【摘 要】
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当大气中的某种或某类物质积累到一定浓度,并持续足够的时间,会对生态系统和人类生存环境造成了破坏。PM2.5、PM10以及O3作为主要污染物,在当前备受关注。对大气污染物进行科学、精确地预测结果,能够指导公众活动,降低居民大气污染暴露风险;还可以为环境保护部门在制定防治措施时提供一定参考。本文选择合肥市为研究对象,收集主要大气污染物浓度浓度数据和相应时间段的逐小时气象资料。监测站点覆盖10个环境空气
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当大气中的某种或某类物质积累到一定浓度,并持续足够的时间,会对生态系统和人类生存环境造成了破坏。PM2.5、PM10以及O3作为主要污染物,在当前备受关注。对大气污染物进行科学、精确地预测结果,能够指导公众活动,降低居民大气污染暴露风险;还可以为环境保护部门在制定防治措施时提供一定参考。本文选择合肥市为研究对象,收集主要大气污染物浓度浓度数据和相应时间段的逐小时气象资料。监测站点覆盖10个环境空气质量国控自动监测站点,监测范围比较全面,能够基本代表合肥市区的空气质量变化特征。本文需要完成的内容有:（1）统计分析结果表明PM2.5与PM10时间分布存在相似性,浓度值在逐年下降,且都在冬季达到最高值;O3浓度在逐年增加,最高值出现在5-9月份;PM2.5和PM10浓度下降的同时O3浓度在增加,不存在线性相关;PM2.5与PM10与气象因素相关程度排序为:降雨量＞气压＞风速＞气温＞相对湿度;O3与气象因素相关程度排序为:气温＞风速＞气压＞相对湿度＞降雨量。（2）利用灰色关联度分析结果进行特征的初步选择,先建立基准XGB模型并进行超参数优化,再利用EEMD对数据进行分解,将所有高频噪声集中到一个子序列,对所有子序列建模,汇总建立EEMD-XGB耦合模型。最后分别计算基准XGB模型、超参数优化XGB模型以及EEMD-XGB耦合模型的均方根误差RMSE和拟合优度R~2,结果表明:EEMD-XGB耦合模型的预测性能:RMSE=8.56,R~2=0.8526,比基准XGB模型（RMSE=16.84、R~2=0.3618）和超参数优化XGB（RMSE=15.05、R~2=0.4675）精度得到显著提高,可以满足O3浓度预测的要求。（3）运用Meteo Info软件对全球资料同化系统（GDAS）数据分析,结合大气污染物浓度资料,对合肥市2014～2020年的大气污染物传输过程进行模拟分析,通过聚类分析和输送轨迹分型,确定大气污染物传输路径和主要污染源区域。结果表明:一月份气团轨迹输送路线主要集中在研究区域北方;四月份气流轨迹不再是以西北方向为主,但是北方的气团路线仍相对较多;副热带高压对七月份气团输送产生了影响,使得从南方来的气团轨迹线较长;十月份,随着来自西北的冷空气逐渐南下,气团主要由北方输入。结合潜在源贡献因子（PSCF）分析和浓度权重轨迹（CWT）分析,发现WPSCF、WCWT高值区均未呈现以合肥为中心的分布态势,考虑污染物主要来源研究区域的周边城市。
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