關鍵詞：顆粒物 氣溶膠光學厚度 機器學習 衛星遙感 四川盆地 

摘要：為深入了解四川盆地PM2.5與PM10污染情況,通過機器學習的方法,基于衛星遙感氣溶膠產品(MAIAC)與國家環境空氣質量監測網數據以及氣象、地理、社會經濟變量等,構建2個隨機森林機器學習模型(R2均為0.86),反演四川盆地2013~2017年間1km網格逐日PM2.5與PM10濃度時空分布,并分析兩者的時空關聯性.結果表明:2013~2017年四川盆地地面PM2.5與PM10平均濃度分別為47.8,75.2μg/m3.PM2.5與PM10濃度空間上均整體呈現"倒月牙"狀分布,西部與南部區域濃度值較高.5a間,區域顆粒物濃度逐年遞減,總降幅均達到27%,季節上則均具有"冬高夏低"的特點;PM2.5與PM10濃度空間相關性顯著(相關系數0.96),呈現"內強外弱"的格局,春夏季相關系數(0.91、0.90)低于秋冬季(0.96、0.96).盆地西南部PM2.5與PM10比值較高,比值高低的季節性排序為冬季>秋季>夏季>春季.

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