合肥市PM_(2.5)浓度时空分布特征及影响因素分析

利用2017年合肥市污染监测站点PM_(2.5)浓度数据、气象数据以及土地利用类型数据,结合随机森林算法(RF)与土地利用回归模型(LUR),模拟合肥市PM_(2.5)浓度空间分布,并利用主成分分析法对PM_(2.5)影响因素进行分析。结果表明:(1)合肥市PM_(2.5)浓度日变化特征大致呈双峰变化,春季、夏季及秋季的峰值多出现在8∶00～9∶00,而冬季的峰值则出现在10∶00～11∶00。低谷值大致都出现在15∶00～17∶00。全年PM_(2.5)浓度变化趋势与春季类似。夏季PM_(2.5)浓度变化最为平稳。(2)2017年合肥市PM_(2.5)浓度分布由城市中心向外减弱,形成北高南低,西高东低的空间分布格局。(3)影响因素方面,PM_(2.5)浓度变化与降水、风速以及相对湿度等呈负相关关系,日照对PM_(2.5)浓度的影响较大,气压及其他污染物与PM_(2.5)浓度呈正相关关系,其中NO_2对PM_(2.5)浓度的影响力度较大。     

《大气污染防治行动计划》实施效果评估:双重差分法

大气污染防治行动计划》被认为是史上最严格的一项空气污染治理政策。主要目标是控制区域PM_(2.5)和PM_(10)等污染物的排放量,明确规定了全国地级及以上城市可吸入颗粒物浓度比2012年下降10%以上,该政策始于2013年9月,于2017年底结束。为了科学检验《大气十条》的政策影响效应,选取该政策执行期间(2013—2017年)的125个地级及以上城市,包括72个处理组和53个控制组进行准自然试验,运用双重差分法检验该政策对控制主要空气污染物PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3月均排放量的影响,并运用平行趋势检验、反事实检验等方法进行了稳健性检验。描述性统计结果显示:PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO的月均排放量都得到了显著降低,其中PM_(2.5)和PM_(10)的降幅分别是36.33%和31.87%。京津冀、长三角、珠三角等区域PM_(2.5)浓度分别下降39.6%、34.3%、27.7%,三大区域PM_(10)的降幅分别为38.3%、31.1%、21.9%,其中,北京市PM_(2.5)月均浓度为57.33μg/m~3。但是O_3的排放量下降效果不显著,其含量不降反增,成为我国空气质量新的威胁。回归结果说明,该政策对试点城市大气中PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO的排放量下降产生了显著影响,在1%显著性水平上,月均浓度分别下降685.14%、650.72%、479.05%、359.55%和7.06%。因此,总体上可以认为该项政策已经达标完成,控制了主要空气污染物的排放量。但是分解不同污染物、分区域或者是具体到不同城市的空气质量绝对值仍未达到国家控制标准。最后提出执行科学精细的空气质量监督管理制度和空气污染治理的长效政策等建议。     

济南市空气质量特征及重污染期间PM_(2.5)成分谱分析

根据济南市2010—2017年空气质量监测数据,分析近年来济南市空气质量状况、颗粒物(PM_(10)、PM_(2.5))污染物浓度变化情况以及重污染天气特征,并利用MARGA离子在线分析仪ADI 2 080分析2016年12月16日—12月30日重污染期间济南市PM_(2.5)组分谱特征。结果表明:2010-2017年,济南市环境空气质量持续改善,环境空气质量以良至轻度污染为主,至2017年济南市环境空气综合指数为6.95,但重污染比例依然很高,且颗粒物(PM_(2.5)和PM_(10))作为首要污染物的比例高达81%,颗粒物污染(特别是细颗粒物污染)仍是济南市环境空气质量污染的主要污染因素,尤其是在冬季采暖季,重污染天气仍在频发,重污染过程中硝酸盐、硫酸盐为主导贡献组分。     

1998～2016年长江经济带PM2.5时空演化的多尺度分析

基于全球大气PM_(2.5)年均浓度栅格数据集,采用重力模型、变异系数和探索性空间数据分析等方法,从区域、省域、市域、县域和栅格等多个尺度,对长江经济带PM_(2.5)时空演化特征进行系统分析。结果发现:(1)1998～2016年,长江经济带PM_(2.5)年均浓度均高于全国平均水平,且大体呈"倒U型"变化趋势,2005年是长江经济带PM_(2.5)年均浓度变化的重要拐点;(2)长江经济带PM_(2.5)的时空演化表现出显著的空间尺度效应,在不同空间尺度上,PM_(2.5)年均浓度的空间分异特征具有明显差别,但其空间差异均呈扩大态势;(3)长江经济带PM_(2.5)年均浓度存在显著的空间正相关性,且主要表现为高值集聚特征。     

