| 基于网格的长三角PM2.5分布影响因素及交互效应 |
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| 引用本文： | 黄小刚,赵景波,辛未冬. 基于网格的长三角PM2.5分布影响因素及交互效应[J]. 环境科学, 2021, 42(7): 3107-3117 |
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| 作者姓名： | 黄小刚 赵景波 辛未冬 |
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| 作者单位： | 山西师范大学地理科学学院, 临汾 041004;中国科学院地球环境研究所气溶胶化学与物理重点实验室, 西安 710061;陕西师范大学地理科学与旅游学院, 西安 710119 |
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| 基金项目： | 中国科学院气溶胶化学与物理重点实验室项目（KLACP1904）；国家自然科学基金项目（41701287） |
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| 摘 要： | 基于遥感反演数据，研究了2016年长三角地区PM2.5浓度空间分布特征，从气象因素、地形、植被和大气污染物排放清单等方面选取评价因子，以0.25°×0.25°网格为评价单元，利用GAM模型研究了长三角PM2.5空间分布的影响因素及交互效应.结果表明：①长三角PM2.5浓度总体呈北高南低、西高东低的分布态势，但以南北向差异为主.长三角南部PM2.5浓度多低于35 μg·m-3，PM2.5超标零星出现在城镇周围，呈孤岛状分布.北部PM2.5浓度多超过35μg·m-3，PM2.5污染多呈连片状分布.②长三角PM2.5浓度分布具有显著的正的空间自相关性，高高集聚区集中分布在长三角北部，低低集聚区集中分布在南部.③ GAM模型分析表明，地形起伏度、气温和降水量对PM2.5浓度主要呈负向影响；污染物排放量主要呈正向影响；风速<2.5 m·s-1时影响不显著，风速≥2.5 m·s-1后有显著的负向影响.地形起伏度、气温和降水量南高北低是造成长三角PM2.5北高南低的重要原因，风速东高西低是造成长三角PM2.5浓度东西向差异的原因之一.④除地形起伏度-PM2.5排放量外，其余因素两两间的交互项均通过了显著性检验，对PM2.5分布有显著的交互效应.
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| 关 键 词： | 网格 长三角 PM2.5 空间分布 影响因素 交互效应 |
| 收稿时间： | 2020-12-14 |
| 修稿时间： | 2021-01-04 |
Factors and Their Interaction Effects on the Distribution of PM2.5 in the Yangtze River Delta Based on Grids |
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| HUANG Xiao-gang,ZHAO Jing-bo,XIN Wei-dong. Factors and Their Interaction Effects on the Distribution of PM2.5 in the Yangtze River Delta Based on Grids[J]. Chinese Journal of Environmental Science, 2021, 42(7): 3107-3117 |
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| Authors: | HUANG Xiao-gang ZHAO Jing-bo XIN Wei-dong |
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| Affiliation: | College of Geographical Sciences, Shanxi Normal University, Linfen 041004, China;Key Laboratory of Aerosol Chemistry and Physics, Institute of Earth Environment, Chinese Academy of Sciences, Xi''an 710061, China;School of Geography and Tourism, Shaanxi Normal University, Xi''an 710119, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | grid Yangtze River Delta PM2.5 spatial distribution factors interaction effect |
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