京津冀城市群大气复合污染预测与动态交叉传导特征分析

来源：环境科学杂志2026年第1期北京时间：

作者：李洪敏,任仲秋

单位：东北林业大学经济管理学院, 哈尔滨 150040,东北林业大学经济管理学院, 哈尔滨 150040

摘要：基于2017~2023年京津冀城市群空气质量指数（AQI）和PM_2.5等重要污染物浓度和气象指标数据，利用基于Copula函数的特征选择模型识别大气复合污染的关键特征，构建贝叶斯极限梯度提升（BOA-XGBoost）模型对城市群大气复合污染进行动态预测，结合复杂网络分析与SHAP可解释模型探究城市间大气污染动态交叉传导特征. 结果表明：①基于Copula函数的特征选择模型成功识别出与AQI高度相关的大气污染物为PM_2.5、PM₁₀、O₃和NO₂，气象因素为平均气温和平均湿度. ②与其他模型相比较，BOA-XGBoost模型在综合评价体系下表现最优，其中北京测试集的R2、MAE、RMSE和MAPE分别达到0.970 4、 3.965 5、 8.351 8和0.062 4. ③京津冀城市群污染传导网络逐步演变为“核心-边缘”模式，天津和沧州作为核心节点污染传导力减弱，张家口、承德和秦皇岛长期处于边缘地位. ④城市子群间污染传导强度具有异质性，但内部污染传导减弱. 污染物贡献表明，各子群PM_2.5和PM₁₀主导AQI变化，O₃次之，其他污染物影响小且复杂. ⑤京津冀城市群主要由“双高型”和“双低型”城市构成，北京自2020年由“双高型”转为“汇入型”. 天津和石家庄等“双高型”城市仍是污染传输核心.

关键词：大气复合污染预测,动态交叉传导特征,Copula-XGBoost模型,贝叶斯优化,复杂网络分析,