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周梦鸽  杨依  孙媛  张凤英  李永华 《环境科学》2022,43(6):2937-2946
基于2016~2020年山东省城市空气质量监测结果,结合人口密度和城镇化率等社会经济数据以及风速、气温和相对湿度等气象要素,综合应用地理加权回归模型(GWR)、多尺度地理加权回归模型(MGWR)和小波分析等方法,探究山东省空气污染物的时空分布特征及其与社会经济和气象要素的关系.结果表明:(1)近5年来山东省空气质量整体呈好转趋势,除O3外,SO2、 NO2、 PM2.5和PM10等污染物浓度逐年降低.空气污染物分布存在明显的空间差异,沿海地区污染物浓度更低.(2)山东省PM2.5与人口密度和第二产业占比具有极显著的正相关关系(P<0.01),而与城镇化率呈极显著负相关关系(P<0.01).同时,这种相关关系在空间上存在尺度差异,人口密度、民用汽车量和工业用电量与PM2.5空间关系较平稳,而城镇化率和第二产业占比对PM2.5的影响的空间异质性较高.(3)气象要素对菏泽和威海两市PM2.5  相似文献   
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基于国家能源活动统计资料,使用排放因子法建立了长三角地区2000—2019年黑碳排放清单,并利用Monte Carlo方法量化排放因子对黑碳排放核算的影响及不确定性。研究结果表明:(1)近20 a长三角地区总黑碳排放量由10.72×107 kg(2000年)增加至12.54×107 kg(2019年),增长了16.98%;黑碳排放源结构发生显著变化,2000年居民生活是长三角地区最主要的黑碳排放源(占42.2%);自2006年开始工业逐渐成为研究区最主要的黑碳排放源,2019年工业排放占长三角地区黑碳排放总量的63.2%。(2)长三角地区黑碳排放存在明显的空间分异。总体而言,江苏省黑碳排放总量和人均黑碳排放强度居长三角地区首位,安徽省单位GDP黑碳排放最高,上海市单位面积黑碳排放强度最高,而浙江省人均和单位面积黑碳排放强度最低。(3)考虑黑碳排放核算过程中排放因子的取值差异,2019年长三角地区黑碳排放总量为7.13×107—14.49×107 kg(95%置信区间),相对不确定性为?33.50%—35.11%。工业排放因子是长三角黑碳排放核算不确定性的主要贡献者。  相似文献   
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