基于增强回归树的城市 PM2.5日均值变化分析：以常州为例

• 作者: 孙向武 王明新 葛跃 齐今笛
• 来源期刊: 环境科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 常州市区 PM2. 5 季节变化 增强回归树 模拟 验证 贡献率
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 页码范围: 485-494
• 页数: 10页
• 分类号: X513
• 语种: 中文
• DOI: 10.13227/j.hjkx.201607067

摘要

利用2014年12月至2015年11月常州市区6个国控监测站空气污染物浓度逐时数据,分析了 PM2.5浓度季节变化特征,采用增强回归树模拟分析了 PM10、4种气态污染物和7个气象因子对ρ(PM2.5)日变化的贡献.结果表明,常州市区 PM2.5污染季节差异明显,冬季污染严重且持续时间长,夏季污染较轻.四季ρ(PM2.5)空间分布特征存在一定差异,但各季内不同监测站差异较小.增强回归树对ρ(PM2.5)日均值进行模拟和验证得到,训练数据的相关性为0.981,交叉验证的相关性为0.957.此外,模拟值与实测值的标准化平均偏差为1.80％,标准化平均误差为10.41％,可见模型拟合效果较好. PM10、气态污染物、气象因子和区域输送及扩散这4种影响类型对全年ρ(PM2.5)日均值差异的贡献率分别为23.4％、28％、36.2％和12.6％,表明在对ρ(PM2.5)日均值差异的影响上,气象因子﹥二次形成﹥一次源﹥区域输送及扩散.在对ρ(PM2.5)日均值差异贡献率大于5％的因子中,ρ(PM2.5)日均值与 PM10、相对湿度、 CO 和 O3正相关,与温度、 SO2和混合层高度负相关,与大气压和 NO2关系较复杂.区域输送及扩散方面,东南风向、偏西风向和偏北风向等上风向周边城市的污染物输送对常州市区 PM2.5污染存在较大的负面影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王明新	常州大学环境与安全工程学院	72	467	11.0	19.0
2	齐今笛	常州大学环境与安全工程学院	3	36	3.0	3.0
3	葛跃	常州大学环境与安全工程学院	7	83	5.0	7.0
4	孙向武	常州大学环境与安全工程学院	12	101	7.0	9.0