《数据分享》|SD-2024年农业农村部环境保护科研检测所安毅研究员团队发布中国城市尺度大气重金属排放数据集

全国尺度的大气重金属排放空间分布数据缺失，极大制约了环境科学研究与公共健康风险评估工作。针对这一关键数据缺口，本研究构建了覆盖中国 367 个地级行政单元的大气重金属排放数据集（HMEAs，单位：吨），包含铬（Cr）、镉（Cd）、砷（As）、铅（Pb）4 种重金属。研究首先收集大气重金属排放数据，同时整理工业排放、机动车排放、气象因子等共计 10 项协变量；随后在测试集上采用决定系数\(R^2\)、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE），对 9 种机器学习模型开展评估，包括线性回归 (LR)、岭回归 (Ridge)、贝叶斯岭回归 (Bayesian Ridge)、K 近邻回归 (KNN)、多层感知机回归 (MLP)、随机森林回归 (RF)、轻量级梯度提升回归 (LGBM)、套索回归 (Lasso) 以及弹性网回归 (ElasticNet)。随机森林与 LGBM 模型预测效果最优（R^2)介于 0.58‑0.84，RMSE 与 MAE 更低），验证了两类模型具备良好建模稳定性。该数据集可为环境政策制定、空气质量监测、环境评价及学术研究提供重要支撑。

本研究提出一套全新的高时空分辨率人为营养盐排放估算模型数据集（MEANS‑ST1.0），由 MEANS 核算模块与 ST 时空降尺度模块耦合构建（图 1）。数据集完整覆盖城镇生活、农村生活、工业、种植业、畜禽养殖五大污染源。其中，MEANS 模块核算 1980‑2020 年中国省级尺度人为污染物排放的长期动态变化；ST 模块将行政区单元的排放数据空间分配至网格单元，同时把年尺度排放数据时间分解为月尺度，最终生成1980、2000、2020 三个年份 1 km×1 km 分辨率的总氮 (TN)、总磷 (TP) 高分辨率空间分布图（图 2、图 3）。污染排放热点‑冷点空间分布结果见图 S1、表 S1。MEANS‑ST1.0 依托 22 项时空驱动参数，重建了人为干扰与环境管控措施之间的权衡关系，以此还原中国长时期人为污染排放的动态变化过程，能够精细、真实地刻画人为污染物排放的时空分异特征。MEANS‑ST1.0 所用参数与地理基础数据的来源及属性详见表 1 与附表 S2。

图 1 构建 HMEAs 数据集的技术方法流程图

图 2 CrEA、CdEA、AsEA、PbEA 原始数据（左）、SMOTE 算法增强后数据（中）以及整合数据集（右）的分布统计图

图 3 训练集（灰色）与测试集（蓝色）预测值‑真实值散点图；红色圆圈代表局部放大区域

图 4 HMEAs 排放数据与其他文献报道结果对比；红色竖直虚线代表 2013 年，该年我国实施《大气污染防治行动计划》