沈阳城市站发现城市森林与建设用地结构对PM2.5和臭氧污染影响存在显著季节性差异
PM₂.₅和臭氧(O₃)是我国城市大气中的主要污染物,对其协同管控是实现空气质量持续改善的关键。然而,城市特征如何影响其浓度的具体机制尚不明确。 研究团队以中国北方典型工业城市沈阳为研究对象,集成多源数据并运用XGBoost-SHAP机器学习模型,系统分析了城市森林与建成区特征对不同季节PM₂.₅和O₃浓度的复合效应及非线性机制。研究发现,沈阳冬季PM₂.₅平均浓度(107.37 µg·m⁻³)约为夏季(26.97 µg·m⁻³)的4倍,而夏季O₃平均浓度(160.20 µg·m⁻³)约为冬季(63.26 µg·m⁻³)的2.5倍,表明空气污染特征存在显著的季节性差异。 模型预测结果表明,城市三维结构特征对污染物浓度的影响更为关键。具体而言,城市森林地上生物量(AGB)和植被指数(NDVI)的增加与更低的PM₂.₅和O₃浓度相关;而建成区比例(B_PLAND)偏高、建筑高度差异(BH_STD)过大,则与更高的污染物浓度相关。研究进一步识别出了多项特征的阈值,例如,当城市森林地上生物量高于35.87时,其对污染物的净化效应更为显著。 该研究强调了在城市规划中,需注重提升森林生物量、优化树种组成以增强空气净化能力,同时应改善建筑布局、减少高度差异。这些基于季节差异的针对性措施,旨在实现污染控制的协同增效,并促进城市环境的可持续改善。 该研究以“Assessing seasonal variations in the impact of urban forests and built-up areas on air pollution”为题发表于《Sustainable Cities and Society》。中国科学院沈阳应用生态研究所常宝亮为第一作者,东北林业大学王蕾教授与沈阳城市站站长何兴元研究员为共同通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金等项目的资助。城市森林和建成区对PM2.5和O₃的季节效应示意图不同季节特征的相对贡献;特征的全局解释
2025-12-19