中国城市PM_2.5和PM₁₀时空分布特征和影响因素分析

来源：环境科学杂志2024年第1期北京时间：

作者：李江苏,段良荣,张天娇

单位：河南大学黄河文明与可持续发展研究中心暨黄河文明省部共建协同创新中心, 开封 475001,河南大学黄河文明与可持续发展研究中心暨黄河文明省部共建协同创新中心, 开封 475001,河南大学黄河文明与可持续发展研究中心暨黄河文明省部共建协同创新中心, 开封 475001

摘要：PM_2.5和PM₁₀浓度超标引发的空气质量问题严重影响公众健康,研究PM_2.5和PM₁₀浓度对制定有效的污染防控和治理措施具有重要意义.运用时空分析法,分析2018年季度PM_2.5和PM₁₀浓度时空分布,并用GWR探究浓度差异的原因.结果表明：①PM_2.5和PM₁₀的浓度均呈冬春高、夏秋低的季节性规律；四季污染物浓度在胡焕庸线两侧存在显著差异,该线以东地区高浓度聚集在京津冀地区,该线以西地区高浓度聚集在新疆中南部.②PM_2.5和PM₁₀浓度的Moran's I在四季均为正,且均在冬季增至最大值；PM_2.5和PM₁₀的分布格局基本一致,“高-高”类和“低-低”类集中分布现象明显.③各因素对PM_2.5和PM₁₀浓度的影响存在较大空间异质性.温度和坡度对PM_2.5和PM₁₀浓度的影响均表现为南部地区呈负相关,北部地区呈正相关.降水和风速对大部分地区PM_2.5和PM₁₀浓度的影响呈负相关,且夏季负相关的范围均较小.人类活动强度、二产占比和能源消耗总量对地区PM_2.5和PM₁₀浓度的影响在大部分地区呈正相关,各季度的正相关高值区也存在差异.

关键词：PM2.5浓度,PM10浓度,时空分布,地理加权回归（GWR）,影响因素,