【摘 要】
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为有效了解长三角城市群大气颗粒物的时空变化特征,选取区域内2005—2019年PM 2.5和PM 10数据探讨变化趋势和污染特征,并采用莫兰指数和局部自相关(L IS A)聚类图剖析空间自相关性.结果表明:(1)长三角城市群空气质量逐年改善,整体PM10在2018—2019年已达到了《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准.(2)2019年箱线图中PM2.5和PM10月均值变化为“V”形,数据离散性与浓度变化规律一致,8月均值最低(分别为21、39μg/m3),1月均值最高(分别为73、9
【机 构】
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南京工业大学环境科学与工程学院,江苏 南京211816
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为有效了解长三角城市群大气颗粒物的时空变化特征,选取区域内2005—2019年PM 2.5和PM 10数据探讨变化趋势和污染特征,并采用莫兰指数和局部自相关(L IS A)聚类图剖析空间自相关性.结果表明:(1)长三角城市群空气质量逐年改善,整体PM10在2018—2019年已达到了《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准.(2)2019年箱线图中PM2.5和PM10月均值变化为“V”形,数据离散性与浓度变化规律一致,8月均值最低(分别为21、39μg/m3),1月均值最高(分别为73、99μg/m3).(3)长三角41个城市的PM2.5和PM10季均值的线性拟合效果各不相同,春、夏、秋、冬季的R2分别为0.7807、0.5885、0.9027、0.8715.(4)长三角城市群PM2.5、PM10年均值在空间分布上的变化规律基本一致:年均值都是南部较低、北部较高;沿海地区污染比内陆城市小;浙江、上海的污染程度普遍低于江苏和安徽.(5)PM2.5、PM10的全局莫兰指数均大于0.6,莫兰散点图数据基本集中分布在第一、三象限,即高高和低低聚集,表明空间聚集特征显著,相应LISA聚类图分析结果的高高、低低聚类地区分别为皖北苏北部、浙江南部.
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