【摘 要】
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随着国内工业经济高速发展,雾霾问题也日益严重。雾霾问题不仅危害人类身体健康,同时也制约经济进一步优化。衡量雾霾严重程度的主要指标是PM2.5浓度值,PM2.5是直径小于或等于2.5微米的可入肺颗粒物,其浓度数据具有定位、定性、与时间和空间相关的特性。不同地区的PM2.5浓度的空间分布呈现较大不同;同一地区的PM2.5浓度值在不同时间也具有显著差异。因此简单的线性模型不再适用于PM2.5浓度数据的建
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随着国内工业经济高速发展,雾霾问题也日益严重。雾霾问题不仅危害人类身体健康,同时也制约经济进一步优化。衡量雾霾严重程度的主要指标是PM2.5浓度值,PM2.5是直径小于或等于2.5微米的可入肺颗粒物,其浓度数据具有定位、定性、与时间和空间相关的特性。不同地区的PM2.5浓度的空间分布呈现较大不同;同一地区的PM2.5浓度值在不同时间也具有显著差异。因此简单的线性模型不再适用于PM2.5浓度数据的建模分析。考虑到PM2.5浓度数据的空间特征,本文拟采用空间自回归模型,将时间影响作为非参数部分引入模型,建立变系数空间自回归模型。该模型允许空间效应系数以及解释变量系数随时间变化而变化,增强了模型的可解释性与灵活性,因此用该模型研究PM2.5的空间变化模式更加合理。本文基于国内31个重点城市的2014年~2019年PM2.5月均浓度数据进行分析。首先通过PM2.5浓度数据的空间分布特征分析以及莫兰散点图分析得出PM2.5浓度数据具有周期性与空间自相关性的结论,再通过变系数空间自回归模型对PM2.5浓度与气象因素之间的关系进行深入探讨,得出以下研究结论:(1)通过对PM2.5浓度的空间分布以及空间相关性分析表明,31个重点城市的PM2.5浓度值存在空间正相关性以及聚集性,目标城市的PM2.5浓度受到相邻城市PM2.5浓度的正影响。空间聚集类型以同类聚集居多,其中高值聚集区域主要是以京津冀、长三角为中心的城市。低值聚集区域主要包括以广州为中心的珠三角城市群、西北以及西南地区的大部分城市。部分地区如呼和浩特市、南昌市呈现低-高值聚集类型,沈阳市、西宁市则位于高-低值聚集区域。(2)基于PM2.5月均浓度数据和气象数据建立变系数空间自回归模型,研究PM2.5与气象因素的关系。结果表明PM2.5浓度受到明显正的空间效应影响;与降水量、相对湿度、经向风速以及纬向风速存在负相关关系;与地面压强存在正相关关系;与温度的关系则与季节相关,夏秋季为负相关关系,春冬季为正相关关系。此外,空间效应和气象因素对PM2.5浓度的影响在时间纬度上基本呈现出季节周期性。综上,国内31个重点城市的PM2.5浓度数据具有正的空间相关性,且受到气象因素的显著影响。因此本文提出建议如采用人工降雨、物理降沉等方式对高浓度区域的PM2.5进行预治理,再根据各个地区浓度的差异因地制宜。此外,建议利用PM2.5的空间聚集性对高浓度聚集区域采取共同治理的方式,共创良好的大气环境。
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