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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
被引量:
4
1
作者
张馨露
刘世杰
+5 位作者
韩美丽
苏超
张志鹏
马琳琳
李洋
程苗苗
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期2906-2916,共11页
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,B...
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.
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关键词
CMAQ模型
betr
模型
多环芳烃(PAHs)
XGBoost模型
SHAP值
原文传递
题名
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
被引量:
4
1
作者
张馨露
刘世杰
韩美丽
苏超
张志鹏
马琳琳
李洋
程苗苗
机构
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
北京中科三清环境技术有限公司
山西大学黄土高原研究所
中国石油大学(华东)理学院
出处
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期2906-2916,共11页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFC0214800)
国家自然科学基金项目(41701588)。
文摘
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
Keywords
CMAQ
model
betr model
polycyclic aromatic hydrocarbons(PAHs)
XGBoost
model
SHAP value
分类号
X513 [环境科学与工程—环境工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
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
张馨露
刘世杰
韩美丽
苏超
张志鹏
马琳琳
李洋
程苗苗
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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