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未來氣溶膠的預測和了解氣溶膠變化的驅動因素對于改善大氣環(huán)境和減緩氣候變化具有重要意義。第六次國際耦合模式比較計劃（CMIP6）提供了各種氣候預測，但氣溶膠輸出有限。

為此，南京信息工程大學楊洋教授等人基于機器學習方法預測了2015年至2100 年的未來近地表氣溶膠濃度，分析了未來排放和氣候變化對氣溶膠變化的影響。具體而言，作者使用隨機森林（RF）模型來預測全球氣溶膠濃度，以全球大氣化學傳輸模型（GEOS-Chem）中的結果進行訓練。通過檢查特征重要性分數(shù)，作者發(fā)現(xiàn)排放是RF模型最重要的特征，土地覆蓋對模型的貢獻為10%且與氣溶膠濃度呈負相關，其他因素的貢獻小于10%。

此外，RF模型在全球大部分地區(qū)表現(xiàn)良好，在大約80%的陸地區(qū)域中R²大于0.85，尤其是在東亞、南亞、歐洲和北美等關鍵區(qū)域。然而模型在估算北美和亞洲高緯度地區(qū)的氣溶膠時存在較大偏差，主要與中緯度地區(qū)的污染物遷移或當?shù)厝紵欧庞嘘P。

圖1. RF模型估計的歷史PM 2.5濃度性能統(tǒng)計的空間分布

接下來，作者使用RF模型基于CMIP6多模型模擬數(shù)據(jù)在考慮所有重要因素的條件下創(chuàng)造性地預測未來的氣溶膠濃度。結果表明，在低排放情景（SSP1-2.6和SSP2-4.5）下，與2020年（2015~2024年的平均值）相比，預計2095年（2091~2100年平均值）東亞PM2.5濃度將下降40%，南亞下降20~35%，歐洲和北美下降15~25%，這主要是由于預期的減排措施造成的。

若僅受氣候變化驅動，在高強制情景下（SSP5-8.5），中國北部和美國西部的PM2.5濃度將增加10~25%，中國南部、南亞和歐洲將減少0~25%，這說明全球氣候變暖對氣溶膠的調節(jié)作用更強，凸顯了氣候變化在調節(jié)未來空氣質量方面的重要性。在未來的研究中，為了更好地預測特定區(qū)域的未來空氣質量，更需要局部排放數(shù)據(jù)集。

圖2. 不同情景下2020~2095年區(qū)域氣溶膠濃度的百分比和絕對變化

Projected Aerosol Changes Driven by Emissions and Climate Change Using a Machine Learning Method, Environmental Science & Technology 2022. DOI: 10.1021/acs.est.1c04380

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南信大楊洋ES&T: 機器學習預測排放/氣候變化驅動的氣溶膠變化

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