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1.
成渝城市群臭氧污染特征及影响因素分析   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
为研究成渝城市群O_3污染特征及其影响因素,对成渝城市群15个城市2015—2016年国控环境监测站点和国家气象台站数据进行了研究.结果表明,研究区域15个城市均存在不同程度的O_3超标现象.2015—2016年成渝城市群O_3污染形势愈发严峻,春末及夏季污染最为严重,且在7月达到O_3浓度峰值(118μg·m~(-3)),O_3污染空间分布呈片状,以资阳为中心的遂宁、眉山、成都等城市为O_3污染较为严重的区域.颗粒物、NO_2及CO均与O_3有显著相关性,其中,颗粒物与O_3浓度在冬季呈负相关,在夏季则表现为正相关.太阳辐射、气温、相对湿度及流场均是影响O_3浓度的重要因子,强辐射、高温及低湿易形成较高浓度的O_3,相对湿度对O_3浓度的影响呈先升后降的关系.  相似文献
2.
曾德珩  陈春江 《环境科学研究》2019,32(11):1834-1843
随着工业化与城镇化的深入推进,成渝城市群的PM2.5污染不断加剧,呈明显的区域性与复合性特征.该研究以2015—2017年成渝城市群空气质量监测站的日均ρ(PM2.5)数据为基础,结合区域气象、遥感与统计年鉴等多源数据,采用反距离插值法分析了ρ(PM2.5)的时空分布差异,采用Moran''s I指数与LISA指数探索了ρ(PM2.5)的全局和局部空间自相关性,并利用空间回归模型研究了自然、经济社会等因素对ρ(PM2.5)的影响.结果表明:①成渝城市群ρ(PM2.5)分布存在明显的时空差异.时间上,2015年PM2.5污染最严重,ρ(PM2.5)年均值为54.38 μg/m3,2016年、2017年PM2.5污染状况逐年减轻,ρ(PM2.5)年均值分别为53.68与47.56 μg/m3;空间上,成渝城市群东北部ρ(PM2.5)较低,而南部ρ(PM2.5)较高.②空间自相关分析结果表明,PM2.5污染在成渝城市群存在显著的空间聚集性,成渝城市群南部ρ(PM2.5)呈高值-高值聚集,成渝城市群北部ρ(PM2.5)则呈低值-低值聚集.③空间回归结果表明,成渝城市群范围内某一地区邻近区域的ρ(PM2.5)平均值增加1%时,该地区ρ(PM2.5)将上升至少0.38%.城镇化率对ρ(PM2.5)的影响最大,其次是第一产业增加值,再次是工业增加值占比和降水量.城镇化率、降水量与ρ(PM2.5)呈负相关,而第一产业增加值、工业增加值占比与ρ(PM2.5)呈正相关.研究显示,加快城镇化进程、减少第一产业排放、降低工业增加值占比(尤其是重污染工业)是有效解决成渝城市群PM2.5污染的重要手段.  相似文献
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