环境吸收能力对中国PM_(2.5)浓度的影响

大气污染,特别是细颗粒物(PM_(2.5))污染,对人类生产生活造成极大负面影响,是全球共同关注的热点问题,也是我国社会经济高质量发展所面临的巨大考验。环境吸收能力是大气环境系统自身结构与功能健康的保障,对人类在生产生活过程中产生的大气污染物的自动容纳、吸收和消化等作用不容忽视。了解环境中各要素对PM_(2.5)的吸收能力,深入探索环境吸收能力对PM_(2.5)浓度的影响,对开拓大气污染治理新思路有重要意义。文章选用2004—2017年全国30个省、自治区、直辖市的面板数据,从自然资源禀赋和人类活动影响两个维度构建指标体系测算环境吸收能力指数,并通过面板回归模型、基于MCMC优化的广义面板分位数回归技术和情景分析探讨了环境吸收能力对PM_(2.5)浓度影响及其异质性效应。研究发现:(1)全国环境吸收能力整体水平偏低,且区域间环境吸收能力差异较大。环境吸收能力受自然条件与人类活动的共同影响,自然条件禀赋是影响环境吸收能力强弱的主要因素,人类活动影响是造成环境吸收能力指数波动和地区间差异的主要因素。(2)从总体回归结果来看,环境吸收能力的增强对PM_(2.5)浓度的降低有显著负向影响,在PM_(2.5)浓度较高的地区,环境吸收能力的作用更加明显,但其影响效应不会必然随着PM_(2.5)浓度的上升而增加,并且在极端情况下,影响效应并没有通过显著性检验。(3)从异质性效应分析结果来看,在可持续情景和紧急情景下,环境吸收能力对PM_(2.5)浓度的作用显著为负,而在悲观情景下,环境吸收能力的作用并未体现。研究结论为我国大气污染防治和环境质量改善有重要启示作用。     

长江三角洲城市群PM_(2.5)时空演变及影响因素

科学识别PM_(2.5)的空间分异及其驱动因素,是实现区域空气污染治理的关键。以国测点日均PM_(2.5)浓度为数据来源,基于多种空间分析方法,研究长江三角洲城市群PM_(2.5)浓度的时空演变及影响因素。结果发现:(1)2013～2017年,长江三角洲城市群的PM_(2.5)年平均浓度,处于不断下降的趋势;城市间的差异,呈现逐渐减少的趋势。(2)一年中,12月份的PM_(2.5)浓度最高,8月份的PM_(2.5)浓度最低。1～12月,PM_(2.5)浓度先减后增。(3)2013年,PM_(2.5)高浓度区域主要分布在江苏省;2017年,PM_(2.5)高浓度区域主要分布在安徽省。5年间,PM_(2.5)浓度的空间重心,向安徽省转移72 km。(4)长江三角洲城市群PM_(2.5)浓度存在明显的空间自相关。存在PM_(2.5)浓度高-高值区、低-低值区"扎堆"现象,且集聚程度趋于增大。(5)影响PM_(2.5)浓度的因素包括了自然因素和社会因素。自然因素中,降雨与PM_(2.5)浓度显著相关。社会因素主要来自工业排放、交通排放和能源消耗。其中,能源消耗的影响程度最大,工业排放次之,交通排放最后。     

