施光耀，周 宇，桑玉強(qiáng)，張勁松**，孟 平，蔡露露,4，裴松義，王 堯

基于隨機(jī)森林方法分析環(huán)境因子對空氣負(fù)離子的影響*

施光耀1,2，周 宇1,2，桑玉強(qiáng)3，張勁松1,2**，孟 平1,2，蔡露露3,4，裴松義5，王 堯1,2

（1.中國林業(yè)科學(xué)研究院林業(yè)研究所/國家林業(yè)局林木培育重點實驗室, 北京 100091；2.南京林業(yè)大學(xué)南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心，南京 210037；3.河南農(nóng)業(yè)大學(xué)，鄭州 450002；4.河南省地球物理空間信息研究院，鄭州 450016；5.國有建平縣黑水機(jī)械化林場, 朝陽 122000）

空氣負(fù)離子是衡量一個地區(qū)空氣清潔度的重要指標(biāo)，對人體的心理和生理機(jī)能的調(diào)節(jié)發(fā)揮著重要作用。隨著森林生態(tài)旅游的興起，空氣負(fù)離子的發(fā)生過程及影響機(jī)制已成為研究熱點。本研究基于華北低丘山地森林植被主要生長季的氣象數(shù)據(jù)和栓皮櫟人工林空氣負(fù)離子濃度觀測資料，利用機(jī)器學(xué)習(xí)中隨機(jī)森林模型從非線性角度全面分析確定影響空氣負(fù)離子濃度變化的重要環(huán)境因子，通過獨立樣本對構(gòu)建的隨機(jī)森林模型進(jìn)行模擬和檢驗，確定模型的預(yù)測精度，同時篩選出對空氣負(fù)離子影響程度最大的環(huán)境因子。結(jié)果表明：隨機(jī)森林模型在分析環(huán)境因子對空氣負(fù)離子影響方面具有較高的精度以及較好的擬合效果，通過對模型的擬合值與實測值進(jìn)行驗證，均方根誤差（RMSE）為59.349，決定系數(shù)R2達(dá)到了0.887。同時利用獨立樣本數(shù)據(jù)對隨機(jī)森林模型進(jìn)行十折交叉驗證，決定系數(shù)R2均達(dá)到了0.904以上，且均方誤差（RMSE）較小，為24.851。此外，模型篩選出影響空氣負(fù)離子的主要因素，按重要性排序依次為顆粒物PM2.5（48.037）、飽和水汽壓差（46.169）、土壤濕度（43.984）、風(fēng)速（43.779）、紫外輻射（41.130）、土壤溫度（40.107）、總輻射（36.838）、大氣壓力（34.532），其中對模型重要性貢獻(xiàn)相對較高的3個變量分別為顆粒物PM2.5、飽和水汽壓差和風(fēng)速，它們對空氣負(fù)離子的影響起決定性作用。因此，隨機(jī)森林模型適合分析環(huán)境因子對空氣負(fù)離子影響，且擬合效果精度高，穩(wěn)定性強(qiáng)。

空氣負(fù)離子；環(huán)境因子；機(jī)器學(xué)習(xí)；隨機(jī)森林；栓皮櫟

空氣負(fù)離子（Negative air ion, NAI）是指獲得多余電子的帶負(fù)電荷的空氣離子，因空氣中氧分子化學(xué)性質(zhì)活潑優(yōu)先獲得電子，故也稱為負(fù)氧離子，廣泛分布于自然環(huán)境中，如森林和濕地[1?2]。NAI是森林有效清除空氣中有機(jī)污染物、提升空氣質(zhì)量的重要載體[1]，已成為衡量一個地區(qū)空氣清潔度的重要指標(biāo)之一[2]，同時具有多種抗菌作用和生物學(xué)效應(yīng)，對人體的心理和生理機(jī)能具有重要的促進(jìn)作用[3?4]，被譽(yù)為“空氣維生素”[5]。

