【摘 要】
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随着我国城市化进程的加快和人口的剧烈增长,致使环境质量急剧恶化。大量污染物向空气中排放,严重危害人类健康和生态环境的稳定。在以煤炭开采和火力发电为主的能源矿业型城市,由于煤炭的大量开采使用,导致大量可吸入颗粒物、NOx与SO2等有害污染物被排入大气中,从而形成雾霾、光化学烟雾、酸雨和温室效应等一系列大气环境问题。因此,快速及时获取空气污染物浓度数据对城市大气污染防控和治理具有重要的现实意义。现有大
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随着我国城市化进程的加快和人口的剧烈增长,致使环境质量急剧恶化。大量污染物向空气中排放,严重危害人类健康和生态环境的稳定。在以煤炭开采和火力发电为主的能源矿业型城市,由于煤炭的大量开采使用,导致大量可吸入颗粒物、NOx与SO2等有害污染物被排入大气中,从而形成雾霾、光化学烟雾、酸雨和温室效应等一系列大气环境问题。因此,快速及时获取空气污染物浓度数据对城市大气污染防控和治理具有重要的现实意义。现有大气的污染物浓度几乎均是基于自动监测站、实验室大型仪器分析来完成,测试工作量大、投入成本高、维护周期长,机器学习的应用使得日常监测工作更加简便、高效。本文首先通过收集并整理2018～2019年淮南市日均值空气质量浓度数据与气象数据,对空气质量因子浓度进行时空变化特征、非度量多维尺度分析、主成分分析,然后进行空气质量评价并结合气象因子做相关性分析、冗余分析和重要性分析,旨在找到相关程度最大的气象因子,最后基于R语言编程环境,构建起空气质量因子浓度预测模型,并对不同模型进行对比验证,通过对输入因子的筛选,找出可以快速预测空气质量因子浓度的模型。通过研究得到的主要结论如下:（1）空气中污染物浓度时间上整体表现为:O3浓度为“夏高冬低”,其它污染物浓度表现为“夏低冬高”的变化趋势;其中夏季O3浓度与其他季节具有显著性差异,冬季PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO浓度与其他季节具有显著性差异。空间上整体表现为:PM2.5、PM10、SO2浓度在潘集区偏高,NO2、CO浓度在凤台县偏高,O3浓度在毛集试验区、大通区偏高,6种污染物浓度在寿县均偏低。（2）2018～2019年淮南市的气象状况整体较为良好,无极端异常天气。NMDS分析结果表明:2018年空气质量因子与气象因子在夏季、冬季浓度变化具有较高的相似性,2019年空气质量因子、气象因子在时间分布上的置信椭圆（95%）重叠效果不佳。（3）2018～2019年淮南市空气质量在时间上表现为“冬夏较差,春秋较好”的变化规律,空间上表现为“市区较差,城镇较好”的分布规律。污染源分析表明:PM2.5、NO2、CO、PM10主要来源于工业污染、交通排放;O3主要来源于工业污染、天然污染;SO2主要来源于工业污染。（4）Spearman相关性分析结果表明:PM2.5与气压具有显著正相关,与气温、能见度具有较强负相关,与相对湿度、风速相关性不显著,PM10与PM2.5结果类似;NO2与气压具有显著正相关,与气温具有较强的负相关;SO2与气象因子相关性均不显著;CO与能见度具有较强的负相关,与其他气象因子相关性不显著;O3与气温的相关性显著。RDA分析、RF重要性分析与Spearman分析结果类似。（5）通过对MLR、RF、SVM三种机器学习的应用及对比发现SVM模型比RF、MLR模型具有更高的训练和验证R值,SVM模型训练R、验证R均大于0.8,RF模型除SO2的R值均低于0.7外,其它模拟效果较好,MLR模型模拟结果误差较大,同时也证明了各变量间的关系是非线性的。另外,基于本研究共730组数据发现MLR选取55%～70%样本量用于构建模型效果比较好,而RF、SVM选取70%～80%样本量预测效果更好。最后,排序结果表明可以用气温、气压来预测各种大气污染物,特别是NO2、O3;用相对湿度来预测SO2;用能见度来预测CO。本研究基于机器学习算法,构建空气质量因子快速预测模型,可以有效提高气象服务效率,降低资金成本,为日后进行重复、繁琐的采样及科研工作提供重要的理论参考价值,对大气污染防治及改善空气质量具有重大意义。图[24]表[18]参[106]
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