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研究作者及机构
本研究由Marissa L. Childs、Jessica Li、Jeffrey Wen、Sam Heft-Neal、Anne Driscoll、Sherrie Wang、Carlos F. Gould、Minghao Qiu、Jennifer Burney和Marshall Burke共同完成。研究团队主要来自斯坦福大学（Stanford University）及其他相关机构。研究论文发表于2022年9月22日的《Environmental Science & Technology》期刊，标题为“Daily Local-Level Estimates of Ambient Wildfire Smoke PM2.5 for the Contiguous US”。

学术背景
研究的主要科学领域为环境科学与空气质量监测，特别是与野火烟雾相关的细颗粒物（PM2.5）浓度研究。近年来，野火烟雾对空气质量的负面影响日益显著，尤其是在美国西部地区。野火烟雾中的PM2.5不仅对人体健康构成威胁，还逆转了多年来通过政策驱动的空气质量改善成果。然而，准确测量和区分野火烟雾驱动的PM2.5与其他来源的PM2.5仍存在挑战。因此，本研究旨在开发一种基于机器学习的模型，用于估算美国本土每日野火烟雾PM2.5浓度，并分析其时空分布及对人口健康的影响。

研究流程
研究分为三个主要步骤：
1. 定义烟雾日（Smoke Days）：通过卫星图像和火灾点模拟的气团轨迹（HYSPLIT模型）识别烟雾日。具体而言，使用美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的危险地图系统（HMS）数据确定烟雾羽流，并结合气溶胶光学深度（AOD）缺失率和气团轨迹点数量来识别可能被云层遮挡的烟雾区域。
2. 计算地面烟雾PM2.5：利用美国环境保护署（EPA）监测站的数据，计算烟雾日与非烟雾日的PM2.5异常值。具体方法是通过计算每个监测站在特定月份和年份的非烟雾日PM2.5中位数，并将烟雾日的PM2.5值与该中位数进行比较，得出烟雾PM2.5的估计值。
3. 预测烟雾PM2.5：由于地面监测站的空间覆盖有限，研究团队开发了一种机器学习模型，利用卫星、地面监测和再分析数据预测美国本土每日10公里分辨率的烟雾PM2.5浓度。模型采用梯度提升树（Gradient Boosted Trees）算法，并通过空间嵌套交叉验证进行训练和验证。

主要结果
1. 模型性能：模型在未参与训练的监测站上表现出较高的预测精度，R²值为0.67，表明模型能够解释三分之二的烟雾PM2.5变化。模型在极端高浓度PM2.5的预测中也表现出色，避免了传统模型在极端值预测中的饱和问题。
2. 烟雾PM2.5的时空分布：研究发现，过去十年中，美国西部地区的烟雾PM2.5浓度显著增加，尤其是在高收入人群和西班牙裔人口中。2020年，近2500万人生活在至少有一天烟雾PM2.5浓度超过100 μg/m³的地区，这一数字比十年前增加了27倍。
3. 烟雾PM2.5的极端事件：研究还发现，过去十年中，烟雾PM2.5极端事件的发生频率显著增加。例如，每年至少有一天烟雾PM2.5浓度超过50 μg/m³的地区人口从2006-2010年的400万增加到2016-2020年的1640万。

结论与意义
本研究通过开发一种高效且准确的机器学习模型，首次提供了美国本土每日10公里分辨率的野火烟雾PM2.5浓度估算数据。这些数据不仅有助于理解野火烟雾的时空分布及其对空气质量的影响，还为评估野火烟雾对人口健康的长期影响提供了重要工具。研究结果表明，野火烟雾对空气质量的负面影响正在迅速抵消过去几十年通过政策驱动的空气质量改善成果，尤其是在美国西部地区。这一发现对未来的空气质量管理政策和公共卫生干预具有重要意义。

研究亮点
1. 高分辨率数据：研究提供了美国本土每日10公里分辨率的野火烟雾PM2.5浓度数据，填补了该领域的数据空白。
2. 机器学习模型：研究开发了一种基于梯度提升树的机器学习模型，能够准确预测烟雾PM2.5浓度，尤其是在极端高浓度情况下。
3. 长期趋势分析：研究分析了2006年至2020年间的烟雾PM2.5浓度变化，揭示了野火烟雾对空气质量的长期影响。
4. 人口暴露差异：研究发现，高收入人群和西班牙裔人口在过去十年中暴露于更高浓度的烟雾PM2.5，这为环境正义研究提供了新的视角。

其他有价值的内容
研究还探讨了烟雾PM2.5浓度与其他污染物（如NO2和臭氧）的相关性，并提出了未来研究的方向，包括改进烟雾PM2.5的估算方法、结合更多数据源（如私人传感器数据）以及开发更复杂的机器学习模型（如卷积神经网络）。这些改进将进一步提高烟雾PM2.5浓度估算的准确性和实用性。