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782.
基于高分辨率MARGA分析成都市PM2.5中水溶性离子污染特征 总被引:4,自引:0,他引:4
利用高分辨率MARGA对2019年成都市PM2.5中水溶性离子展开连续监测,结合气象参数分析水溶性离子污染特征.结果表明,MARGA监测的8种水溶性离子质量浓度与PM2.5变化趋势一致,水溶性离子年均浓度为(23.1±13.6)μg·m-3,在PM2.5中占比为48.6%,表明水溶性离子为PM2.5重要组分.各离子质量浓度大小顺序依次为:NO-3、 SO42-、 NH+4、 Cl-、 Ca2+、 K+、 Mg2+和Na+,其中二次离子(NO-3、 SO42-和NH+4)年均质量浓度为(20.2±2.7)μg·m... 相似文献
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研究成渝城市群PM2.5浓度时空变化和驱动机制,对区域大气环境保护和国家经济可持续发展具有重要意义.基于PM2.5遥感数据、 DEM数据、基于站点的气象数据、 MODIS NDVI数据、人口密度数据、夜间灯光数据、路网数据和土地利用类型数据,采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显著性检验等方法,结合地理探测器,在多时空尺度上分析成渝城市群PM2.5时空变化,并探测影响其变化的驱动机制.结果表明,2000~2021年成渝城市群PM2.5浓度整体呈波动下降态势,冬季PM2.5污染最为突出.PM2.5浓度具有明显的空间异质性,呈现出“中间高,四周低”的空间分布特征,PM2.5浓度高值区主要集中在自贡、内江、资阳和广安,PM2.5浓度呈显著下降的区域主要集中在重庆西部等地.因子探测结果表明,成渝城市群PM2.5浓度空间分异受气候、地形、植被和人文因子共同影响.高程、... 相似文献
784.
Influence of urban spatial and socioeconomic parameters on PM2.5 at subdistrict level: A land use regression study in Shenzhen, China
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The intraurban distribution of PM2.5 concentration is influenced by various spatial, socioeconomic, and meteorological parameters. This study investigated the influence of 37 parameters on monthly average PM2.5 concentration at the subdistrict level with Pearson correlation analysis and land-use regression (LUR) using data from a subdistrict-level air pollution monitoring network in Shenzhen, China. Performance of LUR models is evaluated with leave-one-out-cross-validation (LOOCV) and holdout cross-validation (holdout CV). Pearson correlation analysis revealed that Normalized Difference Built-up Index, artificial land fraction, land surface temperature, and point-of-interest (POI) numbers of factories and industrial parks are significantly positively correlated with monthly average PM2.5 concentrations, while Normalized Difference Vegetation Index and Green View Factor show significant negative correlations. For the sparse national stations, robust LUR modelling may rely on a priori assumptions in direction of influence during the predictor selection process. The month-by-month spatial regression shows that RF models for both national stations and all stations show significantly inflated mean values of R2 compared with cross-validation results. For MLR models, inflation of both R2 and R2CV was detected when using only national stations and may indicate the restricted ability to predict spatial distribution of PM2.5 levels. Inflated within-sample R2 also exist in the spatiotemporal LUR models developed with only national stations, although not as significant as spatial LUR models. Our results suggest that a denser subdistrict level air pollutant monitoring network may improve the accuracy and robustness in intraurban spatial/spatiotemporal prediction of PM2.5 concentrations. 相似文献