关中地区道路移动源细颗粒物排放特征研究

道路移动源排放的细颗粒物是城市大气颗粒物的主要来源,其排放量、粒径分布和化学组分等特征是评价区域环境颗粒物排放水平及制定相应管控措施的基础.本研究通过抽样调查与观测数据,采用MOVES模型计算了2019年关中地区道路移动源细颗粒物排放量,并利用台架测试法收集了36辆机动车尾气颗粒物,分析了细颗粒物粒径分布和化学组分特征.结果表明,关中地区机动车尾气、刹车磨损和轮胎磨损的PM_2.5排放量分别为3543.77、593.45和117.61 t,西安市机动车PM_2.5排放总量占关中地区机动车PM_2.5总排放量的46.8%.重型货车为机动车PM_2.5主要排放源,其保有量仅占机动车总保有量的2.3%,但排放了53.6%的PM_2.5;不同燃料类型机动车对尾气PM_2.5的排放贡献率不同,柴油车最大,为87.5%.在匀速工况下,柴油车、汽油车和天然气车尾气细颗粒物的数浓度峰值粒径分别为73、9和9 nm,而在加速工况下分别为73、17和17 nm;在加速工况下,这3类燃料机...     

华北地区大气细颗粒物(PM2.5)年际变化及其对土地利用/覆被变化的响应

大气细颗粒物(PM_2.5)是大气污染的重要组成成分,对其影响因素进度探讨具有重要的意义.但目前来看,多数的研究都聚焦于PM_2.5与气象要素以及经济因素之间的关系,分析土地利用/覆被变化对PM_2.5影响的研究相对较少,需要进一步的深入探讨.基于PM_2.5空间分布数据及土地利用/覆被数据,对华北地区PM_2.5变化特征及土地利用/覆被变化特征进行了系统分析,并利用地理加权回归、GIS空间分析等手段探讨了PM_2.5变化与土地利用/覆被变化的响应关系,结果表明:①华北地区PM_2.5浓度整体呈现东南高、西北低的空间格局,且18a均保持这一态势没有变化.时间上来看,在2006年达到污染最大值,之后虽有波动但一直居高不下.多数城市PM_2.5浓度超标,整体环境污染形势严峻;②2000～2015年研究区土地利用类型/覆被以耕地、林地和草地为主,土地利用/覆被变化趋势主要表现为耕地的大量减少以及建设用地的持续增加,水域和未利用地面积略...     

基于城市面板数据的PM2.5对公共健康的影响

基于Grossman健康生产函数,利用2008~2017年全国280个城市的面板数据,以PM_2.5为空气污染的代表指标,探讨中国空气污染与公共健康之间的动态关系,考虑到公共健康的空间效应,采用空间计量模型进行实证研究.结果表明,在未考虑空间效应的情况下,PM_2.5浓度每增加1%,城市总人口死亡率增加0.040%;考虑空间效应后,PM_2.5浓度每增加1%,城市总人口死亡率增加0.0606%.PM_2.5污染对公共健康具有显著的负面影响,由于存在空间溢出效应,PM_2.5污染对城市公共健康水平的影响程度增加,表明忽视空间相关性的存在,会低估PM_2.5污染对公众健康的影响;而经济发展水平的提高以及产业结构的调整对公共健康有较强的改善作用.     

基于城市面板数据的PM2.5对公共健康的影响

基于Grossman健康生产函数,利用2008~2017年全国280个城市的面板数据,以PM_2.5为空气污染的代表指标,探讨中国空气污染与公共健康之间的动态关系,考虑到公共健康的空间效应,采用空间计量模型进行实证研究.结果表明,在未考虑空间效应的情况下,PM_2.5浓度每增加1%,城市总人口死亡率增加0.040%;考虑空间效应后,PM_2.5浓度每增加1%,城市总人口死亡率增加0.0606%.PM_2.5污染对公共健康具有显著的负面影响,由于存在空间溢出效应,PM_2.5污染对城市公共健康水平的影响程度增加,表明忽视空间相关性的存在,会低估PM_2.5污染对公众健康的影响;而经济发展水平的提高以及产业结构的调整对公共健康有较强的改善作用.     

