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未來氣溶膠的預測和了解氣溶膠變化的驅動因素對于改善大氣環境和減緩氣候變化具有重要意義。第六次國際耦合模式比較計劃（CMIP6）提供了各種氣候預測，但氣溶膠輸出有限。

為此，南京信息工程大學楊洋教授等人基于機器學習方法預測了2015年至2100 年的未來近地表氣溶膠濃度，分析了未來排放和氣候變化對氣溶膠變化的影響。具體而言，作者使用隨機森林（RF）模型來預測全球氣溶膠濃度，以全球大氣化學傳輸模型（GEOS-Chem）中的結果進行訓練。通過檢查特征重要性分數，作者發現排放是RF模型最重要的特征，土地覆蓋對模型的貢獻為10%且與氣溶膠濃度呈負相關，其他因素的貢獻小于10%。

此外，RF模型在全球大部分地區表現良好，在大約80%的陸地區域中R²大于0.85，尤其是在東亞、南亞、歐洲和北美等關鍵區域。然而模型在估算北美和亞洲高緯度地區的氣溶膠時存在較大偏差，主要與中緯度地區的污染物遷移或當地燃燒排放有關。

圖1. RF模型估計的歷史PM 2.5濃度性能統計的空間分布

接下來，作者使用RF模型基于CMIP6多模型模擬數據在考慮所有重要因素的條件下創造性地預測未來的氣溶膠濃度。結果表明，在低排放情景（SSP1-2.6和SSP2-4.5）下，與2020年（2015~2024年的平均值）相比，預計2095年（2091~2100年平均值）東亞PM2.5濃度將下降40%，南亞下降20~35%，歐洲和北美下降15~25%，這主要是由于預期的減排措施造成的。

若僅受氣候變化驅動，在高強制情景下（SSP5-8.5），中國北部和美國西部的PM2.5濃度將增加10~25%，中國南部、南亞和歐洲將減少0~25%，這說明全球氣候變暖對氣溶膠的調節作用更強，凸顯了氣候變化在調節未來空氣質量方面的重要性。在未來的研究中，為了更好地預測特定區域的未來空氣質量，更需要局部排放數據集。

圖2. 不同情景下2020~2095年區域氣溶膠濃度的百分比和絕對變化

Projected Aerosol Changes Driven by Emissions and Climate Change Using a Machine Learning Method, Environmental Science & Technology 2022. DOI: 10.1021/acs.est.1c04380

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南信大楊洋ES&T: 機器學習預測排放/氣候變化驅動的氣溶膠變化

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