基于地面监测数据的2013~2015年长三角地区PM2.5时空特征

近年来,长三角地区灰霾天气持续增多,空气细颗粒物污染问题日益突出。基于2013年1月至2015年5月长三角地区及周边缓冲区内共214个空气质量监测站点PM_2.5逐时监测数据,运用普通克里金插值方法,从年、季、月尺度上分析了PM_2.5的空间分布格局和时间动态变化。结果表明:(1)2 a来,长三角地区PM_2.5浓度空间分布明显呈现整体北部高南部低,局部地区略有突出的分布特征;长三角地区PM_2.5浓度年均值为57.08μg/m³;其中,江苏省PM_2.5的年均值为三省市最高,为65.84μg/m³;其次为上海市,年均值为53.87μg/m³;浙江省PM_2.5的年均值较小,为51.53μg/m³。(2)从季节尺度分析,长三角地区PM_2.5浓度变化表现出冬春季高,夏秋季低的变化趋势;这与区域内冬季风向来源、降水稀少、气象扩散条件差有着密切的关系; (3)长三角地区月浓度变化大致呈U形分布; 12月份PM_2.5浓度最高; 3月份以后, PM_2.5浓度开始呈逐步下降趋势;在5~9月份,区域PM_2.5处于"U"字的谷底,其中6月份夏收时期秸秆焚烧、气象等因素导致PM_2.5浓度有略微升高;进入10月份后迅速攀升,且11、12月份呈现持续升高态势。     

PM2.5与土地利用类型关系的四季差异分析:以潍坊市为例

土地利用类型可显著影响PM_2.5的污染浓度,研究两者间的关系,对于大气污染治理具有重要意义。目前现有研究大多基于回归模型分析土地利用类型,在年尺度上对PM_2.5的固定影响,而土地利用类型与PM_2.5之间关系复杂,且在不同季节影响力度也不尽相同。基于此,利用增强回归树定量化探讨了不同季节土地利用类型对PM_2.5浓度影响的贡献率,结果表明:土地利用类型在不同季节中对PM_2.5浓度影响存在显著差异,春、夏、秋、冬四季的主导因素分别为支路（27.37%）、次干路（19.17%）、植被覆盖面（37.23%）、建设用地（86.37%）。此外,根据不同季节各土地利用类型对PM_2.5的影响力变化曲线,提供了在优化绿化建设布局和加强交通管控力度两方面的量化指标,可为潍坊市PM_2.5污染治理提供规划参考。