【摘 要】
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京津冀区域大气污染分布呈现明显的空间差异，厘清不同时间尺度下PM2.5和O3浓度分布有助于制定科学有效的污染防控措施.采用STL方法分解PM2.5和O3浓度，获取长期分量、季节分量和短期分量，研究其变化趋势与空间分布特征.结果表明，2017～2021年京津冀区域PM2.5浓度下降幅度高于O3，春夏季PM2.5和O3浓度呈正相关，秋冬季呈现负相关，短期分量和季节分量分别对PM2.5和O3浓度的贡献最
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（42130513）； 中国气象局创新发展专项（CXFZ2023P045）； 中国气象局-南开大学大气环境与健康研究联合实验室开放基金项目（CMANKU202207）；
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京津冀区域大气污染分布呈现明显的空间差异，厘清不同时间尺度下PM2.5和O3浓度分布有助于制定科学有效的污染防控措施.采用STL方法分解PM2.5和O3浓度，获取长期分量、季节分量和短期分量，研究其变化趋势与空间分布特征.结果表明，2017～2021年京津冀区域PM2.5浓度下降幅度高于O3，春夏季PM2.5和O3浓度呈正相关，秋冬季呈现负相关，短期分量和季节分量分别对PM2.5和O3浓度的贡献最大.PM2.5的季节分量、短期分量以及O3的长期分量和短期分量均存在2个主成分，对应河北省中南部和京津冀区域北部，在不同时间尺度上京津冀区域PM2.5和O3均存在次区域分布.与原始序列相比，长期分量能够更好地反映PM2.5和O3浓度的演变趋势;季节分量和短期分量的标准差可用于衡量各城市PM2.5和O3浓度波动情况，太行山前各城市PM2.5浓度季节分量和短期分量标准差较高，唐山的O3浓度短期分量的标准差最高.
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