代兴良,宋国君,姜晓群,余景娟,方丹阳 (中国人民大学环境学院,北京 100872)

2019年底新型冠状病毒肺炎(COVID-19,简称“新冠肺炎”)疫情突然爆发,引起社会广泛关注.为控制疫情的传播,咸阳市启动了公共卫生事件一级应急响应,应急响应期间,居民居家隔离,机动车行驶量大幅减少,移动源排放降到最低限度.同时,随着工厂停产、工地停工和餐馆歇业,工业源、扬尘源和生活源(餐饮服务等)的排放也大幅下降.疫情期间污染排放下降预期会对咸阳空气质量有一定改善作用,但目前缺乏具体的量化研究.相关研究表明环境空气质量受污染物排放水平、气象条件变化以及大气化学过程的共同影响[1-7],仅气象条件的变化就可能导致空气质量出现较大波动,因此在评估排放变化对环境空气质量的影响时需要控制气象因素的干扰.但部分学者在探究疫情期间排放减少对空气质量的影响时并未重视气象因素的影响,仅将疫情期间的空气质量与前几年同一时期进行比较就得出结论[8-9],结果存在不确定性.另外一些学者考虑到气象因素的重要性,尝试使用多元回归方法[10]和空气质量数值模型[11-12](CMAQ等)来控制气象因素的影响,但前者存在回归相关系数偏低(低至 0.2)问题,后者面临难以准确估计疫情期间排放量变化的挑战.近年来, 支持向量机(SVM),随机森林(RF)和神经网络等机器学习模型在空气质量的预测研究中越来越受到研究者青睐[13-18],因为其作为一种非参……