外商直接投资对中国城市雾霾(PM_(2.5))污染的时空效应检验

本文利用了1998—2012年中国241个城市的空间面板数据对中国雾霾污染和FDI的区域分布特征及空间溢出效应进行经验考察,结合系统广义矩估计(SGMM)方法构建了动态空间面板模型,采用了Moran’s I和Geary’s C指数对中国FDI与雾霾(PM_(2.5))污染空间自相关性进行了全域和局域分析。结果发现:(1)雾霾(PM_(2.5))污染与FDI存在显著的空间正相关性,证明了雾霾(PM_(2.5))污染空间的溢出效应以及FDI的辐射效应的存在。同时FDI高值集聚区域一般是雾霾(PM_(2.5))高值集聚区,FDI低值集聚区域一般是雾霾(PM_(2.5))低值集聚区,表明一个地区的引资效果和雾霾(PM_(2.5))污染在地理上的集聚密切相关。雾霾(PM_(2.5))污染表现出显著的"叠加效应"和"溢出效应",说明中国雾霾(PM_(2.5))污染在空间维度、时间维度以及时空维度上分别表现出交叉、累积、持续的演变特征。(2)全样本下,FDI对雾霾(PM_(2.5))浓度的影响表现出增促效应。FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.011%。(3)分地区样本下,东部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.001 9%;中部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.018 3%;而西部城市FDI存量对雾霾(PM_(2.5))浓度影响不显著。上述实证结果说明中国雾霾污染存在着显著的空间依赖性和区域异质性,FDI对中国大部分城市的雾霾污染存在显著的增促效应。     

动态空间视域下京津冀及周边地区大气污染的集聚演化特征与协同因素

基于空间关联分析与动态空间自回归模型,以AQI和PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2等6类污染物为研究对象,探寻2013—2018年京津冀及周边地区"2+26+3"城市大气污染的集聚演化特征及相关协同因素。研究发现:(1)大气污染呈复合型演化态势。AQI、PM_(2.5)、PM_(10)以高-高集聚为主,SO_2、CO、O_3为高-高、低-低集聚并存;PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2的全局相关程度高,CO、O_3相对较弱;NO_2的局部与全局相关性均不显著。(2)大气污染的"时空尺度效应"非常显著。就本地区而言,经济、社会类因素主要发挥正向作用,生态保护类因素以负向影响为主,且前两者的贡献强度明显高于后者。全面改善京津冀及周边地区的大气质量,可从四个方面推进:一是协调好属地发展诉求与协同治理目标的对立统一关系,建立健全区域内环保利益差核算与转移支付(补偿)机制;二是统筹好全局与局部"共同但有差别"的联防联控步调,构建多中心、复合型联合治理体系,以专项责任目标引导精细化治理行动;三是推动区域"三维一体"协同体系建设,从主体功能分区、清洁产能置换等层面,求解各地区之间达成稳固性合作联盟的"最大公约数";四是完善地方政府绩效及晋升体制改革,以拓展环境治理考核维度、调减经济指标权重等方式,强化其融入区域协同体系的内在动力与主责意识。     

长江经济带PM_(2.5)时空特征及影响因素研究

大气细颗粒物(PM_(2.5))因其对空气环境质量乃至人类健康的巨大危害而逐渐引起学者们的关注。本文以我国综合实力最强、战略支撑作用最为突出的区域之一——长江经济带为研究对象,基于城市级空气质量监测数据,运用地理学时空分析与GIS可视化方法探索并呈现了2015年长江经济带PM_(2.5)的时空分布特征及其演变规律;在此基础上,结合空间回归模型考察了PM_(2.5)浓度与区域城市发展之间的内在关系。结果表明,就空间特征而言,长江中下游地区PM_(2.5)污染较长江上游地区更为严重,长江北岸地区比长江南岸地区更为严重;PM_(2.5)高浓度集聚地带主要位于鄂皖苏大部分地区,与空气质量较佳的云南及其周边地区呈"对角"分布状态。长江经济带内城市间PM_(2.5)浓度存在着显著的正向空间自相关,且自相关性随距离增大而不断减弱,其门槛尺度约为900 km;在这一范围内,PM_(2.5)空间集聚效应较为明显。就时间特征而言,冬季PM_(2.5)浓度相对较高,春秋两季次之,夏季空气质量最好;各地区浓度分布在年初相对离散,后有所趋同。此外,PM_(2.5)与其他类型的大气污染物(如SO2、NO2、O3)浓度两两之间均存在着显著的正相关性,暗示大气污染物从原发污染演变为二次污染,形成恶性循环。空间回归分析结果表明,PM_(2.5)污染随经济发展水平的提高呈现先上升后下降的趋势,在一定程度上支持了"环境库兹涅兹曲线"假说;且人口密度、公共交通运输强度均在不同程度上导致长江经济带PM_(2.5)浓度的升高。最后,从区域性联防联控、不同类型大气污染物协同治理、促进经济发展方式转型等方面为长江经济带的大气环境治理提出切实可行的政策建议。     

