热点研究 | 利用机器学习方法评估北京市清洁空气行动计划对空气质量趋势的影响

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原文题目：Assessing the impact of clean air action on air quality trends in Beijing using a machine learning technique

发表期刊：Atmospheric Chemistry and Physics

作者：Tuan V. Vu, Zongbo Shi, Jing Cheng, Qiang Zhang, Kebin He, Shuxiao Wang, and Roy M. Harrison

第一作者机构：Division of Environmental Health & Risk Management, School of Geography, Earth & Environmental Sciences, University of Birmingham

出版年：2019

   01 研究背景   

为减少大气污染物排放，进一步改善空气质量，北京市发布实施了《北京市2013—2017年清洁空气行动计划》。这一政策的绩效评估将为未来新决策的制定提供重要的依据。本研究应用了基于机器学习的随机森林方法，通过分离气象对环境空气质量的影响，量化评估了北京实施“五年清洁空气行动计划”的有效性。

   02 研究方法   

本研究采用了中国环境监测总站的污染物浓度数据和北京机场观测站的气象数据，原始数据集包含大气污染物每小时浓度及预测特征变量，其中包括时间变量（trend–Unix时间、一年中的某一天、周/周末、小时）和气象参数（温、压、风、湿）。本研究利用70%的原始数据集作为训练数据集，构建了随机森林模型（RF模型），利用剩余的原始数据集进行模型性能测试。该模型描述了大气污染物小时浓度与其预测特征变量的关系。随后，随机选择气象条件，利用RF模型，预测特定测量时间点的大气污染物浓度。最后，采用Theil–Sen回归方法，对模拟的大气污染物浓度进行回归分析，获得污染物的长期趋势。

   03 研究结果   

本研究表明，各大气污染物模拟浓度均显现出明显的下降趋势（图1），与MEIC清单中污染物排放的下降趋势吻合。得益于2013年至2017年减排政策的有效实施，PM2.5、PM10、NO2、SO2和CO的模拟浓度分别下降了约34%、24%、17%、68%和33%。但2017年PM2.5模拟浓度为（61 μg/m³），高于实际观测的浓度（58 μg/m³）及目标浓度（60 μg/m³）。

图1. 2013年至2018年污染物浓度及

主要污染物排放的变化趋势

此外，2013年至2018年间，北京城市、郊区和农村地区的空气质量均改善显著。尤其是SO2、CO和PM2.5年均浓度分别降低了16%-18%、8%-9%和6-8%（图2）。“行动计划”还促进了PM10和NO2浓度的降低，但幅度不及CO、SO2和PM2.5，这表明PM10和NO2的源头控制需进一步加强，并应考虑其他大气过程的影响。此外，与农村相比，城市站点的PM2.5、PM10和SO2浓度下降幅度更大。

图2. 2013年至2017年北京农村、郊区和城市

空气质量每年变化的百分比

该研究还比较了RF模型模拟的2017年月平均PM2.5浓度与Cheng et al (2019) WRF-CMAQ的模拟结果（去除气象影响）。Cheng et al (2019) 利用2013年和2016年的气象条件，预测了北京市2017年PM2.5年均浓度，分别为61.8 μg/m³和62.4 μg/m³，均高于实测值58 μg/m³，且WRF-CMAQ模拟结果与基于机器学习方法的模拟结果相似。此外，在2016年气象条件下，2017年11月和12月的PM2.5浓度显著升高，而2017年春季的PM2.5浓度会降低（图3）。这也表明，2017年11月和12月有利的气象条件对降低PM2.5年均浓度起到了重要作用。

图3. 不同气象条件下2017年PM2.5浓度的变化百分比

   04 研究结论   

本研究利用机器学习模型，印证了《北京市2013—2017年清洁空气行动计划》的实施， 有效降低了北京地区的大气污染物浓度，且该结论与观测结果一致。值得注意的是，2017年有利的气象条件推动了“行动计划”中PM2.5目标的实现。因此，未来减排目标的设定应考虑气象条件的影响。只有持续减少大气污染物排放，才能真正持续改善北京市空气质量，达到国家空气质量标准（二级）和世界卫生组织的指导值。该“行动计划”经验的总结，将为中国其他地区及其他发展中国家制定空气质量政策提供有效示范。

【E文载道、CCAPP秘书处 整理及发布】

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