基于传感器技术的渭南市道路环境颗粒物污染特征及影响因素研究

为深入了解渭南市街区道路环境颗粒物污染时空分布特征,利用车载颗粒物传感器于2019年3月1日—5月31日对渭南市道路环境空气中PM_2.5和PM₁₀浓度开展在线走航测量,分析了影响渭南市道路环境颗粒物污染时空分布的主要因素.研究表明:①渭南市区内所有道路PM_2.5平均浓度范围为37.7~51.9 μg/m3,浓度较高路段位于高新区东部和主城区;PM_2.5~10（粗颗粒物）平均浓度范围为65.8~119.1 μg/m3,浓度较高路段位于各功能区城郊.②工作日早高峰时段（07:00—09:00）主城区道路环境PM_2.5、PM_2.5~10污染较非工作日严重,3种类型道路工作日07:00 PM_2.5~10平均浓度呈支路（103.5 μg/m3）>主干道（102.1 μg/m3）>次干道（96.9 μg/m3）的特征.③对于高新区和老城区路段,除早晚高峰时段出现PM_2.5和PM_2.5~10浓度峰值外,凌晨时段渣土车行驶路段、裸地或施工现场周边路段易出现PM_2.5~10浓度峰值,其PM_2.5~10平均浓度最高达230.9 μg/m3（乐天大街西段的路段Ⅳ）.研究显示,工作日早晚高峰时段,特别是早高峰,机动车排放导致渭南市高新区东部和主城区路段的PM_2.5污染加重,夜间渣土车行驶导致高新区和老城区靠近城郊路段的颗粒物（PM_2.5和PM_2.5~10）污染加重.      

陕西省PM2.5时空分布规律及其影响因素

PM_2.5是导致中国多省市发生灰霾的罪魁祸首,明确其时空分布规律,厘清其影响因素对灰霾的综合治理意义深远.基于陕西省2015年50个监测站点的PM_2.5浓度数据,采用空间数据统计方法、克里金插值法以及Morlet小波分析法对陕西省PM_2.5浓度的时空分布规律进行研究,并运用灰色关联模型来探讨PM_2.5浓度的影响因素.结果显示:①陕西省PM_2.5浓度整体呈"冬高夏低、春秋居中"的季节性变化规律,"U型"起伏的月变化规律,周期性脉冲波动型的日变化规律以及"W型"起伏的时变化规律;②陕西省PM_2.5浓度呈"北部低,中南部高"的空间分布特征,并且空间集聚性显著.不同季节的高值区均集聚于海拔相对较低的关中盆地内部城市.这与盆地内部空气不易扩散,静稳天气出现频率较高,易出现逆温现象密切相关;③影响陕西省PM_2.5浓度最大的指标层是PM_2.5污染来源（权重值为0.49）,其次是城市化与土地利用（权重值为0.37）,气象与地形因子影响最小（权重值为0.15）.不同城市各指标层的综合关联度差异较大.④各指标因子与PM_2.5浓度均为强度关联.降水量、机动车保有量、二氧化硫排放量、烟粉（尘）排放量、建成区面积、人口密度和人均GDP是影响陕西省PM_2.5浓度的主要因子,影响各城市PM_2.5浓度的主要因子具有一定的空间差异性.研究显示,人类活动对陕西省PM_2.5的影响显著,尤其是城市化的快速推进,相关指标（如人口、机动车、能耗、工业总产值等）持续增长,将进一步加大PM_2.5来源的多样性以及相关污染物的排放量.      

汾渭平原PM2.5浓度的影响因素及空间溢出效应

基于实时监测和遥感反演数据,利用空间自相关分析和空间回归分析等方法,探讨了汾渭平原2015~2017年PM_2.5浓度时空变化规律和影响因素,揭示了各因素的空间溢出效应.结果表明：（1）2015~2017年汾渭平原PM_2.5浓度逐年上升,主要由采暖期（11月~次年3月）的快速上升引起,非采暖期（4~10月）年际变化不大.（2）PM_2.5月均浓度变化曲线呈底部宽缓的U型,采暖期PM_2.5污染明显高于非采暖期,超标天数占全年总超标天数比例由2015年的75.0%上升到2017年的83.4%.（3）2015~2017年,除铜川和三门峡外,各城市PM_2.5浓度都有不同程度的上升.咸阳至运城间的平原地区和洛阳盆地污染最严重,已形成连片的高污染区域,且区域内城乡差异小.临汾及其上游平原地区其次,但主要分布在城镇,城乡差异较大.（4）空间回归分析表明,汾渭平原PM_2.5浓度有显著的空间溢出效应.年均气温、城镇化率、能源消费指数和年均人口不仅与本地PM_2.5浓度有显著的正相关,而且会加重邻近地区PM_2.5污染.年降水量和地形起伏度则不仅与本地PM_2.5浓度有显著的负相关,而且能降低邻近地区PM_2.5浓度.风的传输作用能加重本地PM_2.5污染,植被覆盖度能消减本地PM_2.5浓度,但其间接效应都不显著.     