近年來，隨著森林生態(tài)旅游的興起，NAI備受關(guān)注，對NAI的研究也越來越活躍[1,6?7]，NAI發(fā)生過程及影響機(jī)制已成為生物氣象、森林生態(tài)和森林康養(yǎng)等相關(guān)領(lǐng)域共同關(guān)注的研究熱點[8]?？諝庳?fù)離子復(fù)雜多變，受多種環(huán)境因子的共同制約，氣候條件、森林覆蓋率、大氣流動、微粒吸附和自然地理條件等，都會影響NAI的濃度[9]。總的來說，自然界中NAI的來源及影響因素可歸納為物理、生物兩大類，物理類指閃電、雷暴、雪暴、風(fēng)暴、火山爆發(fā)的放電現(xiàn)象以及雨水的分解等[10?11]；生物類指森林中樹冠、枝葉的尖端放電以及綠色植物光合作用中的光電效應(yīng)等[12?16]。環(huán)境因子是影響NAI的重要因素，既是物理類，也是生物類的影響因素，前者涉及空氣中NAI的擴(kuò)散和電離以及與顆粒物的作用，后者通過改變小氣候間接影響植被的生理過程，進(jìn)而影響NAI。然而，目前環(huán)境因子對NAI的影響是促進(jìn)或抑制以及主導(dǎo)環(huán)境因子是什么，已有的研究結(jié)果無法給出統(tǒng)一的定論[17?18]，有的甚至出現(xiàn)了相互矛盾的結(jié)論[18?20]。例如，Goldstein等[21?22]研究表明，潮濕空氣中的超氧化物可以產(chǎn)生低濃度過氧化氫（H2O2），其分解產(chǎn)物中的OH?是NAI的重要組成部分，從而有助于NAI產(chǎn)生；Fujioka等[23]研究表明NAI的遷移率隨濕度的增加而降低，空氣濕度的增加不利于NAI的產(chǎn)生；而黃世成等[24]研究發(fā)現(xiàn)空氣濕度與NAI的關(guān)系在不同條件下不盡相同；張雙全等[20]研究表明NAI年變化與溫度和濕度均無相關(guān)性。此外，由于NAI在空氣中滯留時間短且產(chǎn)生和消亡過程復(fù)雜，受多種環(huán)境因子的共同制約，空氣中NAI波動大且表現(xiàn)出很強(qiáng)的可變性，致使有關(guān)環(huán)境因子與NAI關(guān)系的研究結(jié)論存在著諸多不確定性[13,18?19]。因此，采用傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)方法可能難以全面分析環(huán)境因子的共線性以及復(fù)雜的非線性關(guān)系[25?27]。此外，由于長時間序列的數(shù)據(jù)資料堆砌，數(shù)據(jù)的冗雜、缺失和異常以及計算分析條件的限制，使得環(huán)境因素對NAI的影響程度、氣象要素對NAI的貢獻(xiàn)大小等問題存在爭議。

因此，本研究依托黃河小浪底森林生態(tài)系統(tǒng)國家定位觀測研究站，以華北低丘山地栓皮櫟（BI.）人工林為試驗對象，在2018年和2019年的6?9月定位觀測獲取NAI及微氣象參數(shù)。通過應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)中隨機(jī)森林（Random Forest, RF）[28]的方法篩選出影響NAI濃度變化的重要環(huán)境因子，確定隨機(jī)森林模型在提取影響NAI變化的敏感因子中的潛在適用性，構(gòu)建隨機(jī)森林估算模型，提出并討論所選變量的重要程度和模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，并對相關(guān)結(jié)果進(jìn)行驗證，旨在為進(jìn)一步深入研究揭示NAI對環(huán)境要素變化的響應(yīng)機(jī)制、預(yù)測NAI變化提供工作基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于黃河小浪底森林生態(tài)系統(tǒng)國家定位觀測研究站（35°01'45''N，112°28'08''E，海拔高度410m），站點面積約7210hm2。該地區(qū)屬暖溫帶大陸季風(fēng)氣候，年平均氣溫12.4℃，全年日照時數(shù)為2367.7h，年平均降水量641.7mm，年蒸發(fā)量為1400mm，無霜期220～230d，0℃以上年平均有效積溫為5282℃·d，10℃以上年均積溫達(dá)4847℃·d，植物生長期為210～220d。受季風(fēng)氣候的影響，降水季節(jié)性分配不均勻，6?9月平均降水量為438.0mm，占全年的68.3%。土壤成分主要為棕壤和石灰?guī)r風(fēng)化母質(zhì)淋溶性褐土，土壤結(jié)構(gòu)不良，土壤中石礫含量大，平均土壤深度為50cm，pH值為7.7～8.5，春季經(jīng)常發(fā)生季節(jié)性干旱，夏季有暴雨時易受侵蝕。研究區(qū)域主要樹種為栓皮櫟，平均株高為8m，林分密度為998棵·hm?2，郁閉度為0.75，造林時間為1972年。

