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中国城市O3浓度时空变化特征及驱动因素
作者姓名:黄小刚  赵景波  曹军骥  宋永永
作者单位:陕西师范大学地理科学与旅游学院,西安 710119;山西师范大学地理科学学院,临汾041004;陕西师范大学地理科学与旅游学院,西安 710119;中国科学院地球环境研究所气溶胶化学与物理重点实验室,西安710061;中国科学院地球环境研究所气溶胶化学与物理重点实验室,西安,710061;陕西师范大学地理科学与旅游学院,西安,710119
基金项目:中国科学院气溶胶化学与物理重点实验室项目(KLACP-2018-01);国家自然科学基金国际合作重大项目(41210002)
摘    要:基于2015~2017年O_3浓度监测数据,采用克里金插值、空间自相关分析、热点分析和地理探测器等方法,研究了中国城市O_3浓度的时空变化特征及驱动因素.结果表明:①2015~2017年中国城市O_3污染逐年加重,年评价指标超标城市由74个增加到121个,平均超标天数比例由5. 2%上升到8. 1%.②O_3污染主要发生在4~9月,超标天数占全年总超标天数的87. 5%~95. 3%. 5~7月O_3浓度上升最快、污染最严重,超标天数比例由2015年的10. 6%上升到2017年的20. 5%,2017年83. 0%的中度污染和91. 0%的重度污染发生在5~7月.③华北平原O_3浓度的持续上升,已将京津冀和长三角地区O_3高污染区连成一片,形成了包括环渤海地区、中原城市群、长三角城市群、山西、关中地区和内蒙古中部集中连片的O_3高污染区,是我国O_3污染最严重的区域.珠三角、成渝城市群和华东地区南部O_3浓度上升也较快,成渝城市群的核心城市已初步形成我国新的O_3污染中心.④O_3浓度空间集聚性逐年增强,年度热点主要分布在华北平原和长江中下游地区,冷点主要分布于东北、西南及华南地区.⑤地理探测器分析表明,气象、工业化、城市化因素和O_3前体物排放量因子对O_3浓度分布均有显著驱动作用,但不同地区O_3浓度的驱动因素存在差别,同一因子在不同季节的驱动作用也不尽相同.

关 键 词:O3浓度  时空变化  驱动因素  地理探测器  中国
收稿时间:2018-07-05
修稿时间:2018-09-25
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