武汉城市圈PM2.5的时空特征及其影响因素解析

刘子豪; 黄建武; 孔德亚

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文章基于2016～2017年武汉城市圈各城市站点PM2.5逐时监测数据,主要利用空间自相关、核密度法和空间计量模型,从不同的时空尺度来分析武汉城市圈PM2.5的空间分布格局和影响因素.结果表明:在年尺度上,2016～2017年武汉城市圈PM2.5浓度整体上呈下降趋势,空间分布上呈中东部高、西南部低、局地略有突出的分布特征并表现出明显的空间集聚性,城市圈内部各城市PM2.5污染浓度差异明显,且各城市之间存在一定的空间溢出效应;从年内尺度上看,武汉城市圈PM2.5浓度总体上呈"U"字型分布,冬春季污染最为严重,秋季、夏季次之,且4个季节的PM2.5浓度值存在较强的空间自相关性,表现出不同程度的空间集聚现象;从影响因素上看,无论是自然环境要素还是社会经济要素均对城市圈PM2.5浓度变化起重要作用,按其贡献强度依次是温度>民用汽车拥有量>风速>能源消费水平>城镇化率>第二产业占比>湿度>节能环保支出,而森林覆盖率和海拔高度对PM2.5没有表现出明显的直接效应;从大气污染物本身关系上看,PM10直接作用于PM2.5的浓度变化,且起关键性的作用,CO和NO2则主要是通过PM10对PM2.5浓度间接地产生影响,而O3对PM2.5浓度影响较小且呈负相关关系.

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来源
《环境保护科学》 |2019年第3期|51-59|共9页
作者
刘子豪; 黄建武; 孔德亚;
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作者单位

华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室;

湖北武汉 430079;

华中师范大学可持续发展研究中心;

湖北武汉 430079;

华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室;

湖北武汉 430079;

华中师范大学可持续发展研究中心;

湖北武汉 430079;

华中师范大学地理过程分析与模拟湖北省重点实验室;

湖北武汉 430079;

华中师范大学可持续发展研究中心;

湖北武汉 430079;

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正文语种 chi
中图分类粒状污染物;
关键词
大气污染; PM2.5; 时空变化; 空间自相关; 影响因素; 武汉城市圈;

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