基于可解释性机器学习的城市O3驱动因素挖掘
受前体物排放和气象条件等因素共同驱动,大气臭氧(O3)已成为影响城市夏季环境空气质量的主要污染物.目前物理化学机制驱动的演绎模型在进行O3污染解析时需要的模型参数众多,运算时效性较差;数据驱动的归纳模型运算效率高,但存在可解释性差等问题.通过建立可解释性数据驱动的Correlation-ML-SHAP模型,Correlation模块挖掘O3浓度关联影响因素,机器学习ML模块耦合可解释性SHAP模块计算各驱动因素对O3浓度的影响贡献,实现对驱动因素的定量解析,并以晋城市2021年夏季O3污染过程为例开展应用研究.结果表明,Correlation-ML-SHAP模型能够挖掘并利用强驱动因素模拟O3浓度和量化影响贡献,其中ML模块采用XGBoost模型模拟准确度最佳.2021年夏季晋城市O3污染强驱动因素为:气温、日照强度、湿度和前体物排放水平,贡献权重为:32.1％、21.3％、16.5％和15.6％,其中气温、日照强度和前体物排放水平贡献在污染天分别提升3.4％、1.2％和1.2％,前体物排放贡献权重在污染天排名提升至第3.各驱动因素对O3浓度呈非线性交互影响,气温超24℃或湿度低于70％,分别有94.9％和94.1％的概率对O3污染呈正贡献,这种气象条件下ρ(NO2)超9μg·m-3或ρ(CO)超0.7 mg·m-3,分别有94.9％和99.3％的概率对O3污染呈正贡献.东南风风速低于5.8m·s-1或南风风速低于5.3m·s-1,均对O3污染呈正贡献.模型定量解析了各驱动因素对城市O3浓度的影响贡献,可为夏季城市大气O3污染防控提供基础依据.
O3污染、驱动因素、影响贡献、可解释性、机器学习
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X515(大气污染及其防治)
大气重污染成因与治理攻关项目;国家重点研发计划;国家重点研发计划;国家自然科学基金
2023-07-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
3660-3668
