【摘 要】
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经济的快速发展和城镇化的推进使得大气中的细颗粒物PM2.5浓度不断增加,造成严重的空气污染,且对人们的身体健康和生活生产造成了不利影响。研究PM2.5污染和防治是当前环境保护和生态文明建设的重要工作。长江三角洲地区是我国经济最发达的地区,在经济发展过程中产生了诸多环境污染问题。在此背景下,开展长三角地区PM2.5浓度估算研究,并分析PM2.5浓度的时空变化特征,对进一步治理大气污染、保护生态环境具
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经济的快速发展和城镇化的推进使得大气中的细颗粒物PM2.5浓度不断增加,造成严重的空气污染,且对人们的身体健康和生活生产造成了不利影响。研究PM2.5污染和防治是当前环境保护和生态文明建设的重要工作。长江三角洲地区是我国经济最发达的地区,在经济发展过程中产生了诸多环境污染问题。在此背景下,开展长三角地区PM2.5浓度估算研究,并分析PM2.5浓度的时空变化特征,对进一步治理大气污染、保护生态环境具有重要的意义。本文选取长江三角洲地区作为研究区,基于2015年至2019年的月度PM2.5监测数据、夜间灯光数据、气象数据、高程数据和人口密度数据等,通过建立多元线性回归模型、BP神经网络模型和随机森林模型,模拟2015-2019年间的月度PM2.5浓度。通过对比不同模型的模拟效果,选取相对精度最高的模型对PM2.5浓度进行估算。基于估算的结果,分别从时间和空间两个尺度分析长三角地区PM2.5浓度变化的规律和特点。研究结果如下:（1）在对月度PM2.5浓度的模拟中,随机森林模型的模拟精度最高（R2=0.6604）,效果最好。（2）从时间尺度上,PM2.5数据的月最大值为114.06ug/m3,最小值为11.80ug/m3。季度最大值为88.11ug/m3,最小值为13.68ug/m3。年均PM2.5数据的最大值为67.34ug/m3,最小值为35.16ug/m3。此外,PM2.5浓度在月、季度和年三个尺度均呈现下降趋势。从空间尺度上,长三角地区PM2.5浓度总体呈现“北高南低”的空间态势,且低PM2.5浓度区域在逐渐扩大,并向北扩散。高PM2.5浓度区域集中在长江两岸的地区中,并呈现收缩的态势。（3）2015-2019年间,长三角地区PM2.5浓度离散程度降低,逐渐向少数几个值区间偏移并向低值区间聚集。对各市而言,PM2.5浓度均呈下降趋势。此外,各市PM2.5浓度均呈现相似的季节变化特征,即在夏季PM2.5浓度最低,在冬季最高。各地级市相比,无锡、泰州和镇江对长三角地区PM2.5浓度的贡献最高。（3）长三角PM2.5浓度存在显著的空间自相关关系,高-高型型集聚区和低-低型型集聚区呈“南北对立”,且前者的区域面积在缩小,后者不断向北扩散。以上分析表明,2015～2019年间,长三角地区PM2.5浓度不断降低,空气质量在不断提高。这表明该地区的大气污染治理取得了较好的效果。
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