शहरी क्षेत्रों में मौसम संबंधी कारकों को मशीन लर्निंग के आधार पर अलग करके ओजोन प्रदूषण नियंत्रण पर अंतर्दृष्टि

संक्षेप. ओजोन (O3) प्रदूषण चीन में शहरी वायु गुणवत्ता में सुधार के लिए महत्वपूर्ण चुनौतियाँ उत्पन्न कर रहा है। सतही O3 का निर्माण रासायनिक प्रतिक्रियाओं से जटिल रूप से जुड़ा होता है जो मौसम संबंधी स्थितियों और पूर्ववर्तकों (जैसे, NOx और VOCs) के स्थानीय उत्सर्जनों दोनों से प्रभावित होते हैं। जब मौसम संबंधी स्थितियाँ बिगड़ती हैं, तो वायुमंडलीय पर्यावरण की क्षमता घट जाती है, जिससे वायु प्रदूषकों का संचय होता है। हालाँकि शहरी क्षेत्रों में उत्सर्जन में कमी के लिए कई उपाय लागू किए गए हैं, लेकिन O₃ प्रदूषण नियंत्रण की प्रभावशीलता अपर्याप्त साबित होती है। मुख्य रूप से मौसम संबंधी स्थितियों में प्रतिकूल परिवर्तनों के कारण, उत्सर्जन में कमी के प्रभाव छिप जाते हैं। इस अध्ययन में, हमने चार वर्षों के निरंतर अवलोकन डेटा के आधार पर मशीन लर्निंग मॉडल, अवलोकन-आधारित मॉडल और सकारात्मक मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन मॉडल को एकीकृत किया। हमने पाया कि परिवहन और प्रसरण O3 सांद्रता के वितरण पर प्रभाव डालते हैं। गर्म मौसम के दौरान, O3 सांद्रता में प्रसरण और परिवहन के सकारात्मक योगदान 12.9% से 24.0% के बीच थे। मौसमीय सामान्यीकरण के बाद, O3 निर्माण की संवेदनशीलता और VOCs का स्रोत विभाजन बदल गया। O3 प्रदूषण घटना के दौरान, O3 निर्माण की संवेदनशीलता NOx-सीमित क्षेत्र से VOC- और NOx-सीमित क्षेत्रों के बीच संक्रमण क्षेत्र में बदल गई। प्रसरण के प्रभाव को हटा देने के बाद, वाहन उत्सर्जन VOC उत्सर्जन का प्राथमिक स्रोत बन गया, प्रदूषण अवधि के दौरान VOCs में 41.8% का योगदान दिया। इसके विपरीत, दहन का योगदान VOCs में 33.7% से घटकर 25.1% हो गया। हमारे परिणामों ने O3 प्रदूषण नियंत्रण उपायों को लागू करने और शहरी क्षेत्रों में उत्सर्जन में कमी की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए नए अनुशंसाएँ और अंतर्दृष्टि प्रदान की।