[快闪报告]深度学习揭示我国人为驱动的臭氧浓度上升放缓

深度学习揭示我国人为驱动的臭氧浓度上升放缓
编号：3661 稿件编号：1250 访问权限：私有 更新：2023-04-16 19:18:19 浏览：327次 快闪报告

报告开始：2023年05月06日 14:50 （Asia/Shanghai）

报告时间：5min

所在会议：[14C] 14C、气溶胶与大气环境 » [14c-1] 14C-1 气溶胶与大气环境

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摘要
我国氮氧化物(NOx)排放在近年来显著下降，但臭氧(O3)浓度却快速增加。准确地预测O3污染的变化对制定有效的污染调控政策十分重要。使用生态环境部地表O3观测数据，我们发现2019-2021年我国东部地区和华北平原(NCP)地表O3浓度每年分别下降了0.51 ppb和1.33 ppb。基于深度学习和XGBoost方法的分析表明，导致我国2019-2021年地表O3下降的原因为：1) 人为排放对地表O3浓度增加的贡献减弱，如NCP地区2015-2019年人为排放的贡献为1.67ppb/y，而2019-2021年人为排放的贡献减弱为0.63ppb/y。2) 地表气温和相对湿度的反转趋势使得气象对O3变化的贡献由2015-2019的正贡献转变成了2019-2021的负贡献。人为排放贡献的减弱表明人为驱动的O3浓度上升放缓，这对进一步改善我国的空气质量有重要意义。
 
关键字
深度学习、臭氧污染、气象影响、人为驱动
报告人
王敏
硕士研究生 中国科学技术大学

稿件作者
王敏 中国科学技术大学
姜哲 中国科学技术大学
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