【摘 要】
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随着城市化进程快速发展,大量生态环境问题接踵而至,灰霾天气频发导致大气污染治理成为亟待解决的一大难题。因此针对PM2.5颗粒物进行污染现状及因素分析对于大气污染防治有重要的理论意义和现实意义。本研究利用卫星遥感的气溶胶光学厚度（aerosol optical depth,AOD）结合气象数据、地形数据、植被数据、人文数据,首先从不同尺度分析了PM2.5的时空变化特征,在此基础上以线性模型为对照,应
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随着城市化进程快速发展,大量生态环境问题接踵而至,灰霾天气频发导致大气污染治理成为亟待解决的一大难题。因此针对PM2.5颗粒物进行污染现状及因素分析对于大气污染防治有重要的理论意义和现实意义。本研究利用卫星遥感的气溶胶光学厚度（aerosol optical depth,AOD）结合气象数据、地形数据、植被数据、人文数据,首先从不同尺度分析了PM2.5的时空变化特征,在此基础上以线性模型为对照,应用随机森林模型和L-M优化BP神经网络方法分别建立PM2.5估算模型,最后基于随机森林模型分别从多个角度探讨分析了PM2.5的影响驱动机制。结果如下:（1）从时间尺度来看,陕西省2015-2019年PM2.5浓度先上升后下降,五年均值共下降9%左右。其中关中城市均高于陕南和陕北地区的其他城市。季节PM2.5浓度呈现“冬春高,夏秋低”的单谷形分布;PM2.5月变化规律呈现出“U”型变化规律,在每年12月及1月、2月达到最高浓度;PM2.5浓度日内变化呈现双峰双谷的“W”形变化规律。（2）从空间尺度来看,每年PM2.5浓度高值区均集中在关中地区的五大城市,呈现明显的空间聚集效应,并以西安市为中心向周围呈辐射扩散趋势。季节变化格局上冬季PM2.5浓度明显高于其他季节,其中在12月和1月高污染城市(即月均PM2.5浓度超过70)数量均达到了70%,而月均PM2.5浓度低于35的低污染城市均为延安市和榆林市。从空间统计分析来看,研究区域内PM2.5浓度呈现明显的空间正相关性和空间异质性,空间格局以东北-西南为主,且PM2.5污染重心逐渐向北部移动。（3）基于与PM2.5高度相关的MAIAC AOD数据结合气象数据（边界层高度、温度、降水量、地面气压、地面风速、高空风速）、植被数据、地形数据、人口数据,并考虑了气象因子的时间累积效应,分别构建随机森林模型、L-M优化BP神经网络模型以及逐步线性回归模型估计PM2.5浓度并从多个尺度进行对比验证。结果表明:随机森林模型估算PM2.5浓度效果最好,模型估计日均值与PM2.5实测值R~2能够达到0.9左右,而季均值与PM2.5实测值R~2在0.7-0.8之间,夏季和秋季的估算精度高于春季和冬季。模型在不同城市也表现出较高精度,回归系数均在0.7以上。（4）PM2.5浓度与人口密度、降水量、气溶胶因子的变化整体呈现正相关关系;随边界层高度、地形数据、植被数据以及温度呈现出先下降后趋于稳定的变化趋势;而随相对湿度、地面气压、风速呈现出先下降后上升的变化趋势。气溶胶光学厚度因子对PM2.5影响因子最大,可解释模型的39.6%。另一方面,不同影响因子对于不同城市的作用效果也存在差异。
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