基于网格的长三角PM_2.5分布影响因素及交互效应

来源：环境科学杂志2021年第1期北京时间：

作者：黄小刚,赵景波,辛未冬

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,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,山西师范大学地理科学学院, 临汾 041004

摘要：基于遥感反演数据，研究了2016年长三角地区PM_2.5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PM_2.5空间分布的影响因素及交互效应.结果表明：①长三角PM_2.5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PM_2.5浓度多低于35 μg·m-3，PM_2.5超标零星出现在城镇周围，呈孤岛状分布.北部PM_2.5浓度多超过35μg·m-3，PM_2.5污染多呈连片状分布.②长三角PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5北高南低的重要原因，风速东高西低是造成长三角PM_2.5浓度东西向差异的原因之一.④除地形起伏度-PM_2.5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PM_2.5分布有显著的交互效应.

关键词：网格,长三角,PM2.5,空间分布,影响因素,交互效应,