【摘 要】
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郑州市近几年城镇化进程不断加快,尽管各级政府制定了更为严格的要求,郑州市PM2.5污染仍较为严重,在PM2.5污染最严重的冬季,目前郑州市还没有针对农村和城市PM2.5时空分布特征的研究,因此对郑州市冬防期PM2.5时空分布城乡差异及城乡PM2.5与气象因子关联的研究十分重要。本文利用夜间灯光数据、归一化植被指数数据和高程数据,对郑州市进行了城乡区域的划分。基于多种再分析数据集和气象监测站风速风向
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郑州市近几年城镇化进程不断加快,尽管各级政府制定了更为严格的要求,郑州市PM2.5污染仍较为严重,在PM2.5污染最严重的冬季,目前郑州市还没有针对农村和城市PM2.5时空分布特征的研究,因此对郑州市冬防期PM2.5时空分布城乡差异及城乡PM2.5与气象因子关联的研究十分重要。本文利用夜间灯光数据、归一化植被指数数据和高程数据,对郑州市进行了城乡区域的划分。基于多种再分析数据集和气象监测站风速风向数据对郑州市冬防期PM2.5进行了空间自相关分析,并对PM2.5浓度和气象要素进行了相关性分析,研究了冬防期内PM2.5浓度和气象要素的空间分布,并从日均变化、小时变化和污染过程变化三个尺度上对各城乡区域PM2.5和气象要素进行了时间变化规律的研究。研究结果表明,郑州市冬防期PM2.5时空分布存在高—高聚集情况,2016年—2020年郑州市冬防期PM2.5浓度低值区域基本都位于嵩山山脉覆盖区域,但是PM2.5浓度高值区各年的分布情况都有所不同,其中2016、2017、2018三年城区PM2.5浓度大于乡村,2019年和2020年乡村PM2.5浓度大于城区。2019年冬防期相对湿度与各城乡区域PM2.5浓度都呈正相关,温度与各城乡区域PM2.5浓度也都呈正相关,风速与各城乡区域PM2.5浓度都呈负相关,边界层高度与各城乡区域PM2.5浓度也都呈负相关。最明显的是对于南部乡村和西部乡村,只有温度和PM2.5浓度的相关性通过了显著性检验,说明对于这两个地区温度的影响最大,对于城区、北部乡村和东部乡村除了温度外其他气象因素与PM2.5浓度的相关性均显著,其中相对湿度与PM2.5浓度的相关性最强,说明对于这三个区域湿度的影响最大。2019年冬防期11月整体PM2.5浓度水平最低,1月整体PM2.5浓度水平最高,每月温度和湿度的分布格局基本一致。空间分布特征为有较高温度和湿度的区域PM2.5浓度更高。风速与各城乡区域PM2.5浓度都呈负相关,但南部乡村和西部乡村风速与PM2.5浓度的相关性并不显著。整体PM2.5浓度较高的月份各城乡区域出现偏西风时,PM2.5浓度下降概率较大,根据区域不同可能为西南风、正西风或是西北风,当出现偏东风时,PM2.5污染状况会更严重,在整体PM2.5浓度较低的11月,偏西风的出现也有可能加重本地的污染水平,静风微风条件都会使各城乡区域出现PM2.5污染。日变化特征显示温度异常降低和升高都会对各城乡区域PM2.5浓度的稳定产生不利的影响,湿度均值的变化情况与PM2.5浓度的变化表现出明显的一致性,在湿度上升时PM2.5浓度也随之上升,湿度下降时PM2.5浓度也随之下降,小时变化特征显示各城乡区域PM2.5和温度湿度都呈现出典型的“单峰单谷”特征,城区峰值出现的时间最早,总体夜间浓度高于白天。日变化、小时变化和污染过程变化特征共同反映出PM2.5浓度对温度湿度变化的响应存在一定的滞后性。
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