摘要：随着工业化与城市化进程的加快，大气污染已成为制约区域环境与人类健康的重要因素。传统的大气质量预测方法多依赖数值模式与经验公式，存在计算复杂、实时性不足和对复杂污染过程适应性差等问题。近年来，机器学习凭借其强大的非线性建模与自适应学习能力，为大气环境质量预测与污染源解析提供了新的思路。本文系统研究了基于机器学习的区域大气环境质量预测与污染源解析方法，重点分析了多源环境数据的预处理与融合、机器学习模型构建与优化、污染源贡献分析与追踪等关键技术环节。在模型设计方面，通过引入深度神经网络、支持向量机与随机森林等多类算法，对比其在预测精度与泛化能力上的差异，并探讨了集成学习与迁移学习在跨区域预测中的应用潜力。在污染源解析方面，本文基于特征重要性排序与因果推断方法，构建了污染物排放与气象条件的耦合关系模型，实现了对多源污染物贡献率的定量分析。研究结果表明，机器学习方法在大气质量预测方面显著优于传统数值模式，能够有效提升预测的准确性和实时性，同时在污染源解析中展现出更强的灵活性与适应性。本文提出的方法不仅为区域环境治理与政策制定提供了科学依据，也为大气污染防控的智能化和精准化发展提供了技术支撑。

关键词：大气环境质量；机器学习；污染源解析；预测模型；数据融合

引言：大气污染已成为制约社会经济与人类健康的重要问题，区域空气质量不仅受本地排放影响，还与气象条件和跨境传输密切相关。传统预测方法依赖物理化学机理和统计模型，虽具理论价值，但存在计算复杂、参数依赖性强及难以适应快速变化环境等局限。随着大数据与人工智能的发展，机器学习因能自动学习污染物与影响因子之间的非线性关系而成为研究热点，在短期预测、长期趋势分析和污染源识别中均展现优势。然而，空气质量预测与污染源解析仍受数据噪声大、特征复杂和时空相关性强等挑战制约。为此，亟需构建高效、鲁棒的机器学习模型，实现区域尺度下的准确预测与精细解析。本文在梳理现有研究的基础上，从模型构建、污染源贡献解析与应用实践等方面展开探讨，并提出面向区域大气环境管理的综合方法。

一、机器学习在大气环境质量预测中的应用

1.1 多源环境数据融合与特征工程

大气环境质量预测依赖于大量的监测数据，包括空气污染物浓度数据（如 PM2.5、PM10、 SO₂. 、NOx 和 0₃ ）、气象数据（温度、湿度、风速、气压等）以及社会活动数据（能源消耗、交通流量、工业排放等）。多源数据的复杂性和不确定性要求在模型训练之前进行充分的数据清洗与特征工程。通过缺失值插补、异常值剔除和归一化处理，可以提升数据的一致性与可靠性；利用主成分分析（PCA）、特征选择算法（如LASSO 回归和随机森林特征重要性排序）能够有效降低数据维度，保留对预测结果贡献最大的特征变量。与此同时，将时序特征与空间分布特征引入模型，不仅能捕捉污染物浓度的动态演变规律，还能揭示区域传输效应对空气质量的影响，从而为机器学习模型提供更加全面的输入数据。

1.2 预测模型构建与性能优化

在大气环境预测中，不同机器学习算法各具优势。支持向量机（SVM）在小样本条件下表现稳定，适合短期预测；随机森林（RF）能够处理高维数据并提供特征重要性解释，适合中长期趋势分析；深度神经网络（DNN）凭借其强大的非线性拟合能力，在捕捉污染物浓度的复杂变化模式方面优势突出。本文通过对比实验发现，集成学习方法（如XGBoost 和LightGBM）在预测精度与计算效率上均优于单一模型，而迁移学习则能够有效解决跨区域预测时模型泛化能力不足的问题。此外，超参数优化在模型性能提升中起到关键作用，利用贝叶斯优化或遗传算法可以显著缩短调参时间，并提升预测精度。

二、污染源解析的机器学习方法

2.1 特征重要性与污染物贡献率分析

污染源解析是空气质量管理的重要环节，其目标是识别不同污染源对空气质量的相对贡献。通过机器学习模型中的特征重要性分析，可以定量评估各类排放因子与气象条件对污染物浓度的影响。例如，随机森林能够输出特征变量的贡献率，揭示机动车尾气排放、工业废气排放与区域传输在不同季节的相对重要性。此外，利用SHAP（ShapleyAdditive Explanations）等可解释性方法，还可以实现对单一预测结果的因果解释，有助于识别特定污染事件的主要驱动因素。

2.2 污染源追踪与时空分布特征提取

污染源的时空特征提取对精准治理至关重要。机器学习结合地理信息系统（GIS）与遥感数据，能够实现污染源的动态追踪。例如，基于卷积神经网络（CNN）的图像识别技术，可以从遥感影像中提取大气污染扩散轨迹；而循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）能够捕捉污染物浓度在时间维度上的长期依赖关系，从而更好地识别污染源在不同时段的排放特征。这些方法为跨区域大气污染联防联控提供了科学依据。

2.3 多源数据驱动的因果推断方法

在污染源解析中，仅依靠相关性分析难以揭示真正的因果关系。因果推断方法的引入为污染源解析提供了新思路。利用结构方程模型（SEM）、格兰杰因果检验或基于贝叶斯网络的因果推断，可以更准确地识别污染源与空气质量之间的因果链条。例如，在多源数据的支持下，模型能够判断某一污染物浓度升高是否主要由交通排放驱动，或是由区域外部输入导致，从而为政策制定提供更加精准的干预依据。

三、应用实践与案例研究

基于机器学习的空气质量预测与污染源解析已在多个城市和区域得到应用。例如，北京、上海等大城市通过引入深度学习模型，实现了 PM2.5 浓度的短期精准预测，并将预测结果应用于空气质量预警系统中，有效提升了公众健康防护能力。在珠三角和长三角地区，通过集成学习与因果推断相结合的方法，识别了交通运输与工业排放的主要贡献，并推动了跨区域联防联控机制的建立。实际应用表明，机器学习不仅提升了预测与解析的科学性，还促进了大气治理的精细化与智能化，具有较高的推广价值。

四、结论

本文系统研究了基于机器学习的区域大气环境质量预测与污染源解析方法，提出了从多源数据融合、预测模型构建到污染源贡献率分析的完整研究框架。研究结果表明，机器学习能够有效提升预测的准确性与实时性，并在污染源解析中展现出较强的可解释性和适应性。未来，随着数据获取渠道的拓展和计算能力的提升，结合深度学习、迁移学习与因果推断的混合模型将成为研究重点。同时，多源异构数据的融合与跨区域协同建模也将成为发展方向。通过持续优化预测模型与污染源解析方法，能够为大气污染治理与环境政策制定提供更加坚实的技术支撑，为实现绿色、低碳、可持续发展目标贡献力量。

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