四川盆地PM2.5与PM10高分辨率时空分布及关联分析

关键词：颗粒物 气溶胶光学厚度 机器学习 卫星遥感 四川盆地 

摘要：为深入了解四川盆地PM2.5与PM10污染情况,通过机器学习的方法,基于卫星遥感气溶胶产品(MAIAC)与国家环境空气质量监测网数据以及气象、地理、社会经济变量等,构建2个随机森林机器学习模型(R2均为0.86),反演四川盆地2013~2017年间1km网格逐日PM2.5与PM10浓度时空分布,并分析两者的时空关联性.结果表明:2013~2017年四川盆地地面PM2.5与PM10平均浓度分别为47.8,75.2μg/m3.PM2.5与PM10浓度空间上均整体呈现"倒月牙"状分布,西部与南部区域浓度值较高.5a间,区域颗粒物浓度逐年递减,总降幅均达到27%,季节上则均具有"冬高夏低"的特点;PM2.5与PM10浓度空间相关性显著(相关系数0.96),呈现"内强外弱"的格局,春夏季相关系数(0.91、0.90)低于秋冬季(0.96、0.96).盆地西南部PM2.5与PM10比值较高,比值高低的季节性排序为冬季>秋季>夏季>春季.

中国环境科学杂志要求:

{1}文章正文的标题、表格，插图必须分别连续编号。

{2}请勿一稿两投；请遵循学术规范，如出现剽窃，文责自负。

{3}参考文献：将参考文献按正文中出现的先后顺序排列编号，并用数字加方括号标注并集中排列在注释后。

{4}摘要300字左右。摘要与正文对等，不以第一人称表述，不对正文评论，不要写成提纲形式。避免使用“本人”“本文”“我”等字眼。

{5}属于课题基金项目的成果或论文，请在首页注明基金项目类别、课题项目名称及编号。如有鸣谢文字请附于文末。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社