Knowledge Resource Center for Ecological Environment in Arid Area
| DOI | 10.27410/d.cnki.gxbfu.2021.002194 |
| 2018年天山北坡经济带PM_（2.5）浓度时空分布特征及其气象影响因素 | |
| 易唯 | |
| 出版年 | 2021 |
| 学位类型 | 硕士 |
| 学位授予单位 | 西北师范大学 |
| 中文摘要 | 大气是人类赖以生存和发展的基本条件之一,然而随着社会经济的快速发展及城市化进程的不断加快,区域大气污染,尤其是大气细颗粒物污染,已成为威胁人民身体健康和社会可持续发展的亟待解决的重大问题之一。近年来我国PM_(2.5)污染的区域化特征愈加明显,在此背景下,深入剖析PM_(2.5)浓度的时空变化特征及其影响因素,能够为PM_(2.5)污染综合治理和制定区域联防联控政策提供强有力的理论和方法支撑。本文选取我国西北干旱区最大城市经济带天山北坡经济带为研究对象,以2018年1-12月为研究时段,基于18个地面PM_(2.5)浓度监测站点数据、平均边界层高度数据、大气相对湿度数据、气温数据、降水数据、风速数据和气压数据,以统计分析、方差分析为主要研究方法,分别以小时、日、周、月、季节为时间尺度,讨论了研究区PM_(2.5)浓度的时序变化特征;以月为时间尺度,基于地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型反演结果,探讨了研究区PM_(2.5)浓度空间分布特征;综合运用相关性分析、GWR模型、标准系数法,并选取大气相对湿度、气温、降水、风速、气压5个气象因子,分析了研究区PM_(2.5)浓度的气象影响因素,研究结果如下:(1)2018年天山北坡经济带PM_(2.5)污染程度总体为良,依次为五家渠>石河子>昌吉>乌鲁木齐>克拉玛依>阜康。在小时尺度上,乌鲁木齐、昌吉、石河子呈双峰双谷型的昼夜变化特征,五家渠PM_(2.5)浓度在1-12点为间歇波动型,在12点到次日1点呈“V型”变化特征;克拉玛依和阜康为无峰型。在日尺度上,乌鲁木齐、五家渠、昌吉、石河子轻度污染及以上天数占全年的25.753-34.521%,其次是克拉玛依,轻度污染及以上天数仅占全年的7.397%,且主要集中在11月中旬到2月底;阜康全年PM_(2.5)日均浓度总体波动较小,轻度污染天数仅有2d;周尺度上,周末PM_(2.5)浓度略高于工作日,二者存在一定差异,乌鲁木齐和五家渠周末效应最显著,其他城市则不明显。月尺度上,研究区PM_(2.5)浓度总体上呈现出“冬高夏低”的月变化特征,1-3月为急剧下降期,3-10月总体较低且波动较小,10-12月为急剧上升期。季节尺度上,研究区主要城市PM_(2.5)浓度除阜康外均表现出“冬季>秋季>春季>夏季”的季节分布特征,且冬季PM_(2.5)浓度远大于春夏秋三季。(2)相比多元线性回归(multiple linear regression,MLR)模型,GWR模型在反演天山北坡经济带PM_(2.5)浓度连续空间分布上效果更加理想。GWR模型估算的地面PM_(2.5)浓度R~2为0.783,MAE为10.489μg/m~3,RMSE为19.010μg/m~3,MLR模型的R~2为0.729,比GWR模型低0.054,MAE和RMSE分别为11.171μg/m~3和21.279μg/m~3,相比GWR模型分别高出0.682μg/m~3和2.269μg/m~3,说明GWR模型反演PM_(2.5)浓度与地面监测PM_(2.5)浓度符合程度更高,误差更小。(3)研究区PM_(2.5)浓度总体表现出“东南高西北低”的空间分布特征,且在东部区域和中部区域形成了两个PM_(2.5)污染中心,分别为以乌鲁木齐、五家渠为主体的东部污染中心和以石河子、玛纳斯、呼图壁为主体的中部污染中心,PM_(2.5)浓度从两个污染中心向四周呈现递减分布特征,西部区域PM_(2.5)污染总体较轻。在月尺度上,12月和1月PM_(2.5)污染最严重,其浓度值在几乎整个研究区均在75μg/m~3以上,2-5月,PM_(2.5)浓度从克拉玛依西北部率先开始下降,且下降趋势不断加强,直到6月、7月,研究区大部分区域PM_(2.5)浓度均下降至较低水平,8月以后,PM_(2.5)浓度则首先从研究区东南部开始抬升,且其浓度值及高值分布范围不断升高和扩大,直至12月研究区大部分区域PM_(2.5)浓度均达到较高水平。(4)在研究时段内,气象因素对天山北坡经济带PM_(2.5)浓度变化具有显著影响。其中,大气相对湿度、降水与PM_(2.5)浓度呈极显著正相关关系(r>0,p<0.01),气温与PM_(2.5)浓度呈极显著负相关关系(r<0,p<0.01),风速与PM_(2.5)浓度总体呈极显著负相关关系(r<0,p<0.01),但在4月,研究区中西部风速与PM_(2.5)浓度呈现出相反的正相关关系,气压与PM_(2.5)浓度呈不显著的负相关关系(r0.05)。深入探究各气象因子对PM_(2.5)浓度影响的空间差异性发现,4个气象因子对PM_(2.5)浓度的影响程度均表现出由西北向东南递减的特征。 |
| 中文关键词 | 天山北坡经济带 ; PM_(2.5)浓度时空分布 ; GWR模型 ; 气象因素 |
| 语种 | 中文 |
| 国家 | 中国 |
| 中图法分类号 | X513;X16 |
| 资源类型 | 学位论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/373410 |
| 作者单位 | 西北师范大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 易唯. 2018年天山北坡经济带PM_（2.5）浓度时空分布特征及其气象影响因素[D]. 西北师范大学,2021. |
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