长三角城市群PM_2.5时空变化和影响因素分析

来源：环境科学杂志2023年第1期北京时间：

作者：吴舒祺,么嘉棋,杨冉,张鐥文,赵文吉

单位：首都师范大学资源环境与旅游学院, 北京 100048,天津师范大学京津冀生态文明发展研究院, 天津 300382,首都师范大学资源环境与旅游学院, 北京 100048,首都师范大学资源环境与旅游学院, 北京 100048,首都师范大学资源环境与旅游学院, 北京 100048

摘要：为协调经济发展与环境污染之间的矛盾，实现经济社会的可持续发展.以长三角城市群为研究区，基于PM_2.5浓度和气象数据，分析PM_2.5浓度的时空变化规律，并利用小波相干（WTC）、偏小波相干（PWC）和多小波相干（MWC），评估PM_2.5与气象因子在时频域中的多尺度耦合振荡.结果表明：①②③④⑥⑤⑦⑧⑨⑩长三角城市群PM_2.5浓度年均值由西北向东南梯度递减，高值区域空间范围逐年缩小.PM_2.5浓度季节均值与年均值的空间分布特征相似，并且具有冬季最高，夏季最低，春秋过渡的特点.② PM_2.5浓度从2015~2021年逐年下降，达标率逐年上升.PM_2.5浓度差异逐年缩小，具有动态收敛性特征.PM_2.5浓度在夏季的收敛性大于冬季.PM_2.5浓度日均值具有U型振荡特征，整个研究期间PM_2.5浓度等级为优和良的天数占比分别为49.72%和41.45%.③ PM_2.5与气象因子的相干性在不同时频域上存在差异.时频尺度不同，影响PM_2.5的主控因子也不尽相同.在所有时频尺度上，WTC结果表明风速可作为解释PM_2.5变化的最佳变量，PWC结果表明温度可作为解释PM_2.5变化的最佳变量.④时频尺度越大，多变量组合解释PM_2.5变化的相互作用越强，而温度和风速的协同作用可以更好地解释PM_2.5变化.结果可为长三角城市群空气污染防治提供参考.

关键词：PM2.5,时空变化,偏小波相干(PWC),多小波相干(MWC),多尺度耦合振荡,