基于随机森林算法的山东省区域臭氧污染事件中气象条件和排放贡献影响研究

山东省作为我国东部的工业大省，近年在经济快速发展的同时也面临着严重的臭氧（O3）污染；在不利气象条件的影响下，发生过多次影响范围大、持续时间长的O3污染事件。因此，如何基于地面观测数据剥离气象条件及排放的影响，成为O3污染防控政策评估和政策制定中的重要问题。为此，本研究基于2020-2022年山东省地面国控监测站点O3浓度逐时观测数据及对应气象数据，运用随机森林模型对气象条件和排放的贡献进行了剥离；基于沙普利加和模型，定量分析了各气象因子对O3污染的影响；此外，研究中定义了区域O3污染事件，并对事件期间气象条件及排放的影响进行了深入的对比分析。结果表明：2020-2022年山东省3个亚区域O3前体物排放影响呈逐年上升趋势，年变化速率分别为3.3%（鲁西）、7.8%（鲁中）和4.4%（鲁东），2020年和2021年气象条件有利于高浓度O3的消减，导致O3年均浓度下降2.27～8.26μg/m3，属于“天帮忙”；而2022年气象条件相对不利，气象条件贡献了O3年均浓度的5.16～10.69μg/m3。排放对O3浓度的相对贡献在24个O3区域污染期间与非污染期间较为一致，不利的气象条件是O3污染形成的主要诱因。在各气象因子中，温度和相对湿度是影响O3浓度最主要的气象因素，其中温度的影响最为显著，对O3小时浓度的贡献为33.36～89.61μg/m3。研究显示，2020-2022年山东省O3前体物排放贡献的年际变化差异不显著，不利气象条件则是造成O3污染的重要因素，后续应更加重视在高温低湿条件下的O3污染防控工作。