基于机器学习的精细化O3源解析方法、装置、设备、介质

本公开实施例公开了一种基于机器学习的精细化O3源解析方法、装置、设备、介质，属于环境科学技术领域，该方法通过WRF‑CMAQ‑ISAM对本地O3进行模拟和来源解析，获得各污染源对O3的贡献，然后采用“随机采样‑模型预测‑浓度平均”的机器学习方法对气象条件和污染源贡献进行标准化，以获取不受气象和排放变化影响的臭氧浓度变化，最后引入SHAP归因法，量化气象参数和污染源变化对O3的影响。通过本发明，可以得到气象参数和本地排放对O3变化的绝对贡献，从而为O3的精准防控提供重要的理论依据。