中国大气氮同位素模拟——基于机器学习的完整实现

中国大气氮同位素模拟——基于机器学习的完整实现一、项目背景与研究意义氮同位素（δ¹⁵N）是示踪大气氮来源、理解氮循环过程的重要工具。近年来，机器学习方法已被成功应用于大气氮同位素的模拟与预测。Fan等（2023）利用机器学习方法，以高精度的空气污染物和气象数据为基础，成功生成了大气硝酸盐δ¹⁵N的长时间序列。研究表明，气温是驱动硝酸盐δ¹⁵N日际变化的关键因子，而气溶胶及其前体物排放的显著减少在年际尺度上起重要作用。本研究基于中国127个观测点的氮同位素数据，以15个环境与人为变量作为预测因子，构建机器学习模型实现大气δ¹⁵N的空间模拟。二、技术路线┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 数据准备与预处理 │ │ 127个观测点δ¹⁵N数据 + 15个X变量（社会经济、农业、土地利用、 │ │ 大气组分、气象条件） │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ ↓ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │