基于机器学习算法的空气质量管理成效评估方法

本发明涉及一种基于机器学习算法的空气质量管理成效评估方法，包括：S1，获取污染物本地源排放强度指征变量；S2，构建污染物机器学习模型，将污染物气象标准化浓度作为本地污染排放强度的指示变量，纳入机器学习训练污染物回归预测模型；评估污染排放变化和气象条件对环境浓度变化的贡献，确定拟评估时段的污染物浓度变化的基准参考时段，利用步骤S2构建的污染物机器学习模型，基于控制变量法进行不同排放和气象情景下的污染物浓度模拟，得到污染物在待评估年份排放强度在基准参考年份气象条件下的环境浓度，将预测的环境浓度与评估年份实际监测浓度的差值作为贡献，获得在拟评估年份相较于基准年份由污染减排导致的污染物浓度变化的量化评估。