常州市大气PM_(2.5)中水溶性离子组成及来源

于2013年3月~2014年4月采集常州市郊区、工业区、居民区和背景点的春季、秋季大气PM_(2.5)样品,用离子色谱法分析其中水溶性离子成分,对其组成、分布特征及来源等进行研究。结果表明:SO_4~(2–)、NO_3~–和NH_4~+是常州市PM_(2.5)中的主要水溶性离子,3种离子在PM_(2.5)中占比为18%~33%。不同功能区之间水溶性离子的占比和差异较小,常州背景点可能受到周边城市污染输送的影响。在PM_(2.5)中,NH_4~+与SO_4~(2–)和NO_3~–主要以(NH_4)_2SO_4和NH_NO_3存在;硫转化率(SOR)和氮转化率(NOR)是衡量二次无机粒子转化的有效手段,常州市各功能区的SOR均大于NOR;春季SOR0.25,NOR0.1,满足发生强烈光化学氧化反应的条件。     

上海崇明岛近三年PM_(2.5)浓度变化特征与气象条件的关系

利用2011年1月~2014年2月上海崇明岛地区颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))的连续监测资料,研究了PM_(2.5)总体分布、季节变化、日变化及浓度频率分布规律,初步分析了逆温、相对湿度、风向风速等气象要素对颗粒物浓度的影响。结果表明:2011~2013年该地区PM_(2.5)平均值分别为24.7,33.6和28.3μg/m~3,均低于PM2.5的年平均浓度限值35μg/m~3,细粒子污染程度较轻。PM_(2.5)浓度日变化幅度不大,呈微弱的单峰型分布,9∶00左右达到一天中的最大值,15∶00左右达到最小值。PM_(2.5)浓度的季节分布特征明显,呈现出冬季春季秋季夏季,一般情况下5月份PM_(2.5)月均浓度值最高,8月份浓度最低。PM_(2.5)日平均浓度有57.9%达到国家空气质量一级标准,有93.4%达到国家空气质量二级标准,超标率为6.6%。对PM_(2.5)与各气象要素进行分析后发现:PM_(2.5)质量浓度在逆温层结稳定、风速小、高湿以及近地面盛行西北到西风这样的静稳天气条件配合高空西北方向上的外来污染物输送,容易造成高浓度的PM_(2.5)污染。     

长三角地区三大城市空气质量对比分析

随着社会经济与城市化的快速发展,大气污染日益加剧,空气质量问题已引起人们的密切关注和重视。本文选取长三角地区典型三大城市十年空气质量相关数据,运用系统聚类方法,对三大城市空气质量进行对比分析,结果表明:上海的空气质量相对杭州和南京较好,南京市的PM_(10)及NO_2浓度均有相对较高的现象,而杭州PM_(10)浓度在2003至2008年相对偏高。根据研究结果,提出控制工业废气排放、调整能源结构、开发清洁能源、加强汽车尾气排放控制、淘汰老旧机动车等政策建议。     

长三角城市土地利用格局与PM_(2.5)浓度的多尺度关联分析

PM_(2.5)引发的雾霾污染对人体健康和社会可持续发展产生了严重威胁,已成为中国经济快速发展地区共同面临的问题。长三角是中国城市化进程最快、空气污染最为严重的地区之一,探寻该地区土地利用景观格局变化对PM_(2.5)的影响规律,有助于对PM_(2.5)"源""汇"景观的空间格局进行合理配置,也可以为污染防治决策提供科学依据。本文运用重心模型、冷热点分析和景观指数,探讨了该区域1995—2015年PM_(2.5)浓度的时空分布特征以及景观格局的变化规律,并使用岭回归方法分析了建设用地、林地、耕地和水体四种土地利用类型的景观格局在行政区尺度和外接圆尺度上对PM_(2.5)浓度的影响。结果显示:①1995—2015年长三角地区PM_(2.5)浓度总体呈上升趋势,并且具有"北高南低"和"南缓北急"空间分异特征。②长三角区域内建设用地面积大幅上升,且呈聚合状发展,而林地和耕地面积却在不断减少,并呈破碎状分布。③建设用地和林地分别是PM_(2.5)的"源"景观与"汇"景观,耕地对PM_(2.5)的"源""汇"作用交错,水体对PM_(2.5)无明显的净化作用。④相较于行政区尺度,外接圆尺度下林地PLAND、ED与PM_(2.5)浓度的负相关更为显著,可见对城市周边地区进行景观格局优化能收到更好的效果。研究表明:控制建设用地合理有序增长并采用多中心发展模式,有利于缓解城市主城区的环境压力;提高城市周边区域林地的比重和聚集度或加大林地与建设用地的接触面积,可以有效地减少城市PM_(2.5)浓度;对耕地进行整理使其形成连片化景观,并通过科学的耕作方式减少耕地上农业生产所带来的PM_(2.5)前体物,有助于发挥其对PM_(2.5)的"汇"作用。     

