O3浓度的驱动贡献较小.

来源：2025年第9期

《中国环境科学》期刊编辑部

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