安徽省PM2.5时空分布特征及关键影响因素识别研究

基于2015年安徽省67个空气质量监测子站的PM_(2.5)浓度数据,分析PM_(2.5)的时空分布特征;运用BP神经网络改进DEMATEL模型,探讨影响PM_(2.5)浓度的关键因素及因子间的关联性.结果表明:(1)2015年安徽省PM_(2.5)平均浓度为52.03μg·m~(-3),总体呈现秋冬高、春夏低的季节性规律;PM_(2.5)浓度日变化总体呈双峰分布,冬季PM_(2.5)浓度昼夜变化剧烈,全年、春季和秋季变化趋势大致相同,夏季相对平缓;(2)安徽省PM_(2.5)浓度整体上由东向西、由中部向南北两侧呈递减趋势,浓度值由高到低依次为:江淮丘陵、长江中下游平原、淮北平原和皖南山区;(3)指标体系中,人口城镇化率、年平均气温、单位GDP电耗、工业废气治理设施数等4个指标因子属于强驱动因素,对PM_(2.5)浓度降低起着根本性推动作用;(4)年降水总量、房屋施工面积、O_3浓度等3个指标因子属于强特征因素,是降低PM_(2.5)浓度最直接的因素.结论表明,运用BP-DEMATEL模型能有效识别关键影响因素,有助于为PM_(2.5)综合治理提供参考.