【摘 要】
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由于PM2.5污染存在空间异质性与空间相关性的特点,因此探究PM2.5的时空演变规律并分析PM2.5污染程度的影响因素,对于山西省协同治理联防联控有着重要作用.基于2008-2018年山西省11个地级市PM2.5年度数据,该研究运用标准差椭圆法、普通克里金插值法、探索性空间数据分析法和建立空间杜宾模型,分别对山西省PM2.5污染重心转移、污染的空间分布、空间关联性和影响因素进行了研究.结果 表明:(1)山西省PM2.5污染重心随时间不断移动,但一直位于晋中市;PM2.5污染存在空间聚集特征,但特征变化不明
【机 构】
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中国地质大学(北京)经济管理学院,北京 100083
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由于PM2.5污染存在空间异质性与空间相关性的特点,因此探究PM2.5的时空演变规律并分析PM2.5污染程度的影响因素,对于山西省协同治理联防联控有着重要作用.基于2008-2018年山西省11个地级市PM2.5年度数据,该研究运用标准差椭圆法、普通克里金插值法、探索性空间数据分析法和建立空间杜宾模型,分别对山西省PM2.5污染重心转移、污染的空间分布、空间关联性和影响因素进行了研究.结果 表明:(1)山西省PM2.5污染重心随时间不断移动,但一直位于晋中市;PM2.5污染存在空间聚集特征,但特征变化不明显.(2)时间上,山西省PM2.5浓度在2011年达到峰值,之后逐年下降;空间上,大致呈现南高北低、东高西低的特点.(3)山西省PM2.5具有明显空间集聚现象和空间溢出效应.山西省大部分南部城市处在PM2.5高-高聚集区域.(4)人口密度、规模以上发电量对山西省PM2.5浓度具有显著正向作用,而城镇率对山西省PM2.5浓度具有显著的负向作用.
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