《基于多元数据分析的我国PM2.5浓度及其主控因子的时空分布特征研究》

  • 来源专题:大气污染防治
  • 编译者: APC
  • 发布时间:2018-10-04
  • 利用2013-2016大气质量监测站资料,采用经验正交分解、功率谱分析和BP典型相关分析等多种数据分析方法,分析了我国PM2.5主要模式的时空特征。建立了它们与排放和气象场的关系。主要结论如下:中国PM2.5领域存在两种主要模式。第一种是均匀增长模式,大中心位于西北东部和华北南部,其时间序列呈现明显的下降趋势。第二种模式为偶极子分布,南北变化相反,两个大中心分别位于华北中南部和长江中下游。PM2.5的第一模态可以看作是平均态,主要受平均发射场、环流场和大地形的影响。这些因素对北方的影响更为显著。第二种模式可以看作是偏离平均场,这更可能与冬季的冷空气活动有关。冷空气的强度决定了污染物积累的位置和运输方式。冷空气活动的影响常常导致污染物在南方偏离其平均值,因此第二种模式在南方更为显著。本研究有效地运用了多元数据分析方法,研究了我国大气污染的演化机制,为进一步认识大气污染的形成机制提供了科学技术支持。

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    • 发布时间:2025-09-26
    • 本研究利用2015年至2023年间中国环境监测总站的PM 2.5和O 3逐小时监测数据,系统分析了中国夜间PM 2.5和O 3质量浓度的演变特征及其对夜间复合污染的协同效应。研究得出以下结果: 1. 研究期间,夜间PM 2.5年均质量浓度每年下降2.7μg·(m 3·a)-1,而O 3年均质量浓度每年上升0.87μg·(m 3·a)-1。 2. 夜间与白天的PM 2.5和O 3质量浓度变化呈协同模式,夜间与白天PM 2.5质量浓度的相关系数为0.92,O 3为0.68。 3. 空间统计分析显示,98.0%的城市夜间PM 2.5质量浓度显著下降,特别是在京津冀都市圈及其周边城市;而65.6%的城市(主要在中东部和南部地区)夜间O 3质量浓度显著上升。 4. 夜间PM 2.5-O 3复合污染的城市数量呈现先增加(2015-2017年),后减少(2017-2020年),再持续增加(2020-2023年)的模式。此外,城市的空间分布从分散(2015-2017年)转向聚集(2017-2023年),并在中部和南部进一步扩展。 5. PM 2.5和O 3的空间协同变化表明,两者在全国各地夜间存在显著的正负相关关系,显示出复合污染的复杂性。 研究为中国夜间空气污染管理,特别是O 3污染控制提供了科学基础和重要参考。
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