大气多环芳烃区域迁移转化模型比较与关键影响因素:以京津冀地区为例

来源：环境科学杂志2022年第1期北京时间：

作者：张馨露,刘世杰,韩美丽,苏超,张志鹏,马琳琳,李洋,程苗苗

单位：中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012,中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012,北京中科三清环境技术有限公司, 北京 101500,山西大学黄土高原研究所, 太原 030006,中国石油大学(华东)理学院, 青岛 266580,中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012,中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012,中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012

摘要：针对芘（Pyr）和苯并［a］芘（BaP），以京津冀地区2014年为例分别构建CMAQ和BETR模型系统开展数值模拟，对比评估两种模型对PAHs大气迁移转化的模拟效果，并利用XGBoost模型识别CMAQ中影响PAHs环境行为的关键大气物理化学过程和参数.结果表明，BETR和CMAQ模拟年均值与实测年均值比值基本在1/2~2之间，且CMAQ模拟值和实测值季节变化趋势相同，验证了两类模型结果的可靠性.同时，将CMAQ模型9 km网格模拟浓度平均至27 km网格并和BETR模拟浓度的对比结果显示，BETR模型Pyr和BaP模拟浓度平均分别约为CMAQ年均模拟浓度的1.59倍和1.38倍，两类模型在年均浓度水平和空间分布方面具有较好的可比性.基于XGBoost模型的SHAP变量重要性分析表明，边界层高是对Pyr和BaP迁移转化影响最大的气象因素，其重要性在所有因素中占比高达22%~35%，在部分城市和污染物中对浓度变化的贡献甚至超过排放量，且和两种PAHs浓度呈显著负相关；PAHs浓度水平其次受风速影响最大，且风速和PAHs浓度呈负相关关系；风向对不同城市污染物浓度的影响则各不相同.

关键词：CMAQ模型,BETR模型,多环芳烃(PAHs),XGBoost模型,SHAP值,