基于Catboost模型的广东省近地面NO₂浓度估算

来源：环境科学杂志2024年第1期北京时间：

作者：张洪飞,杜宁,王莉,张显云,龚德才,李隆

单位：贵州大学矿业学院, 贵阳 550025,贵州大学矿业学院, 贵阳 550025,贵州大学矿业学院, 贵阳 550025,贵州大学矿业学院, 贵阳 550025,贵州大学矿业学院, 贵阳 550025,贵州大学矿业学院, 贵阳 550025

摘要：氮氧化物（NO_x）是大气中的一类重要空气污染物,二氧化氮（NO₂）是其主要组成部分之一,NO₂浓度的监测和估算对于环境保护和公共健康至关重要. 使用Sentinel-5P大气污染监测卫星提供的近实时二氧化氮浓度数据（NRTI NO₂）、ERA5气象再分析数据和DEM数据作为估算变量,基于Catboost模型,对广东省近地面NO₂浓度进行估算. 结果表明：①Catboost模型估算的近地面NO₂浓度精度最高,其模型拟合的决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别达到0.91、4.89 μg·m-3和3.45 μg·m-3,交叉验证R2、RMSE和MAE分别达到0.90、4.91 μg·m-3和3.43 μg·m-3,同时在月尺度和季尺度也具有良好的稳定性. ②广东省近地面NO₂月均浓度总体上呈先降后升的“U”型趋势,1月的NO₂浓度最高,最高值为43.8 μg·m-3,7月达到最低点,最低值为14.37 μg·m-3. 近地面NO₂季均浓度存在“冬高夏低,春秋过渡”的季节分布特征,各季节NO₂浓度大小依次为：冬季（27.53 μg·m-3）>春季（20.77 μg·m-3）>秋季（18.77 μg·m-3）>夏季（14.85 μg·m-3）. ③从空间分布角度看,广东省近地面NO₂高值地区主要位于发展迅速且人口密集的地区,而低值地区主要分布在注重港口经济、农业和新能源等领域的地区.

关键词：近地面NO2,Sentinel-5P,近实时二氧化氮,Catboost模型,时空分布,