基于随机森林的南京市PM2.5和O3对减排的响应

作者：尚永杰; 茅宇豪^*; 廖宏; 胡建林; 邹泽庸

来源：环境科学, 2023, 44(08): 4250-4261.

DOI：10.13227/j.hjkx.202209163

• 细颗粒物(PM2.5)
• 臭氧(O3)
• 随机森林
• 减排情景分析
• GEOS-Chem模式

自2013年《大气污染防治行动计划》实施后，南京市大气污染有所改善，但仍面临着细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)污染问题.为探究污染物浓度对其前体物减排的响应，获得有效的减排策略，常利用大气化学模式进行多组基于排放扰动的敏感性试验，而这需要消耗大量计算时间和计算资源.应用随机森林算法对2015年大气化学传输模式(GEOS-Chem)模拟结果进行机器学习，高效地预测了南京2019年PM2.5浓度日均值和日最大8 h臭氧(MDA8 O3)浓度对不同人为源排放控制情景的响应.随机森林结果表明2019年中国人为排放每减少10%,南京ρ(PM2.5)季节平均值下降2～4μg·m-3.当2019年中国人为源减排比例高于20%时，南京ρ(PM2.5)年均值将低于国家二级限值(35μg·m-3).若仅对中国地区O3前体物氮氧化物(NOx)和挥发性有机污染物(VOCs)同比例减排，反而可能导致南京MDA8 O3浓度季节平均值上升.2019年中国地区人为排放同等比例减少10%～50%,南京ρ(MDA8 O3)季节平均值在春、秋和冬季分别比基准试验增高约1～3、 1～4和3～11μg·m-3.而当中国地区NOx减排10%且VOCs减排20%时，南京各季节的ρ(MDA8 O3)平均值均有所下降(3～6μg·m-3);在此基础上，进一步加大VOCs减排比例(30%),南京ρ(MDA8 O3)年均值将减少7μg·m-3.若是仅进行南京本地人为源减排，南京O3浓度年均值将出现增加.因此，为有效缓解南京O3污染，中国地区NOx和VOCs减排比需小于1∶2.结合随机森林和GEOS-Chem模式可高效地得到污染物对前体物减排的响应，为大气污染防治策略的制定提供有效的科学支撑.

• 单位
  气象灾害教育部重点实验室; 南京信息工程大学; 环境科学与工程学院