1.2 觀測內(nèi)容及方法

空氣負(fù)離子的觀測采用RR-9411A型空氣負(fù)離子自動監(jiān)測儀（中國），NAI測量范圍0～1.2×107ion·cm?3，遷移率≥0.4cm2·V?1·S?1，測量精度≤±10%，采集頻率為1s·次?1，存儲周期為5min，儀器安裝在研究區(qū)域的栓皮櫟人工林中，安裝高度垂直地面1.8m且無遮擋物，觀測時間為2018年和2019年的6?9月。此外，利用便攜式標(biāo)準(zhǔn)氣象站同步觀測此區(qū)域林冠下方空氣溫濕度、風(fēng)速、大氣壓、太陽輻射、土壤溫濕度以及顆粒物濃度等11個氣象要素，上述監(jiān)測指標(biāo)均通過CR1000型采集器（美國）進(jìn)行存儲，通過DTU900C型GPRS遠(yuǎn)程傳輸模塊實現(xiàn)數(shù)據(jù)實時快速傳輸并自動上傳存儲至服務(wù)器，具體變量類型詳見表1。

由于飽和水汽壓差（VPD）是表現(xiàn)空氣溫濕度的一個綜合指標(biāo)，相比于氣溫和相對濕度更具有代表性，因此，利用Smith[22]經(jīng)驗公式計算VPD，用于研究空氣溫濕度對NAI的影響，其計算式為

式中，Ta為氣溫（℃）；RH為空氣相對濕度，取值（0，1），無量綱。

1.3 數(shù)據(jù)處理與分析

1.3.1 數(shù)據(jù)篩選

利用R語言對空氣負(fù)離子數(shù)據(jù)進(jìn)行初步篩選，篩選過程如下，（1）對時間序列進(jìn)行篩選，排除因設(shè)備存儲中斷、故障引起的時間序列不連續(xù)以及異常數(shù)據(jù)；（2）將每個數(shù)值與其前后的值進(jìn)行對比，若該值小于前后一數(shù)值的3倍或1/3，舍棄并記錄為NA；（3）將連續(xù)6個或以上的相同數(shù)據(jù)值判定為異常值，記錄為NA；（4）對小于10的數(shù)值進(jìn)行差值計算，以前后2個數(shù)據(jù)取均值并取整，記錄為該時刻插值后的數(shù)值；（5）賦值后再次篩選，將仍小于10的數(shù)值剔除，記錄為NA，輸出所有有效數(shù)據(jù)；而對氣象因子的篩選只進(jìn)行前兩部分的篩選，剔除異常值。試驗期間共收集34000組完整數(shù)據(jù)，剔除異常值后選取有效數(shù)據(jù)約30000組進(jìn)行分析。

表1 試驗觀測的環(huán)境因子變量類型

注：精度一列中PP為“百分點”。

Note: PP in the precision means percent point.

1.3.2 隨機(jī)森林模型的建立與分析

1.3.2.1 隨機(jī)森林模型簡介

隨機(jī)森林模型是一種通過聚集大量決策樹來提高預(yù)測準(zhǔn)確性的組合模型，該模型可用于處理非線性關(guān)系、分類、回歸、高階相關(guān)、評估變量的重要性以及插值丟失的數(shù)據(jù)等[29]。已有研究表明隨機(jī)森林在篩選一些復(fù)雜多變的因素干擾方面具有準(zhǔn)確的預(yù)測能力[30?32]，該方法已應(yīng)用于生態(tài)學(xué)研究，顯示了高精度和預(yù)測建模變量間復(fù)雜相互作用的能力。首先，對訓(xùn)練數(shù)據(jù)利用自助抽樣形成N個樣本；其次，對每個樣本分別建立回歸樹模型，每一回歸樹都是由部分獨立樣本生成；最后，以N個回歸樹模型結(jié)果的平均值來確定因變量的預(yù)測值。此外，該模型要求每個二叉分裂點僅考慮預(yù)測變量的一個子集，從而使得弱相關(guān)性變量獲得更多參與回歸樹模型構(gòu)建的機(jī)會，因此所得到的回歸樹具有更高的可信度[28,33]。為了獲得優(yōu)化的隨機(jī)森林模型，本研究采用替換取樣法將原始數(shù)據(jù)分為6個隨機(jī)子樣本集（每個樣本5000組數(shù)據(jù)），選取其中任意1個樣本集作為獨立樣本，其余5個樣本作為模型樣本，每個模型樣本集隨機(jī)分為訓(xùn)練樣本（70%）和驗證樣本（30%），對隨機(jī)森林模型進(jìn)行訓(xùn)練和驗證，而獨立樣本對通過測試的模型進(jìn)行模擬，再次驗證模擬的精度。隨機(jī)森林模型構(gòu)建利用R語言RandomForest包來實現(xiàn)。

