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本文采用XGBoost机器学习算法，融合臭氧浓度地面监测数据、欧洲中期天气预报中心的ERA5数据集、中国多尺度排放清单模型构建的排放清单数据集、高分辨率遥感影像（TROPOMI＿NO_2、OMI＿NO_2）以及人口数据和DEM数据，构建训练估算数据集，开展近地面臭氧浓度估算研究.模型构建采用递归式特征消除法进行特征变量的选择，并对其进行十折交叉和自建模验证，R~2分别为0.871和0.955,RMSE分别为12.8μg·m~(-3)和7.514μg·m~(-3).同时进行了高分辨率遥感影像对估算结果的贡献分析，结果表明引入TROPOMI＿NO_2因子参与建模可校正近地面臭氧浓度普遍被低估现象.模型模拟结果显示臭氧浓度回归估算结果层次更加分明、条带现象消失、连续性和平滑性明显改善.
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环境科学学报
Year： 2022
Issue： 05
Volume： 42
Page： 95-108
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