基于XGBoost算法量化气象要素对兰州市主城区夏季臭氧浓度的影响

来源：环境科学杂志2026年第1期北京时间：

作者：万雨勤,仝纪龙,刘永乐,王书苏,杨宏,陈敏

单位：兰州大学大气科学学院, 兰州 730000,兰州大学大气科学学院, 兰州 730000,兰州大学大气科学学院, 兰州 730000,兰州大学大气科学学院, 兰州 730000,兰州大学大气科学学院, 兰州 730000,兰州大学大气科学学院, 兰州 730000

摘要：气象条件会显著影响臭氧（O₃）及其前体物的浓度变化，量化不同气象要素对O₃浓度的影响，对近地面O₃污染防治策略的制定和优化有重要意义. 收集了2019~2023年夏季兰州市主城区近地面逐小时O₃浓度数据和气象数据，运用基于XGBoost的气象归一化方法，解耦并量化气象条件对O₃浓度的影响；随后，引入XGBoost-SHAP模型，定量分析各气象要素对O₃浓度的贡献. 结果表明，2019~2023年兰州市主城区夏季近地面O₃浓度的持续上升是气象条件和前体物排放共同作用的结果. 气象条件是导致2019~2021年O₃浓度持续上升的主要原因. 在2019~2020年和2020~2021年间，相对不利的气象条件分别导致环境O₃浓度上升了3.828 μg·m-3和7.378 μg·m-3. 而2021~2022年和2022~2023年间气象条件有所改善，分别使O₃浓度降低0.348 μg·m-3和0.768 μg·m-3，这2 a间O₃浓度的上升主要与前体物排放变化有关. 通过SHAP模型分析，发现边界层高度（BLH）、2 m温度（T2m）、向下地表紫外线辐射（UVB）、相对湿度（RH）和地表净太阳辐射（SSR）是影响兰州市主城区夏季近地面O₃浓度的关键气象要素. 以上要素对O₃浓度的年贡献率之和稳定在71.82%~73.65%. T2m、BLH和UVB与O₃浓度呈正相关，RH与O₃浓度呈负相关，SSR对O₃浓度的贡献呈单峰型，过高和过低均会抑制O₃生成. 各气象要素对兰州市主城区夏季O₃浓度的贡献存在显著的时间可变性，T2m和RH的波动是2019~2023年兰州市主城区夏季O₃气象贡献出现年际差异的主要原因.

关键词：气象要素,臭氧（O3）,机器学习,SHAP模块,兰州城区,