1.3.2.2 隨機(jī)森林模型精度評價

采用均方根誤差（RMSE）和決定系數(shù)（R2）對模擬結(jié)果進(jìn)行精度檢驗，其計算式為

為了進(jìn)一步檢驗?zāi)Ｐ头夯芰?，基于獨立樣本?shù)據(jù)進(jìn)行十折交叉驗證法（10-fold cross-validation）評價已構(gòu)建好的隨機(jī)森林模型的預(yù)測誤差。十折交叉驗證法是將所有數(shù)據(jù)隨機(jī)分成大小相近的10組，先以第1組數(shù)據(jù)作為驗證數(shù)據(jù)，剩下9組數(shù)據(jù)作為擬合模型；再以第2組數(shù)據(jù)作為驗證數(shù)據(jù)，剩下9組用作擬合模型。依次類推，重復(fù)10次，以10次測試誤差的平均值作為最后精度評價。

1.3.2.3 隨機(jī)森林模型中重要性評價

隨機(jī)森林模型中，在擬合或分類時會用到每個通過自助抽樣形成的大約2/3樣本數(shù)據(jù)，剩余樣本數(shù)據(jù)稱為袋外樣本數(shù)據(jù)（OOB），用于評估模型整體誤差以及變量的重要性。若Xj為輸入變量之一，則計算變量Xj在第n株樹的重要性VIn時，首先利用自助抽樣的樣本數(shù)據(jù)建立回歸樹模型Tn，計算OOB的預(yù)測誤差，然后隨機(jī)置換變量Xj的觀測值，再次建立回歸樹模型Tn'，計算OOB'（隨機(jī)置換變量觀測后袋外數(shù)據(jù)）的預(yù)測誤差，將2次袋外數(shù)據(jù)預(yù)測誤差的差值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，將所有回歸樹結(jié)果取均值即為變量Xj在第n株樹的重要性VIn(Xj)[34]，其計算式為

變量Xj在整個隨機(jī)森林中的重要性得分VI(Xj)，這個指標(biāo)代表準(zhǔn)確度的平均下降程度，數(shù)值越大，自變量對因變量的影響越大，負(fù)值表示模型預(yù)測受到因變量的負(fù)面影響[35]，其計算式為

式中，NOOB為袋外樣本數(shù)；f(Xi)為袋外數(shù)據(jù)中第i個觀測值；fn(Xi)為在隨機(jī)置換變量Xj的觀測值前第n株樹上袋外數(shù)據(jù)第i個觀測值所對應(yīng)的預(yù)測值；fn(X'i)為在隨機(jī)置換變量Xj的觀測值后第n株樹上袋外數(shù)據(jù)第i個觀測值所對應(yīng)的預(yù)測值；I[f(Xi)=fn(Xi)]和I[f(Xi)=fn(X'i)]為判別函數(shù)，當(dāng)f(Xi)=fn(Xi)或f(Xi)=fn(X'i)時，取值為1，否則為0；Nt代表隨機(jī)森林模型中樹的數(shù)量。

1.3.2.4 隨機(jī)森林模型輸入環(huán)境變量

以空氣負(fù)離子濃度為因變量，隨機(jī)森林模型輸入的環(huán)境因子包括VPD、Ws、AP、PAR、Dr、UV、Rn、Ms、Ts和PM2.5為自變量，其中VPD由式（1）計算得到，代表空氣溫濕度的綜合指標(biāo)，其余9個環(huán)境因子均由便攜式移動氣象站觀測獲取。皮爾遜相關(guān)分析表明，這10個環(huán)境因子與空氣負(fù)離子（NAI）均極顯著相關(guān)（P＜0.001）。

以輸入?yún)?shù)對模型的重要性得分及其影響顯著性為依據(jù)，評價環(huán)境因子對空氣負(fù)離子的影響。環(huán)境因子重要性得分及顯著性檢驗通過R語言rfPermute包實現(xiàn)。

2 結(jié)果與分析

2.1 隨機(jī)森林模型參數(shù)優(yōu)化結(jié)果

隨機(jī)森林模型中有2個基本參數(shù)，一是模型中每次拆分時嘗試的變量個數(shù)（M）；二是模型中樹的數(shù)量（Nt）。變量數(shù)（M）是通過內(nèi)部隨機(jī)森林函數(shù)確定的，該函數(shù)從默認(rèn)值變量總數(shù)的1/3開始計算最佳變量數(shù)。目前，隨機(jī)森林模型中M的取值大多基于經(jīng)驗公式，本研究采用逐次篩選的方法確定最優(yōu)參數(shù)M，即嘗試所有M的取值（輸入變量數(shù)1～10），取模型誤差最小時對應(yīng)的M。圖1a顯示，當(dāng)M取值為6時，模型誤差達(dá)到最小。隨機(jī)森林模型中樹的數(shù)量（Nt）是為了避免潛在的過度擬合，首先使用訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行預(yù)處理，運(yùn)行時將樹的數(shù)量（Nt）設(shè)置為1000，運(yùn)行結(jié)果見圖1b，在樹的數(shù)量（Nt）達(dá)到300以后模型誤差趨于平穩(wěn)，而變量數(shù)（M）達(dá)到6以后模型誤差最低，因此最終變量數(shù)（M）和樹的數(shù)量（Nt）的取值分別為6和300。

