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城市尺度重污染防控成效评估新技术

重污染,控制评估,机器学习,因果推断

主题2 大气物理、化学、环境 > 专题2.16 大气环境多尺度监测与智慧决策

重污染天气仍是制约空气质量持续达标的关键因素。我国已建立重污染天气应急响应机制，通过实施临时性减排措施实现污染过程的“削峰缩时”。从环境空气质量变化中准确量化防控措施成效，仍面临气象条件波动及多类政策并行实施带来的混杂干扰，已有方法在精准归因方面存在技术瓶颈。为此，本研究融合机器学习与因果推断方法，构建了一种基于观测数据的污染控制成效评估技术，实现了对本地人为源排放变化及其管控措施对空气质量影响的定量解析。选取京津冀及周边地区城市，针对区域传输型和特殊源排放驱动的典型重污染过程开展了评估，检验了方法结果的稳健性，并与受体溯源模型结果进行了验证。结果表明，针对燃煤和工业等重点源的应急管控措施可显著降低污染峰值浓度；但在应对区域性重污染过程中，城市层面的本地减排作用相对有限，区域层面的协同减排是有效缓解污染的关键路径。构建的新技术为污染防控措施的定量评估提供了可靠方法支撑。