中国环境科学

作者：游介文, 邹滨, 赵秀阁, 许珊, 何瑞

单位：1. 中南大学地球科学与信息物理学院, 湖南 长沙 410083; /\r\n2. 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012

关键词：NO2,时空分布,随机森林,卫星遥感,地理要素

基金：

国家重点研发计划项目（2016YFC0206205）；国家自然科学基金资助项目（41871317）；中南大学创新驱动计划（20170019010005）

NH3针对传统近地面NO2浓度空间模拟过程中NO2浓度与其影响要素之间关系的复杂非线性机制解释不充分的缺陷，本研究基于随机森林（RF）算法、融合多源地理要素开展了近地面NO2浓度空间分布模拟研究.以卫星OMI对流层NO2柱浓度数据和多源地理要素（道路交通、气象因子、土地利用/覆盖、地形高程、人口数量）为输入变量，近地面NO2浓度为输出变量，利用RF算法构建近地面NO2浓度反演模型.通过对比地面观测数据与传统土地利用回归模型（LUR）检验RF模型的有效性，基于所构建的最优RF模型在不同时间尺度下模拟分析中国大陆地区近地面NO2浓度空间分布特征.结果表明：（1）集成多源地理要素的RF回归模型精度高，月均模型整体拟合度R2 0.85，RMSE 6.08μg/m3，交叉验证的R2 0.84，RMSE 6.33μg/m3，显著高于LUR模型（拟合R2 0.53，RMSE 10.48μg/m3，交叉验证的R2 0.53，RMSE 10.49μg/m3）； （2）地面NO2浓度与预测变量呈现显著的复杂非线性与时间尺度依赖关系，卫星OMI柱浓度对模型影响程度最大，重要性指标IncMSE介于97.40%~116.54%，多源地理特征变量对RF模型同样具有不可忽视的贡献力（IncMSE在23.34%~47.53%之间）；（3）中国大陆地区NO2污染程度较高，年均模拟浓度为24.67μg/m3，存在明显季节性空间差异，NO2浓度冬季（31.85μg/m3） > 秋季（24.86μg/m3） > 春季（23.24μg/m3） > 夏季（18.75μg/m3），呈现以华北平原为高值中心、向外围逐渐减轻的空间分布格局.较已有研究揭示对流层NO2柱浓度宏观分布特征，本研究对近地面NO2污染特征的研究成果对于合理制定污染防控策略、降低居民暴露健康损害具有指导意义.

来源：2019年第3期

《中国环境科学》期刊编辑部

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