2.2 隨機(jī)森林模型輸出的環(huán)境因子重要性排序

根據(jù)隨機(jī)森林模型的參數(shù)優(yōu)化結(jié)果對5個訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，模擬得到了5個訓(xùn)練樣本集的重要性得分VI(Xj)，根據(jù)重要性得分的高低對所選變量進(jìn)行排序，結(jié)果見圖2。由圖中可見，5個訓(xùn)練樣本得到的結(jié)果較為一致，所選的10個變量重要性得分均超過了20，其中PM2.5在影響空氣負(fù)離子（NAI）變化方面發(fā)揮了決定性作用。利用對應(yīng)的5個驗證數(shù)據(jù)集對結(jié)果進(jìn)一步驗證表明，使用隨機(jī)森林模型創(chuàng)建的5個中間模型顯示了88%以上的方差解釋比例，空氣負(fù)離子觀測值與預(yù)測值的相關(guān)性均在0.93以上（表2）。為了使用較少的變量也能較好地反映模型的預(yù)測精度，剔除部分重要性得分較低的變量，如圖2所示，5個樣本的重要性得分顯示在重要性得分約30時出現(xiàn)了閾值，因此將低于該閾值的變量進(jìn)行剔除，選取高于該閾值的變量作為隨機(jī)森林模型的最終變量。因此，對5個樣本的重要性得分綜合考慮，最終選取以下8個變量作為最終模型變量，根據(jù)重要性從高到低排序依次為顆粒物（PM2.5）、飽和水汽壓差（VPD）、土壤濕度（Ms）、風(fēng)速（Ws）、大氣壓（AP）、土壤溫度（Ts）、總輻射（Dr）和紫外輻射（UV），而光合有效輻射（PAR）和凈輻射（Rn）被排除在模型之外。

圖1 模型參數(shù)M和Nt對模型誤差的影響

圖2 基于隨機(jī)森林模型輸出的5個訓(xùn)練樣本集的環(huán)境因子重要性排序

表2 隨機(jī)森林模型的結(jié)果及相關(guān)值

2.3 環(huán)境因子重要性綜合排序

基于重要性得分較高的8個變量建立最終的隨機(jī)森林模型，利用修正后的5個訓(xùn)練樣本建立隨機(jī)森林模型，并基于平均值的方法對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行綜合評價，最終得到的隨機(jī)森林模型由表3所示的8個變量建立，該模型的方差解釋率為88.9%。從隨機(jī)森林模型可以看出，環(huán)境因子對NAI影響的重要性得分表現(xiàn)為PM2.5（48.037）>VPD（46.169）>Ms（43.984）>Ws（43.779）>UV（41.130）>Ts（40.107）>Dr（36.838）>AP（34.532），PM2.5和VPD在影響NAI變化方面發(fā)揮了決定性作用，說明這兩個因子是影響NAI變化的重要因素。

表3 隨機(jī)森林模型變量重要性得分

2.4 不同環(huán)境條件下隨機(jī)森林模型模擬效果評價

利用獨立樣本數(shù)據(jù)對隨機(jī)森林模型的擬合值和實測值進(jìn)行擬合檢驗，結(jié)果見圖3。由圖中可見，實測值與擬合值之間均方根誤差（RMSE）為59.349，線性相關(guān)系數(shù)R2為0.887，表明模型具有較高的預(yù)測精度，顯示出良好的擬合效果。為了進(jìn)一步驗證隨機(jī)森林模型的穩(wěn)定性，再次利用獨立的測試數(shù)據(jù)對隨機(jī)森林模型進(jìn)行十次交叉驗證，結(jié)果如表4所示，其R2平均值為0.904，均方誤差平均值為24.851，說明隨機(jī)森林模型模擬精度高，且具有很好的穩(wěn)定性。

