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中国主要空气污染物的时空分布模式新近动态
编号：1072
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-11 11:32:14 浏览：783次
口头报告
报告开始：2024年05月19日 15:00（Asia/Shanghai）
报告时间：10min
所在会场：[S7] 主题7、遥感与地理信息科学 [S7-8] 主题7、遥感与地理信息科学 专题7.12、专题7.5（19日下午，303）
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摘要
空气污染一直是全球最迫切的挑战之一。及时更新不同时期的空气污染分布并了解其精细演变模式，对于更好地确定特定地区空气污染的驱动因素以及制定有针对性的环境决策至关重要。本研究以中国为例，利用多输出LightGBM模型估算了PM2.5、PM10、NO2、SO2、O3和CO的月平均浓度，并采用新兴时空热点分析揭示了每种污染物的独特时空模式。结果表明，2019-2023年期间，全国范围内SO2和CO浓度持续下降（p<0.001和p<0.05），而其他四种污染物仅在特定地区呈上升和（或）下降趋势；京津冀区域的空气污染物水平得到明显缓解，表现为高浓度污染物群减少，低浓度污染物群增加。我们的发现将有助于理解空气污染变化的时空差异，并对这些变化的动态和演变提供宝贵见解。
关键词
空气污染,PM2.5,健康地理学,机器学习,多输出LightGBM
报告人
秦坤
硕士研究生 武汉大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
-
03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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