基于決策樹模型的區域PM2.5污染管控時空識別
——以關中地區為例

賈 冊， 陳 臻， 韓 梅

（1.中國人民大學環境學院，北京 100872；2.中國科學院科技戰略咨詢研究院，北京 100190；3.中國科學院大學公共政策與管理學院，北京 100049；4.陜西省環境調查評估中心，陜西 西安 710054）

《2020中國生態環境狀況公報》顯示，2020年全國337個城市累計發生大氣環境嚴重污染345 d，重度污染1152 d，可見當前中國大氣環境污染形勢仍然很嚴峻。這些重污染天氣的出現不僅影響居民身心健康，還對社會經濟發展造成了很大的損失［1-5］。重污染天氣出現的核心原因是由于氣象條件的變化，使得大氣環境中的污染物不能被及時清除而累積形成。相關研究表明，在重污染天氣期間進行預警能有效降低人的出行，減少移動源等污染物的排放從而達到減緩重污染的程度［6-10］。當前國內應對重污染天氣的過程中也采取了預警的方式來應對。根據空氣質量情況，地方政府適時啟動紅色、橙色、黃色級別的重污染天氣應急預警，要求工業源、移動源等污染排放在一定時間內做出不同的污染物減排，實現空氣質量的改善［11-12］。國內外進行污染預警的過程均是通過模型進行預測未來24 h、48 h甚至一周的空氣質量變化情況來隨時調整預警的級別。這種不確定預警時間和預警時長的方式嚴重干擾了企業的正常生產，據統計咸陽市2019年1—3月和11—12月期間共預警76 d，占到總天數的一半。當前污染預警管控的過程中是以地級市政府為主體發布預警，要求轄區內企業進行相應的污染物減排，而部分地級市存在行政區過大，同一時間內的PM2.5可能存在兩極分化的情況。……