圖3 隨機(jī)森林模型對空氣負(fù)離子濃度的模擬精度評價

表4 模型十折交叉驗證結(jié)果

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

空氣負(fù)離子受環(huán)境條件的影響是高度可變的，是多維的，而且變量之間存在高度復(fù)雜的非線性關(guān)系。加之測量過程中的不可控因素諸多，如山區(qū)供電與信號傳輸、儀器損耗與損壞、極端異常天氣等，都可能導(dǎo)致數(shù)值丟失[36]。因此，傳統(tǒng)統(tǒng)計分析方法可能無法提供令人滿意的結(jié)果，不足以揭示復(fù)雜過程中的模式和關(guān)系[37?38]。因此，通過R語言應(yīng)用隨機(jī)森林的方法，研究NAI與環(huán)境因子之間的關(guān)系，從非線性角度全面分析確定影響NAI濃度變化的重要環(huán)境因子。模型中變量的篩選應(yīng)具有較強(qiáng)的代表性，從而使模型更加簡潔穩(wěn)定而易于推廣[39?40]，本研究中隨機(jī)森林模型從原始的10個因子中選擇了8個變量，其中重要性較高的3個變量分別為，顆粒物（PM2.5）、飽和水汽壓差（VPD）和風(fēng)速（Ws），表明它們對NAI的影響具有重要意義。

顆粒物（PM2.5）是隨機(jī)森林模型篩選出來的最重要變量，主要是因為自由離子不容易在空氣中長期存在，容易附著在粒子上，通過顆粒污染物與負(fù)離子結(jié)合，形成大分子沉淀物，降低了環(huán)境中NAI濃度[41?42]。相關(guān)文獻(xiàn)[43]表明PM2.5與空氣離子呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，空氣離子參與了顆粒形成過程。例如，在研究城市熱島問題時有關(guān)學(xué)者發(fā)現(xiàn)[44?45]，城市的空氣污染程度越大，NAI的濃度越低，同時NAI在城鄉(xiāng)梯度上的差異主要是由PM2.5等大氣污染物和空氣溫濕度等氣候因素決定的，因此NAI是衡量一個地區(qū)空氣清潔度的重要指標(biāo)之一。

飽和水汽壓差（VPD）是模型中篩選出來的重要變量，在隨機(jī)森林中處于第二位，飽和水汽壓差是空氣溫濕度的綜合表現(xiàn)形式，由二者共同作用，其對NAI的影響不能忽略。溫度的升高主要增加了分子運(yùn)動速度和分子間碰撞的可能性，同時也提高了氧分子被電離的水平，從而有助于NAI的形成[46]?？諝鉂穸葘AI的影響主要是水分子存在會形成大量的OH?，是NAI的重要組成成分，其大小取決于相對濕度[22]。例如，當(dāng)NAI在濕潤空氣中，其穩(wěn)定狀態(tài)的主要團(tuán)簇離子為O2?(H2O)n和CO3?(H2O)n水合物，二者共同影響NAI濃度的高低[47?48]；Reiter等[49]研究表明，空氣濕度的增加可以改變顆粒碰撞和凝結(jié)的主要作用力，增強(qiáng)凝結(jié)效果，使小顆粒凝結(jié)并沉降成大顆粒，從而減少NAI的損失，維持NAI濃度；Bowers等[1]研究發(fā)現(xiàn)瀑布附近的負(fù)離子濃度增加主要與水汽有關(guān)，這些中間離子在很大程度上可以由一個OH?和一個水團(tuán)簇離子組成。

土壤濕度也是最重要的變量之一，在隨機(jī)森林中處于第三位。土壤濕度的高低直接影響植被水分的吸收和傳遞，影響植被的生理狀態(tài)，而森林植被是NAI產(chǎn)生的主要穩(wěn)定來源[50]，對NAI的影響具有重要意義。相關(guān)文獻(xiàn)表明[51]，植物能夠通過氣孔釋放揮發(fā)性有機(jī)化合物，其中一部分在植物釋放過程中電離，另一部分由于太陽輻射或其它輻射而電離，這個因素增加了正、負(fù)空氣離子的濃度。此外植物釋放揮發(fā)性有機(jī)化合物的速度還取決于植物體內(nèi)的代謝過程，這在很大程度上取決于植物的種類、光照以及土壤的濕度。本研究在植被主要生長季的6?9月開展試驗，此時期為當(dāng)?shù)亟邓闹饕竟?jié)，雨量充沛，土壤濕度不是影響植物正常生理活動的限制因子，因此土壤濕度對NAI的影響需要在具有明顯干濕季的地區(qū)進(jìn)一步加以分析。

