浙江省大气PM 2.5 时空分布及相关因子分析

该研究以浙江省2014-2019年PM2.5浓度数据为研究对象，应用多元线性回归和随机森林方法结合气象、植被、地形、经济、人口和基础设施等因子进行分析.研究结果表明PM2.5浓度时空分布不均匀，时间上季节变化差异显著，总体呈冬季>春季>秋季>夏季分布规律，每年呈下降趋势；空间上呈西北多东南少的分布特征.多元线性回归和随机森林模型显示日最低地表气温（MI-GST）、日最低气压（MI-PRS）、日蒸发量（EVP）、日最小相对湿度（MI-RHU）、月植被覆盖度（FVC）、日降水量（PRE）、日极大风速（MM-WIN）、日平均相对湿度（AV-RHU）、铁路密度（Railway）、日最大风速（MA-WIN）、日照时长（SSD）、海拔（DEM）、日平均风速（AV-WIN）和河流密度（River）等15个因子对PM2.5浓度影响显著；随机森林模型均方根误差（RMSE）、均方绝对百分比误差（MAPE）和变异解释量（R2）分别为0.133、17.83%和0.834，明显优于多元线性回归（0.278、40.48%和0.575），表明随机森林更适合浙江省PM2.5浓度估测，该研究揭示PM2.5时空分布及相关因子分析，为限制空气污染提供有效策略.