运用地理探测器研究京津冀城市群PM2.5浓度变化及影响因素

研究京津冀城市群PM_2.5浓度时空格局变化和影响因素,对区域大气环境保护和经济可持续发展具有十分重要的意义.基于PM_2.5遥感数据、地面站点气象数据、DEM数据、MODIS NDVI数据、夜间灯光数据、人口密度数据、土地利用类型数据和路网数据,利用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和Getis-Ord G_i*分析,运用地理探测器分析京津冀城市群PM_2.5浓度时空变化和空间聚集特征,并探究影响其空间分异的影响因素.结果表明：(1)2000—2021年京津冀城市群PM_2.5污染严重,全年平均PM_2.5浓度为59.94μg/m³,冬季是京津冀城市群PM_2.5污染的高发季,但京津冀城市群PM_2.5浓度总体呈下降趋势,变化斜率为–0.85μg/(m³·a).(2)PM_2.5浓度在空间上呈东南高、西北低的分布格局,且P...     

典型“组群式”城市夏季大气颗粒物中水溶性离子化学特征及来源

为探究典型“组群式”城市——淄博市夏季大气颗粒物中水溶性离子化学特征及来源,于2016年8月对淄博市6个城市点（桓台、张店、临淄、淄川、博山、周村）、2个郊区点（沂源、高青）及1个清洁对照点（鲁山）同步进行PM_2.5和PM₁₀采样,分析了大气颗粒物质量浓度及9种水溶性离子的空间分布特征,并利用主成分分析方法探讨了PM_2.5和PM₁₀中水溶性离子的主要来源.结果表明:①淄博夏季各点位（清洁对照点除外）PM_2.5和PM₁₀质量浓度日均值范围分别为57.2~112和77.4~163 μg/m3,空间分布特征表现为城市点>郊区点>清洁对照点;各点位PM_2.5/PM₁₀（质量浓度之比）在0.61~0.80之间,表明淄博夏季大气颗粒物污染以PM_2.5为主.②水溶性离子在PM_2.5和PM₁₀中占比分别为53.3%和48.5%,其中二次无机离子分别占总离子浓度的91.4%和83.7%,表明大气颗粒物主要以二次离子为主,并且主要富集在PM_2.5中;PM_2.5中∑阴离子/∑阳离子（摩尔浓度之比）为1.07,PM₁₀中该比值为0.87,说明PM_2.5接近中性,而PM₁₀呈弱碱性.③淄博夏季各点位离子来源具有一定的空间差异性,城市点、郊区点与清洁对照点间的CD（分歧系数）均高于0.2,而城市点间CD值低于0.2,说明城市点位间的水溶性离子的化学性质较为相似.④主成分分析表明,淄博夏季大气PM_2.5中的水溶性离子可能主要来源于工业源、生物质锅炉、燃煤、二次源、道路尘及建筑尘,而PM₁₀中的离子主要来源于道路尘、建筑尘、海盐及二次源.研究显示,淄博市颗粒物污染严重,具有明显的空间分布特征,水溶性离子来源复杂,应采取分区、多源控制的污染防治对策.      

甘肃省区域颗粒物时空分布特征及传输路径

基于甘肃省2018~2019年颗粒物质量浓度监测数据,分析了全省大气颗粒物浓度的时空变化及排放特征,并利用HYSPLIT后向轨迹模式研究了颗粒物传输路径.结果表明：颗粒物（PM₁₀和PM_2.5）空间分布呈现区域特征：PM₁₀浓度高值位于河西走廊地区,由北向南呈阶梯式递减;PM_2.5以陇中地区为高值中心,向南北两侧递减,陇南地区为全省颗粒物清洁区.不同地区PM₁₀与PM_2.5地面浓度季节变化特征存在差异,陇中、陇东和陇南地区PM₁₀和PM_2.5浓度变化特征一致,陇中和陇东地区颗粒物（PM₁₀与PM_2.5）浓度冬高夏低,陇南地区则为冬高秋低;河西走廊PM₁₀和PM_2.5浓度季节变化不同,PM_2.5冬高夏低,PM₁₀春高夏低.后向轨迹聚类结果表明全省春季、冬季均受到来自中亚及新疆的偏西气流影响,该路径输送下可吸入颗粒物（PM₁₀）浓度明显高于其他路径,是典型的沙尘输送路径,4大分区受沙尘传输影响程度依次为河西 > 陇中 > 陇东 > 陇南,来自陕西、川渝的偏东路径是陇南地区颗粒物的主要输送路径,该路径下PM_2.5/PM₁₀比值大于0.5,明显高于偏西路径,说明偏东路径人为源污染贡献显著.研究结果有助于全面认识全省颗粒物污染特点、为分区制定颗粒物污染防治政策、以及区域污染协同治理提供科学的参考依据.     

