气溶胶粒径吸湿增长多因素影响的GAM模型
米家媛1
佟景哲1
倪长健1
蒋梦姣1
杨寅山2
冯淼2
1.成都信息工程大学大气科学学院,四川 成都 610225;成都平原城市气象与环境四川省野外科学观测研究站,四川 成都 6102252.成都市环境保护科学研究院,四川 成都 610072
摘要：该文利用成都市2017年10-12月浊度计、黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物分析仪的逐时观测数据,以及该时段同时次大气能见度(V)、相对湿度(RH)和二氧化氮(NO2)监测资料,通过免疫进化算法反演气溶胶粒径吸湿增长因子(Gf),分析了以RH为单变量Gf(RH)参数化方案的模拟偏差,并基于广义可加模型系统探讨了Gf对多因素变化的响应关系.结果表明:(1)Gf(RH)参数化方案在低相对湿度条件下(RH＜85％)均能很好地模拟Gf随相对湿度的变化特征,但在高相对湿度条件下(RH＞85％)的拟合值则会出现较大的偏差.(2)利用多元递归法和方差膨胀因子(VIF)相结合构建了RH、CBC、CBC/CPM1、CPM1/CPM2.5和CPM2.5/CPM10的解释变量集(CBC、CPM1、CPM2.5、CpM10分别为BC、PM1、PM2.5、PM10的质量浓度),其中RH和CBC对Gf影响较大,对应单变量GAM模型中的调整判定系数(R2)分别为0.78和0.17;CBC/CPM1、CPM1/CPM2.5和CPM2.5/CPM10对Gf影响相对较小,对应单变量GAM模型中的调整判定系数(R2)分别为0.08、0.12和0.03.(3)以RH、CBC、CBC/CPM1、CPM1/CPM2.5和CPM2.5/CPM10为自变量构建了Gf多因素影响的GAM模型,对应的调整判定系数(R2)和压轴回归决定系数(R2)分别为0.868和0.872,降低了在高相对湿度条件下(RH＞85％)的拟合偏差,显著提升了霾天气条件下气溶胶粒径吸湿增长因子的模拟效果.
关键词：气溶胶粒径吸湿增长因子多因素GAM模型成都
分类号：X513(大气污染及其防治)
资助基金：四川省科技厅应用基础研发项目(2021YJ0314)国家重点研发计划(2018YFC0214004)国家重点研发计划(2018YFC1506006)
论文发表日期：2023-06-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 128-135 )
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