Muhammad Azher Hassan (亚瑟尔)，刘俊杰教授的博士生，已经在 “Environmental Science and Pollution Research” (JCR Q1，IF = 5.8）上发表了文章，通过机器学习方法评估了气象参数和空气质量因素对北京市环境臭氧升高的影响，以探究升高环境臭氧的前驱体。

1.    标题：

基于机器学习方法评估气象参数和空气质量因素对北京市环境臭氧升高的影响

2.    作者:

Muhammad Azher Hassan, Muhammad Faheem, Tariq Mehmood, Yihui Yin (尹奕卉) & Junjie Liu (刘俊杰，通讯作者）

3.    研究亮点:

·         北京市的环境臭氧水平是世界卫生组织新标准中的高峰季节推荐值的两倍

·         气象因素对环境臭氧水平变化的影响程度可达80%

·         地表温度和二氧化氮是升高臭氧水平的最有影响力的参数

·         全球变暖（温度）可能会导致MDA8臭氧水平进一步上升，需要全面的控制计划来减少二氧化氮及降低温度

·         北京市仅环境臭氧水平在上升，其他空气质量参数（PM_2.5，PM₁₀，SO₂，NO₂和CO）均在下降

4.    背景

大气臭氧（O₃）在低对流层中是一种有害的二次空气污染物和温室气体，对健康和生态造成风险。尽管已经采取了控制PM_2.5和NO₂等一次污染物的措施，但在中国环境臭氧仍然难以达到世界卫生组织标准。COVID-19大流行暂时降低了一次污染物浓度，但由于复杂的大气反应（包括对减少氮氧化物（NOx）排放的非线性大气响应在内的各种因素），O₃浓度水平反而上升。气象参数在O₃污染中也发挥着关键作用，特别是在中国东部地区。

为了更好地理解这些复杂的相互作用，本研究考虑了空气污染物减排和气象因素的复杂相互作用，并采用了随机森林机器学习算法来分析及预测北京市封锁期间和解封后的O₃水平。这项研究为理解环境臭氧水平上升动态提供了宝贵见解，为面对与全球变暖引起的北京等大城市中不断上升的O₃水平提供控制策略奠定了基础。

5.    主要结果

近年来，中国在改善空气质量方面取得了良好的成果，特别是在降低PM_2.5和PM₁₀水平方面成绩斐然。北京市也反映了这一趋势，在2015~2020年期间空气污染得到改善。然而，环境中的臭氧浓度没有遵循同样的趋势，尽管CO、NO₂、PM₁₀、PM_2.5和SO₂减少，但O₃水平在这些年内增加了近9.4%。2020年期间的严格封锁措施对O₃浓度影响有限，突显了缓解O₃污染这一问题的必要性及复杂性。

2021年，世界卫生组织发布了新的指南，内容包括在高峰季节（6个月平均值）的O₃监管限值更严格，每日最大8小时平均值（MDA8）O₃浓度平均值低于60 µg/m³。然而，北京市4月至9月的MDA8 O₃浓度每年都超过WHO推荐值近一倍。根据中国的国家大气环境空气质量标准，MDA8 O₃浓度限值为100 µg/m³。北京市的地面O₃浓度在夏季月份频繁地超过此标准限值（特别是6月份），数据表明O₃污染不断上升的趋势令人担忧。此外，冬季也观察到O₃浓度略微增加，或归因于东北中国高日照和气候变化的影响。

本研究中，我们探讨了影响北京市环境O₃浓度的因素，并基于空气质量（AQ）和气象变量来创建预测模型。基于AQ的模型达到了0.58的准确度，而气象变量表现更好，R²为0.80。当我们结合两个因素组合时，模型的准确性显著提高，R²达到0.85。

气象条件通过影响前驱体及相应化学过程进而影响对O₃浓度。本研究分析中发现温度异常以及太阳辐射和叶面积指数（与植被有关）是O₃形成的主要贡献因素，与近期文献研究结果一致。此外，AQ变量中的NO₂和CO排放也是影响北京市环境O₃产生的重要驱动因素。

论文下载链接: https://link.springer.com/article/10.1007/s11356-023-29665-5

6.    引用格式:

Hassan, M.A., Faheem, M., Mehmood, T. et al. Assessment of meteorological and air quality drivers of elevated ambient ozone in Beijing via machine learning approach. Environ Sci Pollut Res 30, 104086–104099 (2023). https://doi.org/10.1007/s11356-023-29665-5