城市主要大气污染物时空分布特征及其相关性

为制订合理的大气污染物减排措施,利用中国环境监测总站公布的2015年1-12月299座城市实时发布的环境空气颗粒物（PM_2.5和PM₁₀）及气态污染物（CO、NO₂和SO₂）的质量浓度数据,对其进行了时空分布特征及其相关性研究.结果表明:① 2015年城市环境空气颗粒物污染严重,299座城市的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）年均值分别主要集中在25~60和40~110 μg/m3,年均值达到GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准的城市所占比例分别仅为24%和38%.② 城市大气污染物浓度具有明显的季节性特征,基本呈冬季>春秋季>夏季的趋势,其中冬季ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（CO）、ρ（NO₂）、ρ（SO₂）分别为（73±27）（114±42）（1.49±0.61）（36±14）（42±33）μg/m3.③ 高ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）主要集中在华北平原,年均值分别为（70±16）（117±22）μg/m3;高ρ（CO）主要出现在山西省,年均值为（1.76±0.48）mg/m3;高ρ（NO₂）主要分布在京津冀、山东省和长江三角洲,年均值分别为（42±6）（39±9）（34±8）μg/m3;高ρ（SO₂）主要分布在山西、山东两省,年均值分别为（54±10）（41±16）μg/m3.④ Pearson相关系数研究表明,我国城市环境空气颗粒物与气态污染物具有较强的复合性,并且具有秋冬季明显强于春夏季的季节性特征.研究显示,我国城市大气污染具有较强的季节性、区域性与复合性,在降低环境空气颗粒物浓度的同时,对气态污染物的削减也不容忽视.      

黄河流域城市PM2.5时空分异特征及污染物解析

分析揭示黄河流域城市PM_2.5时空分异特征,对打赢大气污染防治攻坚战,推动黄河流域空气污染跨区域协同治理机制的建立和完善,以及流域绿色高质量发展具有重要意义.本文以中国空气质量在线监测分析平台456个监测站点的PM_2.5浓度监测数据为基础,运用莫兰指数和标准差椭圆方法分析黄河流域70个城市2015—2021年PM_2.5的时空分异特征、演变格局,并基于皮尔逊相关系数分析法对其污染源进行解析.结果表明：(1)PM_2.5浓度的月度、季节变化特征明显.月均浓度呈底部宽缓的“U”型分布,12月或1月达到最大值;冬季平均浓度最高、春秋季次之、夏季最低,冬季浓度是夏季的1.9～2.6倍;年均PM_2.5浓度整体趋降,且表现为下游>中游>上游的空间分异性.(2)PM_2.5的空间聚集表现为上游“低—低”集聚、下游“高—高”集聚、中游城市的空间聚集特征不显著,空间正相关集聚的城市数量以先增后减的趋势变化,负相关集聚特征的城市较少.(3)PM_2.5     