济南市PM_(2.5)时空分布特征

利用2010—2016年济南市环境空气质量监测数据,分析了济南市PM_(2.5)的年变化、月变化、日变化和区域分布特征。结果表明:(1)跑马岭监测点(远离市区的清洁对照点)PM_(2.5)浓度呈逐年下降的趋势,其余监测点PM_(2.5)的浓度均在2013年达到峰值后逐渐下降。(2)济南市冬季污染最重,1月达到最高;夏季污染最轻,8月达到最低。(3)PM_(2.5)平均浓度有两个高值中心,不同季节PM_(2.5)高值中心有所不同。(4)夏季,有无逆温时PM_(2.5)差异较小且日变化不明显;冬季,有无逆温时PM_(2.5)差异最大。     

基于多源遥感数据的中国PM2.5变化趋势与影响因素分析

基于长时间序列的遥感反演PM_(2.5)数据,采用Theil-Sen median趋势分析、Mann-Kendall、R/S和相关系数分析法,分析了1998～2014年我国PM_(2.5)时空格局、空间变化特征以及污染来源。结果表明:1998～2014年期间,最高只有24.67%的国土面积上,PM_(2.5)浓度达到世界卫生组织(WHO)的年平均准则值10μg/m~3的要求;PM_(2.5)浓度小于10μg/m~3地区主要是青藏高原、台湾、北疆,内蒙古北部和黑龙江西北部,年均PM_(2.5)浓度大于95μg/m~3的地区主要是南疆和华北平原。1998～2014年期间,全国61.84%的国土面积PM_(2.5)浓度呈上升趋势,平均上升了3.91μg/m~3,上升最大值为39.1μg/m~3。其中,呈显著上升的地区主要分布在中西部地区和华北平原,且未来部分地区仍呈增长的趋势。PM_(2.5)浓度上升的驱动因素包括自然因素与人类活动排放,其中,南疆的PM_(2.5)主要来自塔克拉玛干沙漠的沙尘气溶胶,而其他地区PM_(2.5)主要来自人类活动排放。     

黄河流域技术创新对PM_(2.5)的影响及其空间溢出效应北大核心CSCDCSSCI

黄河流域是推进空气质量改善和经济社会高质量发展的核心区域,技术创新是破解流域PM_(2.5)污染防治难题的关键手段。该研究以2004—2019年黄河流域79个地级市PM_(2.5)污染数据为样本,利用核密度估计、空间自相关等方法探究PM_(2.5)在空间上的异质性和关联性特征,并将以技术创新为核心的社会经济因素和气温、降水等自然解释要素纳入同一空间面板杜宾模型,分析各因素对黄河流域PM_(2.5)的效应及其空间溢出效应,系统识别和甄别技术创新要素在这一过程中的贡献程度和溢出效应,解析技术创新对PM_(2.5)的作用机制与影响路径。研究发现:①黄河流域PM_(2.5)在空间上呈现显著的异质性和相关性,浓度值较高的地市主要集中于漯河、濮阳等黄河流域下游地区,全局Moran’s I指数均大于0.80且显著为正,空间关联以高高集聚和低低集聚类型为主;②专利授权量的增加通过排放源管控治理、移动源消减治理等路径对本地区PM_(2.5)防治具有正向推动作用,但由于绿色技术标准、绿色补贴等绿色技术壁垒的存在加剧了邻近地区污染治理难度,表现为负向空间溢出效应;③流域城市人均创新指数的提升通过营造良好的创新氛围、激发技术创新内生动力等机制同样促进了本地PM_(2.5)浓度下降,但空间溢出效应并不显著,未能对周边地区产生辐射带动作用。研究基于技术创新对PM_(2.5)防治的影响和空间溢出效应提出适应性对策建议,突出技术创新在空气污染防治中的关键作用,搭建和完善跨区域绿色技术创新体系,加强流域间联防联控机制与竞争合作机制,助推黄河流域空气质量改善、生态保护和高质量发展。     

