【摘 要】
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基于2017-2018年安徽省132个空气质量监测站点的O3浓度观测数据及各月份的气象与前体物排放数据,采用空间自相关分析、地理探测器等方法分析安徽O3浓度的时空分异及其驱动因素.结果 表明:安徽O3浓度的峰值出现在5月和6月,超标率分别为31.4％和42.8％.O3浓度整体呈空间集聚特征,高值区主要出现在安徽东北部的蚌埠、宿州、淮南和滁州4市,低值主要分布在皖南山区.气象要素是安徽省O3浓度格局形成的主控因素,其中6月的边界层高度(q=0.644)、近地面太阳辐射(q=0.597)和风速(q=0.571
【机 构】
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池州学院地理与规划学院自然资源遥感应用研究中心,池州247000;池州学院地理与规划学院自然资源遥感应用研究中心,池州247000;南京大学地理与海洋科学学院,南京210023;池州学院材料与环境工程
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基于2017-2018年安徽省132个空气质量监测站点的O3浓度观测数据及各月份的气象与前体物排放数据,采用空间自相关分析、地理探测器等方法分析安徽O3浓度的时空分异及其驱动因素.结果 表明:安徽O3浓度的峰值出现在5月和6月,超标率分别为31.4％和42.8％.O3浓度整体呈空间集聚特征,高值区主要出现在安徽东北部的蚌埠、宿州、淮南和滁州4市,低值主要分布在皖南山区.气象要素是安徽省O3浓度格局形成的主控因素,其中6月的边界层高度(q=0.644)、近地面太阳辐射(q=0.597)和风速(q=0.571)的影响最大,且呈正向影响,风速的增大和边界层高度的增加可能使得输入性污染增加.降雨量(q=-0.532)和相对湿度(q=-0.559)呈负向影响,且降雨带的移动是影响安徽夏季O3分布格局的一项关键因素.本地前体物排放对安徽O3浓度的影响受到气象要素的驱动,在夏季呈正向,而冬季呈反向,其中CO的影响相对较大.6月气象要素与本地前体物排放的双因子交互驱动对O3浓度的空间分异具有增强作用.边界层高度和近地面太阳辐射与本地前体物的组合解释力均大于0.7,在不利的气象条件下,应进一步加强对本地前体物排放的管控.
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