研究背景与问题

本研究旨在揭示干旱半干旱地区天气形势与气象要素对大气污染的影响机制，尤其是针对甘肃地区的大气污染问题。随着工业化和城市化进程的加快，干旱半干旱地区的大气污染问题日益严重，严重影响着当地居民的生活质量和生态环境。然而，目前对于此类地区大气污染成因与影响机制的研究相对较少，尤其是在环流分型与大气污染之间的相互作用方面。

研究方法

本研究基于2016—2022年欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的第五代大气再分析数据集，结合机器学习方法对甘肃地区的大气污染进行环流分型与机制研究。首先，通过提取气象要素如温度、湿度、风场等，构建环流分型指标体系；其次，利用机器学习算法对环流分型进行建模，包括支持向量机（SVM）、决策树（DT）等；最后，分析不同环流分型下的大气污染特征，探究环流分型与大气污染之间的关联性。

核心结果

研究发现，甘肃地区大气污染主要受到环流分型的影响，其中西风带控制下的污染较为严重。在环流分型模型中，SVM和DT算法具有较高的预测准确率。进一步分析表明，西风带控制下的降水不足、风速较低以及逆温层较厚等气象条件，是导致甘肃地区大气污染的主要原因。此外，环流分型与大气污染物浓度呈显著正相关，表明环流分型对大气污染具有显著影响。

结论与意义

本研究揭示了干旱半干旱地区天气形势与气象要素对大气污染的影响机制，为甘肃地区大气污染治理提供了科学依据。研究结果表明，环流分型是影响甘肃地区大气污染的关键因素，应重点关注西风带控制下的污染治理。此外，本研究提出的基于机器学习的环流分型方法，为大气污染研究提供了新的思路和方法。研究结果对于制定大气污染治理策略、优化大气污染防治措施具有重要的理论意义和实际应用价值。

文章来源：《干旱气象》 网址: http://www.zgxsyxeykzz.cn/qikandaodu/2025/1029/332.html