中国沿海地区大气污染特征及其聚类分析

为识别我国沿海地区的大气污染分布特征,基于2015—2016年我国沿海12个省（自治区、直辖市）的115个地级以上城市ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（O₃）、ρ（CO）和ρ（SO₂）监测数据,在分析其时空分布特征的基础上,结合主成分分析和AIC（改进赤池信息准则）开展我国沿海地区大气污染聚类分析研究.结果表明:我国沿海地区颗粒物污染严重,其中70%和54%的城市未达到GB 3095—2012《环境空气质量标准》中ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）二级标准,ρ（PM_2.5）在空间上以浙江省金华市为界呈“北高南低”、金华市以北地区“西高东低”的分布特征;环渤海带及长三角地区ρ（O₃）处于相对较高水平,山东省中部ρ（SO₂）突出,最高值达71.3 μg/m3.根据6种大气污染物监测值,可将115个地级以上城市聚为3类:类Ⅰ包括河北省南部和山东省西部在内的21个城市,空间分布连续且相对集中,受本地源和扩散条件的影响,各项大气污染物质量浓度均处于较高水平;类Ⅱ包括辽宁省、山东省东部和长三角等地区的42个城市,各项大气污染物质量浓度较类Ⅰ有所降低,ρ（PM_2.5）降低（比类Ⅰ低34.2%）明显,更多表现为受工业和散煤燃烧影响的SO₂污染,和受海运船舶和陆路交通源影响的NO₂污染;类Ⅲ包括福建省、广东省和广西壮族自治区沿海一带的52个城市,大气污染物质量浓度相对较低,空气质量较优,受季风和外来源影响的秋季O₃污染特征明显.3类城市ρ（O₃）平均值相近但季节性变化有所差异,类Ⅰ和类Ⅱ ρ（O₃）峰值均出现在6月,类Ⅰ ρ（O₃）季节性差异更为显著,类Ⅲ峰值出现在10月,全年变幅相对较小.研究显示,我国沿海地区山东省西部、江苏省北部与京津冀地区南部呈较为相似的污染特征,广西壮族自治区柳州市与周边城市呈不同聚类特征,ρ（PM）和ρ（SO₂）相对较高,为大气污染热点.      

2015年福州市大气颗粒物污染特征

为了解福州市大气颗粒物污染状况,利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,结合气象资料和HYSPLIT4轨迹模式,分析了2015年福州市大气颗粒物污染特征和典型污染过程.结果表明:2015年福州市ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）年均值分别为55.8和29.2μg/m3,均低于GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值.颗粒物浓度季节性变化特征明显,表现为冬春季高、夏秋季低的变化特征. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）为52%,普遍低于我国东部其他大中城市;日际变化明显,受混合层高度日变化和机动车排放的影响,呈双峰形态. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）日变化趋势与ρ（PM₁₀）日变化特征相反,即ρ（PM₁₀）高时ρ（PM_2.5）所占比例低,ρ（PM₁₀）低时ρ（PM_2.5）所占比例高,表明早晚高峰机动车排放所造成的颗粒物污染以粗颗粒物贡献为主.福州市颗粒物污染天气成因主要有"积累型"和"输送型"污染. 2015年1月5-6日发生的污染过程,是在一次静稳、高湿天气形势下,本地排放的污染物在不利于扩散的气象条件下聚集、二次转化,导致颗粒物浓度升高、能见度降低. 2015年1月17-19日的污染过程主要是北方污染物随冷空气输送南下,导致本地颗粒物浓度迅速升高、能见度迅速降低.研究显示,福州市PM₁₀和PM_2.5优良率较高,颗粒物污染主要发生于冬季,污染成因包括局地累积和区域输送.      

汾渭平原秋冬季PM2.5化学组分特征及其来源

汾渭平原是我国空气污染最严重的区域之一,2018年被列为重点区域. 本研究针对汾渭平原11城市开展PM_2.5化学组分连续观测,分析PM_2.5浓度和主要化学组分的时空分布规律,并利用PMF模型解析PM_2.5污染来源. 结果表明:①2018—2019年秋冬季汾渭平原11城市ρ(PM_2.5)平均值为(101.4±65.4)μg/m3,是京津冀及周边地区“2+26”城市的1.1倍. 临汾市ρ(PM_2.5)最高(216.8 μg/m3),是汾渭平原的2.1倍. ②2018—2019年秋冬季汾渭平原PM_2.5的主要化学组分是有机物、硝酸根离子、地壳物质和硫酸根离子,其中地壳物质占比是京津冀及周边地区的1.6倍. ③受污染物排放、气象条件以及地理位置的影响,汾渭平原PM_2.5中有机物、硝酸根离子、地壳物质、硫酸根离子、铵根离子和氯离子的空间分布具有明显的差异性. ④随着污染的加重,硝酸根离子、硫酸根离子和氯离子在PM_2.5中的占比均逐渐增加,地壳物质、元素碳、微量元素等与一次排放相关的组分占比随污染加重逐渐减少,表明污染期间燃煤源管控仍需进一步加严,而对扬尘源和机动车等污染源的管控起到了良好的效果. ⑤重污染过程期间,相对湿度增加、风速减小是影响PM_2.5浓度上升的客观因素,二次组分以及与燃煤源和生物质燃烧源有关的化学组分的增长是影响PM_2.5浓度上升的重要原因,二次源和燃烧源是PM_2.5的主要来源. 研究显示,汾渭平原秋冬季PM_2.5污染较重,尤其需要关注燃烧源的管控.      

