在深入大气污染防治、改善人居环境的大背景下，针对传统空气质量监测站受地理位置和数量限制，无法对整体区域的污染程度及过程进行全面评估的问题，利用随机森林算法，模拟多种污染物浓度的时空分布，选择南京市北部区域进行空气污染过程研究和实践。结果表明，建立的多变量随机森林模型性能良好，模拟近地面PM2.5,PM10,NO2,O3时均浓度的R2值分别达到0.82,0.85,0.77和0.89，利用模型结果可更直观地展现区域污染变化过程，辨别观测区污染来源，为合理开展污染防治工作提供依据。
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