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基于GAM模型的四川盆地臭氧时空分布特征及影响因素研究
引用本文:胡成媛,康平,吴锴,张小玲,王式功,王紫潇,欧阳正午,曾胜兰,向卫国.基于GAM模型的四川盆地臭氧时空分布特征及影响因素研究[J].环境科学学报,2019,39(3):809-820.
作者姓名:胡成媛  康平  吴锴  张小玲  王式功  王紫潇  欧阳正午  曾胜兰  向卫国
作者单位:成都信息工程大学大气科学学院, 高原大气与环境四川省重点实验室, 成都 610225,成都信息工程大学大气科学学院, 高原大气与环境四川省重点实验室, 成都 610225,1. 成都信息工程大学大气科学学院, 高原大气与环境四川省重点实验室, 成都 610225;2. 清华大学环境学院, 北京 100084,成都信息工程大学大气科学学院, 高原大气与环境四川省重点实验室, 成都 610225,成都信息工程大学大气科学学院, 高原大气与环境四川省重点实验室, 成都 610225,成都信息工程大学大气科学学院, 高原大气与环境四川省重点实验室, 成都 610225,成都信息工程大学大气科学学院, 高原大气与环境四川省重点实验室, 成都 610225,成都信息工程大学大气科学学院, 高原大气与环境四川省重点实验室, 成都 610225,成都信息工程大学大气科学学院, 高原大气与环境四川省重点实验室, 成都 610225
基金项目:国家重点研发计划(No.2018YFC0214001);国家自然科学基金重大研究计划(No.91644226);国家自然科学基金(No.41405063,41505122);四川省科技计划重大前沿项目(No.2018JY0011);四川省教育厅理科重点项目(No.18ZA0086);成都信息工程大学科研基金(No.KYTZ201725)
摘    要:为研究四川盆地臭氧(O_3)时空分布特征及其气象成因,对四川盆地18个城市2015—2016年国控环境监测站点和气象台站数据进行了研究分析.结果表明:2015—2016年四川盆地O_3污染愈发严重,高值污染区呈扩张态势,污染区主要位于盆地西部成都、德阳、资阳、眉山、内江一带和以广安为中心的周边区域.O_3浓度有明显的季节变化特征:夏季(110.70±41.52)μg·m~(-3)春季(95.24±41.23)μg·m~(-3)秋季(67.58±39.55)μg·m~(-3)冬季(47.17±41.15)μg·m~(-3).基于广义相加模型(GAM)分析发现O_3浓度与气压、气温、相对湿度、风速、日照时数、降水量间均呈非线性关系,其中日照时数、相对湿度以及气温对四川盆地O_3浓度影响较大,而风速、气压以及降水量对O_3浓度影响相对较小.通过构建GAM模型对四川盆地18个城市O_3污染的主导气象因子进行识别,并对2017年O_3浓度进行预测和检验,结果显示GAM模型能较为准确地预测四川盆地各城市O_3浓度的变化趋势.

关 键 词:臭氧  四川盆地  时空分布  气象因子  GAM模型  预测
收稿时间:2018/7/17 0:00:00
修稿时间:2018/12/15 0:00:00

Study of the spatial and temporal distribution of ozone and its influence factors over Sichuan Basin based on generalized additive model
HU Chengyuan,KANG Ping,WU Kai,ZHANG Xiaoling,WANG Shigong,WANG Zixiao,OUYANG Zhengwu,ZENG Shenglan and XIANG Weiguo.Study of the spatial and temporal distribution of ozone and its influence factors over Sichuan Basin based on generalized additive model[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2019,39(3):809-820.
Authors:HU Chengyuan  KANG Ping  WU Kai  ZHANG Xiaoling  WANG Shigong  WANG Zixiao  OUYANG Zhengwu  ZENG Shenglan and XIANG Weiguo
Institution:Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225,Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225,1. Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225;2. School of Environment, Tsinghua University, Beijing 100084,Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225,Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225,Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225,Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225,Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225 and Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225
Abstract:
Keywords:ozone  Sichuan Basin  spatial and temporal distribution  meteorological factors  generalized additive model  prediction
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