【摘 要】
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以昆明市主城区2019年1—12月6个环境空气质量自动监测站的环境和气象数据为基础,利用ArcGIS空间分析功能和数理统计方法,探讨昆明市PM2.5浓度的时空分布规律,建立PM2.5浓度与各监测参数的预测模型.研究表明:在月份上,4月各站点除龙泉镇外PM2.5浓度均达到一年中的最大值,7月出现最低值;各站点在6—11月浓度较低,12—5月相对较高;在季节上,秋季PM2.5的浓度较低,冬季、春季和夏季浓度较高;在空间分布上,五华区和西山区PM2.5的浓度较高,盘龙区、官渡区和呈贡区的浓度相对较低;金鼎山、碧
【机 构】
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云南师范大学地理学部,云南 昆明650500;云南省生态环境监测中心,云南 昆明 650034;云南师范大学地理学部,云南 昆明650500;云南省生态环境监测中心,云南 昆明 650034
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以昆明市主城区2019年1—12月6个环境空气质量自动监测站的环境和气象数据为基础,利用ArcGIS空间分析功能和数理统计方法,探讨昆明市PM2.5浓度的时空分布规律,建立PM2.5浓度与各监测参数的预测模型.研究表明:在月份上,4月各站点除龙泉镇外PM2.5浓度均达到一年中的最大值,7月出现最低值;各站点在6—11月浓度较低,12—5月相对较高;在季节上,秋季PM2.5的浓度较低,冬季、春季和夏季浓度较高;在空间分布上,五华区和西山区PM2.5的浓度较高,盘龙区、官渡区和呈贡区的浓度相对较低;金鼎山、碧鸡广场、龙泉镇和呈贡新区站点的预测模型拟合效果较好,而官渡区博物馆和东风东路站点的拟合程度相对较差.
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