中国环境科学

作者：李一蜚, 秦凯, 李丁, 樊文智, 何秦

单位：中国矿业大学环境与测绘学院, 江苏 徐州 221116

关键词：臭氧(O3),梯度提升回归树(GBRT),人口暴露,时空分布

基金：

国家自然科学基金项目（41975041）；徐州重点研发计划（社会发展）（KC18225）

将机器学习中的梯度提升回归树（GBRT）算法应用到中国地区地面O3浓度制图中，利用地面O3浓度观测数据，结合WRF气象数据、MODIS植被归一化指数以及高程人口数据建立训练预测数据集.通过反向变量选择法选取模型最佳特征变量对其进行训练，十折交叉验证结果：决定系数R2=0.89、均方根误差RMSE=4.75μg/m3.同时对全国O3人口暴露水平进行评估.结果表明：在暴露强度上，我国人口加权O3浓度值排在前5的省依次是山东、河南、江苏、河北、上海，均值浓度为94.48μg/m3.在暴露持续时间上，非达标天数最多的5个省依次是河南、山东、河北、宁夏、北京，一年内有42%的天数处于非达标的状态.

来源：2020年第3期

《中国环境科学》期刊编辑部

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