COVID-19紧急状态期间的城市苯污染：基于可解释人工智能与多尺度城市环境数据的分析
Urban Benzene Pollution During the COVID-19 State of Emergency: Insights from an Interpretable Artificial Intelligence Approach to Multi-Scale Urban Environmental Data
发表于 2026年5月26日 · 收录于雷达 2026年11月5日
中文摘要
研究考察塞尔维亚贝尔格莱德在2020年3月15日至5月6日COVID-19紧急状态期间的苯浓度变化，整合挥发性有机物、气象、空气质量、流行病学、出行及政府响应数据，并采用机器学习与可解释人工智能分析。结果显示，出行和政策因素存在约48—72小时的延迟响应；持续减少出行与苯浓度降低相关，居家活动增加则部分抵消了这一降幅。