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深度学习揭示我国人为驱动的臭氧浓度上升放缓
ID：3661
View Protection：PRIVATE
Updated Time：2023-04-16 19:18:19 Hits：852
快闪报告
Start Time：2023-05-06 14:50（Asia/Shanghai）
Duration：5min
Session：14C 14C、气溶胶与大气环境 »
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Abstract
我国氮氧化物(NOx)排放在近年来显著下降，但臭氧(O3)浓度却快速增加。准确地预测O3污染的变化对制定有效的污染调控政策十分重要。使用生态环境部地表O3观测数据，我们发现2019-2021年我国东部地区和华北平原(NCP)地表O3浓度每年分别下降了0.51 ppb和1.33 ppb。基于深度学习和XGBoost方法的分析表明，导致我国2019-2021年地表O3下降的原因为：1) 人为排放对地表O3浓度增加的贡献减弱，如NCP地区2015-2019年人为排放的贡献为1.67ppb/y，而2019-2021年人为排放的贡献减弱为0.63ppb/y。2) 地表气温和相对湿度的反转趋势使得气象对O3变化的贡献由2015-2019的正贡献转变成了2019-2021的负贡献。人为排放贡献的减弱表明人为驱动的O3浓度上升放缓，这对进一步改善我国的空气质量有重要意义。
Keywords
深度学习、臭氧污染、气象影响、人为驱动
Speaker
王敏
硕士研究生 中国科学技术大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 05
2023
toMay 08
2023
-
Mar 31 2023
Draft paper submission deadline
-
May 25 2023
Registration deadline
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