C 2013 года, когда начала действия «Национальная программа по борьбе с загрязнением воздуха», концентрация атмосферных загрязняющих веществ, таких как PM_2.5, PM₁₀, SO₂, NO₂, снизилась в разной степени, однако загрязнение озоном продолжает увеличиваться, и стало ключевой проблемой, препятствующей постоянному улучшению качества воздуха в Китае. Станции на земле могут предоставить концентрацию озона в определенной точке пространства, но не могут получить непрерывное пространственное распределение озона вблизи поверхности. Ввиду того, что озон сильно распространяется в стратосфере, продукты измерения вертикальной концентрации озона с помощью спутников могут отражать только полную вертикальную концентрацию озона, но она не имеет явной связи с концентрацией вблизи поверхности, поэтому не могут отражать концентрацию озона вблизи поверхности. В данной статье путем использования данных наблюдений на земле, повторно анализируемых данных и спутниковых продуктов, использования различных модельных методов получено пространственное и временное распределение концентрации озона вблизи поверхности, результаты показали, что интегрированные методы обучения могут точно оценивать пространственное распределение и временную тенденцию концентрации озона вблизи поверхности. В данной статье произведено сравнение трех различных методов интегрированного обучения их проявлений при оценке загрязнения озоном вблизи поверхности. Три метода интегрированного обучения имеют проявления выше 0.89 при десятикратном перекрестном подтверждении в 2019-2020 годах, метод экстремального градиентного бустинга (XGBoost) имеет лучшие показатели по RMSE, MAE, средние показатели RMSE и MAE в 2019-2020 годах составляют 15,77 μg/m³ и 10,53 μg/m³ соответственно, однако на основе метода экстремальные случайные деревья (ERT) удалось получить более непрерывное и естественное пространственное распределение озона вблизи поверхности. Поэтому окончательным выбором стал метод экстремального случайного дерева (ERT) для оценки данных о концентрации озона вблизи поверхности в Китае, и на основе этого проведен анализ пространственных и временных характеристик. В связи с активной политикой китайского правительства по сокращению выбросов и влиянием эпидемии, тенденция увеличения концентрации озона за несколько лет обратилась на спад, среднегодовая концентрация озона в 2020 году составила 107,41 ± 18,6 мкг/м³, в сравнении со среднегодовой в 109,26 ± 19,71 мкг/м³ в прошлом году. По времени, в период с мая по сентябрь температура выше, происходят интенсивные фотохимические реакции, из-за чего часто происходят случаи высокой загрязненности озоном. По пространству, Пекинско-Тяньцзиньская-Хэбэйская агломерация, Дельта Янцзы, Дельта Жемчужного речного устья, Чэнъи-Чунское экономическое сообщество и другие городские образования значительно превышают окружающие области, являются ключевыми регионами для борьбы с загрязнением озоном.

Дистанционное зондирование; Озон вблизи поверхности; Интегрированное обучение; Экстремальные случайные деревья; Градиентный бустинг; Экстремальный градиентный бустинг; TROPOMI; Новая коронавирусная инфекция