| 安徽省PM2.5时空分布特征及关键影响因素识别研究 |
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| 引用本文： | 张海霞,程先富,陈冉慧.安徽省PM2.5时空分布特征及关键影响因素识别研究[J].环境科学学报,2018,38(3):1080-1089. |
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| 作者姓名： | 张海霞 程先富 陈冉慧 |
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| 作者单位： | 1. 安徽师范大学地理与旅游学院, 芜湖 241002;2. 安徽自然灾害过程-防控研究省级实验室, 芜湖 241002,1. 安徽师范大学地理与旅游学院, 芜湖 241002;2. 安徽自然灾害过程-防控研究省级实验室, 芜湖 241002,1. 安徽师范大学地理与旅游学院, 芜湖 241002;2. 安徽自然灾害过程-防控研究省级实验室, 芜湖 241002 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（No.41271516）；安徽师范大学研究生科研创新项目（No.2017cxsj059） |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | PM2.5 BP神经网络 DEMATEL模型 驱动因素 特征因素 |
| 收稿时间： | 2017/8/20 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/11/15 0:00:00 |
Analysis on the spatial-temporal distribution characteristics and key influencing factors of PM2.5 in Anhui Province |
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| ZHANG Haixi,CHENG Xianfu and CHEN Ranhui.Analysis on the spatial-temporal distribution characteristics and key influencing factors of PM2.5 in Anhui Province[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2018,38(3):1080-1089. |
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| Authors: | ZHANG Haixi CHENG Xianfu and CHEN Ranhui |
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| Institution: | 1. College of Geography and Tourism, Anhui Normal University, Wuhu 241002;2. Anhui Key Laboratory of Natural Disaster Process and Prevention, Wuhu 241002,1. College of Geography and Tourism, Anhui Normal University, Wuhu 241002;2. Anhui Key Laboratory of Natural Disaster Process and Prevention, Wuhu 241002 and 1. College of Geography and Tourism, Anhui Normal University, Wuhu 241002;2. Anhui Key Laboratory of Natural Disaster Process and Prevention, Wuhu 241002 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | PM2 5 BP neural network DEMATEL model driving factors characteristic factors |
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