京津冀PM_(2.5)的主要影响因素及内在关系研究

大气污染物的源排放是形成灰霾天气的内因,气象条件是形成灰霾天气的外因。本研究通过构建PM_(2.5)浓度的两段式分布滞后模型,结合自然环境因素及经济因素对PM_(2.5)的影响因素进行了综合分析。在第一段模型中构建了PM_(2.5)和大气污染物排放量的分布滞后模型,第二段模型中构建了不同的大气污染源对大气污染物排放量的影响因素模型。大气污染物排放源主要包括工业源、生活源、机动车源、集中式污染治理设施源。在工业源中,工业废气重度污染行业是大气污染物排放主要的贡献者;在生活源中,燃煤消费量对大气污染物排放影响很大,这也是冬季供暖期间PM_(2.5)剧增的原因;在机动车源中,尽管黄标车的保有量仅占汽车保有量的10%左右,但却占据了颗粒物排放量的绝大部分。利用京津冀代表性城市PM_(2.5)日度数据研究得出平均气温、平均风速、日照时数、平均气压、降雨量、平均相对湿度、沙尘暴等因素对PM_(2.5)浓度的负向与正向作用。研究发现,大气污染物排放量对PM_(2.5)浓度具有聚集的滞后效应,当期大气污染物排放量、滞后一期、滞后两期、滞后三期大气污染物对PM_(2.5)浓度具有显著的正向作用,且影响依次递减。构建的大气污染物排放量的污染源影响因素模型揭示一个地区煤炭消费量、工业废气重度污染行业工业增加值、黄标车保有量对该地区大气污染物排放量具有显著影响。本研究对优化能源消费结构和产业结构,减少空气污染物排放提出了对策建议。     

深圳发展对环境空气的影响评价

基于深圳市年鉴数据,利用灰色关联模型,研究环境空气中SO_2,NO_2和PM10与经济社会发展的相互关系,得出如下结论:1SO_2和PM10主要影响因子为工业二氧化硫排放量和工业烟尘排放量,NO_2为工业粉尘排放量和工业固废产生量。SO_2和PM10与日照时数呈负强相关,NO_2与平均气温和日照时数呈正相关,与降雨量呈负相关。2机动车尾气与空气污染相关性小。3就诊人数每年递增并非由于空气污染造成的。4在建成区增加园林绿地和绿化覆盖面积,有利于降低SO_2和PM10的浓度。     

防霾还是治霾:居民行为选择及意愿研究

本文从提高居民环境参与意识出发,通过抽样调查方式运用结构方程模型分析居民对于PM_(2.5)的认知情况对其行为选择的影响。在此基础上,借助意愿评价法(CVM)、二元选择模型和排序选择模型,建立了居民为降低PM_(2.5)健康风险的支付愿意和支付金额的影响因素模型。研究表明,在居民做出的降低PM_(2.5)健康风险的行为选择中,保护性行为的受影响程度最高;同时,年龄、学历、健康状况、年收入等因素对支付意愿和支付金额有显著影响。     

长江三角洲城市群空气质量时空分布特征

基于数理统计、空间插值技术、相关性分析与GIS地图表达,研究长江三角洲城市群AQI及各空气含量因子污染浓度的时间、空间分布特征。通过提取国务院最新规划的长江三角洲城市群空间分布数据,划分研究区为"一核五圈",探讨了空气质量指数的时间变化特征和AQI、首要污染物的空间分布规律,定量评价了AQI与其污染因子的相关性,结果表明:(1)时间变化上,长三角城市群空气质量季均变化规律为夏季最好,冬季最差;月均变化呈波浪形分布,在1月份的平均浓度皆为最高;周均变化为:在一周后半段达到一周最大值;(2)空间分布上,分季节看,AQI在春、秋、冬三季空间梯度变化显著,呈现北高、南低的分布格局。在首要污染物的分布上,以PM_(2.5)和O_3均分长三角地区;(3)PM_(2.5)含量空间分布与AQI有较高相似性,均处于北高南低的分布状态,臭氧分布呈现东高西低,即较发达的城市臭氧含量相对较高的空间分布格局。最后通过相关性计算,AQI与PM_(2.5)相关性显著,与O_3没有明显相关性,为长三角大气污染防治提供依据。