風(fēng)速是隨機(jī)森林模型篩選出來的對NAI影響較大的第4位重要變量。首先，風(fēng)速大小是決定空氣潔凈度的一個關(guān)鍵因素，而空氣潔凈度與NAI的存活密切相關(guān)；其次，從微觀上分析，在NAI形成過程中，需要從分子態(tài)獲得能量才能到達(dá)離子態(tài)，強(qiáng)風(fēng)條件下分子獲得能量的機(jī)會增加，分子態(tài)向離子態(tài)轉(zhuǎn)變的過程會加快[52]。相關(guān)研究表明[13,53?54]，風(fēng)速與NAI呈正相關(guān)，風(fēng)速能加速林冠產(chǎn)生的NAI的擴(kuò)散速度以及空氣的流動和污染物的擴(kuò)散，風(fēng)速的增加有利于NAI的形成。例如，王薇等[55]研究顯示，NAI濃度與風(fēng)速有較為密切的關(guān)系，其中最主要的影響因素是水，其次是風(fēng)；然而，相關(guān)研究[56]發(fā)現(xiàn)，在多雨和非多雨條件下，熱帶雨林地區(qū)NAI濃度與風(fēng)速的關(guān)系不顯著。這可能是由于研究區(qū)處的氣候帶不同，風(fēng)速不是影響NAI的主要限制因子。

在隨機(jī)森林模型中，土壤溫度的重要性得分處于第六位，說明土壤溫度對NAI的形成具有重要作用，這是以往研究未涉及或者忽略的，土壤溫度對NAI的影響可能與植被根系的生理活動有關(guān)。土壤溫度可以通過影響植被根系的呼吸作用以及其它生理活動，包括水分以及營養(yǎng)元素的吸收，從而影響整個植株的生理狀態(tài)，促進(jìn)或抑制植被氣孔的開放，影響負(fù)離子的釋放。此外，考慮到空氣離子濃度與土壤中氡的析出直接相關(guān)，而影響氡析出的動力學(xué)的主要因素是濕度和土壤熱梯度[57]。因此，土壤溫度的變化可能與氡的析出有關(guān)[58]，從而影響負(fù)離子濃度。

模型中輻射對NAI的影響處于相對較低的位置，但其作用不能忽視。例如，光合有效輻射的增強(qiáng)有利于提升森林植被光合作用，植物可以通過光合作用向大氣釋放更多的氧氣和負(fù)離子，而氧分子具有較強(qiáng)的吸收空氣中自由電子的能力，因此空氣中負(fù)離子的濃度隨著光合有效輻射的增加而升高[59]。相關(guān)研究結(jié)果表明，NAI濃度與光合有效輻射強(qiáng)度呈正比[60]。例如，徐兆輝等[61]在分析天堂寨風(fēng)景區(qū)NAI濃度日觀測資料的基礎(chǔ)上，選取晴天和陰天天氣類型的NAI濃度及相應(yīng)的氣象因子進(jìn)行單因素相關(guān)分析，結(jié)果表明，NAI濃度與光合有效輻射量呈極顯著的線性正相關(guān)。

模型中大氣壓的重要性最低，但大氣壓對NAI的影響是存在的，這在以往的研究中也有涉及。例如，馮建濤等[62]研究選取大氣壓作為與NAI相關(guān)的氣象因子，建立了模型方程，用來預(yù)測空氣負(fù)氧離子濃度。

綜上所述，森林作為NAI形成的主要穩(wěn)定來源，其協(xié)同作用機(jī)制較為復(fù)雜，不是簡單的線性關(guān)系?；诜蔷€性關(guān)系的隨機(jī)森林能較好地預(yù)測環(huán)境因素對NAI的影響[59]，這是以往研究常忽略的。當(dāng)使用隨機(jī)森林模型對環(huán)境因子的重要性進(jìn)行排序時，由于在回歸過程中不可能超出訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)范圍進(jìn)行預(yù)測，也不可能引入所有指標(biāo)[63]，這可能是本研究所使用模型的限制。本研究結(jié)果與以往研究有所不同，主要是環(huán)境條件對NAI影響的是復(fù)雜多變的，研究必須明確地區(qū)環(huán)境和社會條件是否一致，排除人為因素的干擾。引入機(jī)器學(xué)習(xí)[64]中隨機(jī)森林的分析方法，可以檢驗變量之間的非線性關(guān)系，確定了隨機(jī)森林方法在NAI建模中的潛力。通過對模型變量進(jìn)行相對重要性排序，從而強(qiáng)調(diào)了它們在解釋環(huán)境因子對NAI影響關(guān)鍵因子的重要性，為更好地了解NAI對環(huán)境因子的響應(yīng)機(jī)制提供重要的理論基礎(chǔ)。模型應(yīng)用表明，隨機(jī)森林模型顯示出較高的預(yù)測精度，反映了非線性趨勢的存在。未來研究可以考慮不同時空尺度下預(yù)測因子的變化，以評估自變量在不同氣候區(qū)的解釋力；可以應(yīng)用于其它不同類型的氣候區(qū)，以了解氣候區(qū)差異對所選變量重要性水平和模型整體預(yù)測能力；還可以利用支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和結(jié)構(gòu)方程等深層次的數(shù)據(jù)挖掘方法，為研究森林以及城市中NAI的影響因素提供新的手段。

