| 川东北低山丘陵区细颗粒物主要相关因素和季节变化分析——以南充主城区为例 |
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| 引用本文： | 李卫朋,李 科,王 杰,文星跃,陈忠升,税攀恒.川东北低山丘陵区细颗粒物主要相关因素和季节变化分析——以南充主城区为例[J].地球环境学报,2017,8(5):439-450. |
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| 作者姓名： | 李卫朋 李 科 王 杰 文星跃 陈忠升 税攀恒 |
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| 作者单位： | 1.西华师范大学 国土资源学院，南充 637009
2.西华师范大学 区域环境演变与保护研究中心，南充 637009
3.成都理工大学 环境与土木工程学院，成都 610059 |
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| 基金项目： | 西华师范大学博士科研启动基金和基本科研业务项目（15E002，15E003，16C003）；国家自然科学基金项目（41671220）；大学生创新创业训练计划项目（201710638051，cxcy2016039） |
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| 摘 要： | 基于中国空气质量在线监测分析平台和全球天气精准预报网的大气质量和气象数据,以四川盆地东北低山丘陵区典型城市南充市主城区为例,检验了细颗粒物(PM_(2.5))浓度的概率密度分布,发现其接近对数正态分布,由相关分析确定了PM_(2.5)浓度的主要相关因素为CO、NO_2(相关系数r分别为0.76、0.55,P0.01),再通过对2014年1月—2016年6月的日数据的逐步回归筛选出最优的回归指标和模拟方程(决定系数R_(adj)~2为0.68,P0.05),2016年7月—2017年6月的数据验证表明模拟效果较好(拟合优度为0.64,相对误差15.48%);最后根据时序插值、浓度和IAQI(PM_(2.5))的时段均值发现PM_(2.5)浓度在年际上有降低趋势;在季节上由高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季;PM_(2.5)浓度在1月和6月分别呈现出年内的峰值和谷值,5、10月出现了阶段性峰值,尤其是5月;IAQI(PM_(2.5))的季节变化与浓度变化规律相似;且PM_(2.5)与PM_(10)比值的均值为0.67,表明现阶段南充市主城区大气污染物中细颗粒物占有较大比重。
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| 关 键 词： | 南充市 细颗粒物 概率密度 相关分析 逐步回归分析 季节变化 |
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