研究背景及主要结论：
大气边界层（Atmospheric Boundary Layer, ABL），又称行星边界层（Planetary Boundary Layer, PBL），是介于地球表面与自由对流层之间的关键气层。其不仅调控着近地面气象过程与空气质量演变，还与人类生产生活、生态环境演化密切相关。行星边界层高度（Planetary Boundary Layer Height, PBLH）的形成源于边界层与自由对流层间显著的热力和动力层结效应，其时空演变由气象条件、陆气交换过程以及大气气溶胶共同影响。
当前多数研究已揭示气溶胶辐射效应、气象要素与PBLH间的定性关联，但这些研究大多仅分析单方面因素对边界层发展的独立影响。在多因子情景下，气溶胶特性与关键气象变量通过动态平衡和协同调控共同影响行星边界层演变的物理机制，是亟待深入研究的科学问题。同时，现有研究多聚焦于局地和个例分析，缺乏不同区域的系统对比，也缺少基于长时序数据的长期统计分析。基于此，本研究融合了ERA5和MERRA-2再分析数据集，通过搭建一种可解释性机器学习模型（XGBoost-SHAP），系统分析了2013-2023年不同要素对于京津冀和长三角地区日间（08:00-20:00,BJT）PBLH的影响。
研究表明，京津冀地区平均PBLH为812米，较长三角地区（687米）高约125米，这主要源于两地湿度条件的显著差异（分别为46.3%和68.6%）。气象因子是驱动PBLH变化的主导因素：地表净太阳辐射（SSR）、近地面风速与PBLH呈显著正相关，相对湿度（RH）则呈负相关。在气溶胶因子中，单次散射反照率的影响最为显著（京津冀占比10.9%，长三角占比10.8%）。在京津冀地区，吸收性气溶胶对边界层的抑制作用强于散射性气溶胶；而在长三角地区，两类气溶胶均未起到主导作用。高相对湿度会促进散射性气溶胶的吸湿增长，提升其消光效率与单次散射反照率，进而削弱单次散射反照率与PBLH的正相关关系，该效应在长三角地区尤为明显。气溶胶组分分析表明，吸湿组分是散射消光的主要贡献者，其中硫酸盐的作用在高湿条件下显著增强。季节分析显示，夏季热力因子（SSR、RH）主导模型结果，冬季动力因子的影响更为突出，京津冀地区的季节差异尤为显著。本研究结果为揭示气溶胶与气象条件（尤其是吸湿增长）对边界层动力学的耦合影响提供了有力依据，可为中国东部地区的分区空气质量管控提供科学支撑。
研究要点：
1.大气边界层高度主要由气象条件驱动，而单次散射反照率是关键的气溶胶影响因子。
2.高相对湿度会削弱单次散射反照率与行星边界层高度之间的正相关性。
3.吸湿组分在高湿环境下会显著增强散射消光作用，进而影响行星边界层的发展。
数据源：
本研究融合了ERA5气象要素和MERRA-2气溶胶参量再分析数据集，同时添加了中国大气成分近实时追踪数据集(TAP)作为辅助。所有数据均可在其官网获取。
研究内容：
1. 研究区域与方法
图1：京津冀（BTH）地区（b）与长三角（YRD）地区（c）所选代表性城市的位置，颜色代表海拔高度。
图2：本研究搭建的可解释性机器学习模型XGBoost-SHAP示意图。数据集按8:2的比例划分为训练集和测试集。以PBLH作为机器学习的目标变量，输入特征包含气象要素（WS、T、RH、SSR）与气溶胶光学参数(AODabs, AODscat, SSA)。WS、T、RH、SSR分别表示近地面水平风速、气温、相对湿度与地表净太阳辐射。AODabs/AODscat和SSA分别表示550nm波长下的吸收/散射气溶胶光学厚度与单次散射反照率。
2. PBLH与气溶胶变量的演变特征
图3：2013—2023年京津冀地区（a、c）与长三角地区（b、d）日间（08:00—20:00,BJT）PBLH的日变化（a、b）及季节变化（c、d）。京津冀地区的PBLH较长三角地区高出约125米，且日变化特征更为明显（a、b）。两个地区的PBLH均在春季或夏季达到峰值，冬季降至最低，年际变化均较弱（c、d）。四季对应的月份如下：MAM（春季）/JJA（夏季）/SON（秋季）/DJF（冬季）。
图4：京津冀地区（a–d）与长三角地区（e–h）日间气溶胶光学参数的日变化及季节变化特征。由于长三角高湿环境，其AOD、AODscat及SSA均显著高于京津冀地区。较强的太阳辐射与光化学因素导致两区域这三项参数均在15:00–18:00达到峰值（a、b、e、f）。京津冀地区的AOD、AODabs与SSA在夏季达到最大值，长三角地区则在春季达到峰值。AODabs在冬季或春季处于相对较高水平（d、h）。
3. PBLH模型预测的可解释性分析