基于MGWR模型的中国城市PM2.5影响因素空间异质性

基于全国297个地级市2018年PM_2.5浓度数据、自然与社会经济数据,采用多尺度地理加权回归（MGWR）模型分析了各影响因素对PM_2.5浓度的作用尺度与影响效果的空间异质性.结果表明,MGWR模型适用于中国地级市PM_2.5浓度影响因素研究.在作用尺度上,人均GDP、技术支持水平作用尺度最大,其次是相对湿度、居民地比重、人口密度与风速,降水量、第二产业比重、植被覆盖状况、温度与能源消费强度作用尺度最为局限.在影响效果上,相对湿度、人口密度与居民地比重全部为正向作用;第二产业比重和能源消费强度主要为正向作用,分别占总样本的70.71%与64.98%;风速、温度既存在正向作用也存在负向作用,空间上呈两极分化,其中正向作用分别占总样本的49.83%与57.91%;降水量、植被覆盖状况主要为负向作用,分别占总样本的91.58%与69.70%;人均GDP、技术支持水平全部为负向作用.研究结果表明各因素对于中国城市PM_2.5浓度的影响均存在着不同程度的空间异质性.     

珠海空气中可吸入颗粒物(PM10)的时空变化特征

选取2000年6月-2001年5月珠海空气中PM10的观测数据,分析其在3个监测点(香洲、前山和吉大)的时空演变特征.结果表明,珠海PM10的年均质量浓度为40 μg/m\+3(校正后为52 μg/m\+3),低于国家PM10的二级质量标准,与国内外其他城市相比,珠海PM10相对较低,表明珠海的大气颗粒物污染轻微.2001年4月14,15日珠海PM10日均值显著增高,达到92,127 μg/m\+3,对比香港及北方粉尘源区的颗粒物浓度及气团轨迹分析结果可知,珠海也受到了北方沙尘暴的影响.3个站点的PM10月均质量浓度变化主要表现为夏、秋季低,冬、春季高.珠海市大气PM10的日变化形式以白天高、夜晚低为主.      

江苏省大气复合污染特征与相关气象驱动

基于2014~2017年江苏省13个市的PM_2.5浓度和O₃_8h_max数据,探讨了其时空分布特征.在此基础上,研究了日益升高的近地层O₃浓度与气象因子的关系.结果表明：江苏省2014~2017年PM_2.5浓度整体上呈下降的趋势,年均浓度减少率为6.06μg/m³,而O₃_8h_max整体上呈上升趋势,年均浓度增长率为3.84μg/m³.总体上,PM_2.5浓度呈现冬春高、夏秋低的V型月变化特征,O₃_8h_max则基本呈现不规则的M型,在5月份达到峰值后逐渐降低,又在7~9月份保持平缓,而后又逐渐下降.空间上,江苏省PM_2.5浓度呈现"内陆高,沿海低"的状态,而O₃_8h_max却呈现"沿海高,内陆低"的状态.与气象因子的相关性表明,O₃浓度与气温和太阳辐射呈正相关关系,与相对湿度呈负相关关系,太阳辐射对O₃浓度的影响最大,其次是温度和相对湿度.当日平均气温在20~30℃、相对湿度在50%~70%、太阳辐射强度高于150w/m²时O₃浓度容易出现超标.     

我国主要粮产区PM2.5、PM10时空分布特征及影响因素——以河南省为例

利用2018年河南省PM_2.5、PM₁₀监测数据,结合统计学方法及克里格插值技术,分析河南省PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征及影响因素,结果表明:（1）PM_2.5、PM₁₀日均、月均浓度均呈现出“U”型变化特征,PM_2.5/PM₁₀月均值呈现出“W”型变化特征,PM_2.5、PM₁₀季均浓度及其比值均呈现出冬季>秋季>春季>夏季的规律;（2）PM_2.5、PM₁₀月均浓度的空间分布差异较大,而年均浓度则呈现出相似的分布规律,PM_2.5/PM₁₀季均值呈现出不同的空间分布规律,总体上东部及东南部较高,中西部区域较低;（3）PM_2.5、PM₁₀与NDVI、年降水量呈显著负相关,与人口密度、第二产业占比呈显著正相关。研究结论可为粮产区大气污染防治及粮食安全生产提供重要的科学依据。