基于梯度提升回归树算法的地面臭氧浓度估算

• 作者: 何秦 李一蜚 李丁 樊文智 秦凯
• 来源期刊: 中国环境科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 臭氧(O3) 梯度提升回归树(GBRT) 人口暴露 时空分布
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 大气污染与控制
• 页码范围: 997-1007
• 页数: 11页
• 分类号: X511
• 字数: 4743字
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李丁	中国矿业大学环境与测绘学院	5	7	2.0	2.0
2	何秦	中国矿业大学环境与测绘学院	3	2	1.0	1.0
3	樊文智	中国矿业大学环境与测绘学院	2	8	1.0	2.0
4	秦凯	中国矿业大学环境与测绘学院	10	67	4.0	8.0
5	李一蜚	中国矿业大学环境与测绘学院	2	8	1.0	2.0