面向多源数据的AQP区域大气污染精准溯源研究

空气质量优先保障(AQP, Air Quality Priority)区域包括城市居住区和亚运会、世博会等重大活动的举办地等.为了解决AQP区域PM_2.5浓度超标而无法准确追溯污染源头的问题,提出一种新的面向多源数据的AQP区域大气污染精准溯源方法 .由于直接溯源方法无法量化不同污染源区域对复合污染的贡献大小,建立一种融合气象数据、污染源区域排放数据、污染物浓度数据的机器学习模型LightGBM-PSO,以捕捉污染源排放和大气污染物浓度之间的非线性响应,模型输出AQP及相邻区域各污染源监测区域排放输入的特征重要程度(FI),由此可得各污染源区域的贡献度排名,并通过贡献度划分污染源站点等级,结合不同等级污染源站点的空间分布确定溯源结果.以2022年1月1日—4月15日杭州市滨江区、上城区、西湖区和萧山区的气象数据、污染源区域排放数据和大气污染物数据进行实验验证.结果表明：相比于贝叶斯优化算法,PSO对LightGBM模型超参数具有更好的优化效果,分别在RMSE、MAE和R2指标上高出7%、3%和3%;相比于SVR、LSTM和CNNLSTM模型,提出的LightGBM...