3.2 結(jié)論

本研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)中隨機(jī)森林模型研究環(huán)境因子對空氣負(fù)離子影響的關(guān)鍵因子，結(jié)果表明，隨機(jī)森林模型從原始的10個因子中選取8個因子作為自變量，利用所選變量建立的隨機(jī)森林模型具有較高的預(yù)測精度，在擬合NAI變化方面具有較好的適用性，顯示出較好的擬合效果，決定系數(shù)R2達(dá)到了0.887，均方根誤差（RMSE）為59.349。對模型重要性貢獻(xiàn)相對較高的3個變量分別為顆粒物（PM2.5）、飽和水汽壓差（VPD）和風(fēng)速（Ws），表明了它們對空氣負(fù)離子的影響起決定性作用。顆粒物（PM2.5）主要通過吸附NAI至表面，形成大分子沉淀物，從而降低了環(huán)境中的NAI；飽和水汽壓差（VPD）是空氣溫濕度的綜合表現(xiàn)，通過空氣溫濕度升高增強(qiáng)水分子間運(yùn)動速度和分子間碰撞的可能，促進(jìn)了分子向離子態(tài)轉(zhuǎn)化的過程；風(fēng)速（Ws）可以加快林冠產(chǎn)生的NAI的擴(kuò)散速度以及空氣的流動和污染物的擴(kuò)散，從而有利于NAI的形成。

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Influence of Environmental Factors on Negative Air Ion Using Random Forest Algorithm

SHI Guang-yao1,2, ZHOU Yu1,2, SANG Yu-qiang3, ZHANG Jin-song1,2, MENG Ping1,2, CAI Lu-lu3,4, PEI Song-yi5, WANG Yao1,2

（1. Research Institute of Forestry, Chinese Academy of Forestry/Key Laboratory of Tree Breeding and Cultivation, State Forestry Administration, Beijing 100091, China; 2. Co-Innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037; 3. Henan Agricultural University, Zhengzhou 450002; 4. Henan Geophysical Space Information Research Institute, Zhengzhou 450016;5. State Owned Jianping County Heishui Mechanized Forest Farm, Chaoyang 122000）

Negative air ion(NAI) is an essential indicator for measuring the air cleanliness of a given area, which plays an important role in promoting the psychological and physiological functions of the human body. With the development of forest eco-tourism, NAI has attracted substantial attention, while research on NAI has become increasingly active, especially for the topics of the occurrence process and impact mechanism of NAI in related fields. Based on meteorological data and observation data of NAI during the main growing season ofBI. plantation in the hilly area of North China, the random forest model in machine learning was used to analyze the environmental factors that affected NAI concentration changes from a non-linear view, and independent samples were used to simulate the random forest model to determine the prediction accuracy of the model. The estimation model of NAI was established for revealing the response mechanism and predicting the response pattern of NAI to environmental factors for further research. Results showed that the random forest model had higher accuracy and better fitting effect in analyzing the impact of environmental factors on NAI, and by verifying the fitted and measured values of the model, the root mean square error(RMSE) was 59.349, and the coefficient of determination R2reached 0.887. While using independent test data to 10-fold cross-validation of the random forest model, the average R2was above 0.904 and the root mean square error(RMSE) was small at 24.851. In addition, the model screened out that the main factors affecting NAI were particulate matter PM2.5(48.037), vapor pressure deficit(46.169), soil moisture(43.984), wind speed(43.779), ultraviolet radiation(41.130), soil temperature(40.107), direct radiation(36.838) and atmospheric pressure(34.532) sorted by importance scores. Among them, the three variables contributed relatively high importance to the model were particulate matter PM2.5, vapor pressure deficit and wind speed, which prove that they play a decisive role in the variations of NAI. Therefore, the random forest model is better to simulate the NAI with high accuracy and strong stability.

Negative air ion; Environment factor; Machine learning; Random forest model;BI.

10.3969/j.issn.1000-6362.2021.05.004

施光耀,周宇,桑玉強(qiáng),等.基于隨機(jī)森林方法分析環(huán)境因子對空氣負(fù)離子的影響[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2021,42(5):390-401

2020?10?25

中央級公益性科研院所基本科研業(yè)務(wù)費專項資金項目（CAFYBB2018ZA002）

張勁松，研究員，研究方向為林業(yè)氣象，E-mail：zhangjs@caf.ac.cn

施光耀，E-mail：shiguangyao01@163.com