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近年来,我国面临着细颗粒物(PM2.5)污染形势依然严峻以及臭氧(O3)污染日益凸显的双重压力.为进一步准确预测郑州市大气PM2.5与O3浓度并探明气象因子的影响,本研究使用2018-2022年郑州市大气污染物和气象因子逐时数据,结合统计学单因素分析和机器学习LightGBM模型多因素分析,建立了一种基于长时间序列数据的PM2.5与O3浓度预测及气象因子影响分析的综合分析方法.结果表明:(1)训练后的LightGBM模型能够较好地预测PM2.5污染,准确率达80.8%;对O3污染预测的准确率为52.5%.(2)郑州市大气PM2.5浓度与气压呈正相关,与比湿和环境温度均呈负相关;大气O3 8 h滑动平均浓度(O3-8 h浓度)与比湿和太阳辐射均呈正相关,与气压呈负相关.(3)有利的气象条件可能是2021年PM2.5年均浓度得到显... 相似文献
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