中国新技术：24小时地面臭氧遥感估算及其对空气质量的影响
中国新技术：24小时地面臭氧遥感估算及其对空气质量的影响
随着全球空气污染问题的加剧，科学家们日益关注空气中的臭氧浓度及其对环境和健康的影响。最近，大气环境遥感团队在顶级期刊《遥感环境》（RSE）上发表了一项重要研究，首次利用人工智能技术成功估算了中国境内每小时的地面臭氧浓度。这项研究为理解和控制地面臭氧污染提供了新的视角和方法。
研究显示，中国地面臭氧浓度的昼夜变化十分显著，平均波动幅度达62%。这一发现强调了持续监测臭氧水平的重要性，尤其是考虑到地面臭氧对人类健康、植物成长和空气质量的影响。臭氧作为一种重要的污染物，主要存在于对流层，尤其是在快速城市化的地区，它不仅会造成呼吸系统疾病，还有合理的证据表明其会抑制植物的光合能力，影响农作物和生态系统。
为了进行更有效的监测，研究团队开发了一种多维时空人工智能模型。该模型整合了多种气象数据和污染物前体，通过复杂的光化学反应解析来估算地面臭氧浓度。输入数据包括NASA GeoNEX提供的短波辐射、Himawari-8卫星的紫外辐射及其他关键气象因子，例如表面温度、湿度和风速等，确保了模型的精确性和可靠性。
研究中，研究人员比较了多种机器学习模型和深度学习模型的表现，最终选择了极端随机树（ET）模型作为核心。这一模型在准确度和运行效率上的优越表现，使得研究能够有效地提供中国地区的全天候小时臭氧浓度估算。比如，在2019年的分析中，这一模型在白天和夜间的准确率分别达到了92%和82%。如此高的精度使得研究人员能够深入分析日内气象条件和人类活动对臭氧浓度的影响。
通过利用可解释人工智能（XAI），研究团队还剖析了影响臭氧浓度变化的驱动因素。他们发现，太阳辐射、温度和边界层高度是推动臭氧生成的核心因素。研究结果还揭示，在白天，强烈的太阳辐射和较高的温度促进了光化学反应，而夜间温度下降和其他气象条件改变导致臭氧浓度显著下滑。这一信息对于制定多层面的空气质量管理策略至关重要。
此外，研究还探讨了臭氧浓度对植物的毒性影响，指出在华北平原的橡胶树和大豆等作物，对垃圾氮氧化物（NO₂）的影响显著，特别是在高浓度臭氧的情况下，植物的生长和光合作用能力均受到影响。这提示我们，光化学反应的影响不仅是空气质量问题，它同样涉及生态系统的健康和农业的可持续发展。
最后，研究的发表不仅为地面臭氧的研究提供了新的工具和数据，但也再次呼吁人们关注空气质量的重要性。随着城市化进程的加快，我们亟需采取有效措施控制臭氧等污染物的排放，保障公共健康与环境安全。未来，该模型也计划向全球用户开放，有助于推动国际间对大气污染监测的合作与研究。