图5：不同变量对京津冀地区（a–d、i）和长三角地区（e–h、j）PBLH模型预测的季节贡献（a–h）与整体贡献（i、j）。刻度值代表变量的绝对SHAP值，SHAP值越大，表明该变量对PBLH预测的边际贡献越显著。图中标注了各变量的贡献占比，变量按重要性降序排列。结果表明气象因子是驱动PBLH变化的主导因素且SSR的贡献程度最大。在气溶胶因子中，SSA的影响最为显著。季节分析结果表明：夏季热力变量（SSR、RH）对模型的贡献最强；冬季则以动力因子主导预测结果，这一特征在京津冀地区尤为突出。
图6：京津冀地区（a–d、i）与长三角地区（e–h、j）不同变量与PBLH的季节相关性（a–h）及整体相关性（i、j）。横轴表示SHAP值，SHAP值为正/负分别代表该变量与行星边界层高度呈正相关/负相关。变量的数值大小由颜色柱体现。结果表明SSR、WS和SSA分别与PBLH之间正相关，而RH负相关。在京津冀地区，吸收性气溶胶对PBLH的负相关性强于散射性气溶胶；而在长三角地区，两类气溶胶均未起到主导作用。
4. RH与SSA在PBLH预测中的相互作用
由于气溶胶光学特性与辐射效应对环境湿度高度敏感，且气溶胶变量与相对湿度在两地区存在显著差异，本研究重点分析RH与SSA对PBLH预测的相互作用。研究结果表明，在SSA高值区，高湿度条件下SHAPSSA（SSA的SHAP值）更低（图7）。这说明RH升高会削弱SHAPSSA与PBLH之间的正相关关系，该现象呈现三个显著特征：
·湿度对SHAPSSA的调控作用仅出现在SSA高值区；
·这种削弱效应存在明显的区域差异，长三角地区更显著；
·该削弱效应存在明显的季节差异，在夏季最为突出。
图7：京津冀地区（a–d、i）与长三角地区（e–h、j）模型预测中SSA与RH的季节（a–h）及整体（i、j）相互作用。横坐标表示SSA数值，纵坐标表示SSA的SHAP值，颜色RH的大小。蓝色虚线为相对湿度下四分位数数据的分段拟合曲线（低湿），红色虚线对应相对湿度上四分位数（高湿）。
5. 湿度对不同气溶胶组分消光能力的影响
本研究进一步讨论湿度对于不同气溶胶组分的影响。具体来讲，本研究定义了一个新的变量F，并对其进行归一化得到NF。以黑碳（BC）为例，计算公式如下：
式中，AODBC为MERRA-2数据中黑碳的柱积分气溶胶光学厚度，mBC为黑碳的柱积分质量浓度。FBC表示单位质量BC的消光效率，对消光效率进行归一化（NF），以便于不同气溶胶组分间的对比。采用相同方法计算有机碳（OC）、沙尘（dust）和硫酸盐（SO42-）的归一化消光效率。
图8展示了京津冀和长三角地区不同湿度下（RH<40%、40%~60%、60%~80%、>80%）NF的变化。四种组分的NF值均随相对湿度升高而增大，反映出吸湿增长会增强气溶胶消光作用。其中硫酸盐的湿度敏感性最强，当RH>80%时，其NF值较RH<40%时近乎翻倍，这与硫酸盐强吸湿特性一致。
由此，图7中三种现象可分别归因于：
·高湿度条件主要增强散射性气溶胶的消光作用，对吸收性气溶胶光学性质的影响较小，进而导致SSA升高、PBLH降低（即SHAPSSA降低）；
·长三角地区湿度更大（图8柱状图所示），导致该区域高湿下SHAPSSA的降幅更显著；
·夏季湿度更高，且散射性气溶胶（如硫酸盐）大量生成，进一步促进了吸湿增长对气溶胶消光的增强作用。
图8：不同季节与湿度条件下京津冀地区（a、c）和长三角地区（b、d）各组分的NF曲线，其中NF值表征单位质量气溶胶的归一化消光能力。柱状图表示该湿度区间数据在全部数据集中的占比（a、b），或不同季节的平均湿度（c、d）。
图9：气溶胶吸湿效应对单次散射反照率（SSA）与边界层高度（PBLH）影响的示意图
论文首页：
How to cite: Tian, Y., Wang, Y., Lu, C., Zhu, B., Yang, Y., Yan, X., et al. (2026). Machine learning assessment of aerosol and meteorological impacts on atmospheric boundary layer height in eastern China: Highlighting the role of aerosol hygroscopicity. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 131, e2025JD045744. https://doi.org/10.1029/2025JD045744
论文第一作者为南京信息工程大学本科生田云航，通讯作者：王玉莹副教授，合作单位包括北京师范大学、中国科学院大气物理研究所，该研究得到了国家自然科学基金（42030606, 42521006和42575093）和大气环境与极端气象全国重点实验室开放课题等项目的支持。
声明：欢迎转载、转发。气象学家公众号转载信息旨在传播交流，其内容由作者负责，不代表本号观点。文中部分图片来源于网络，如涉及内容、版权和其他问题，请联系小编(微信：qxxjgzh)处理。
