【摘 要】
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基于PM2.5站点数据,分析2015-2019年长三角24个城市PM2.5时空格局的变化过程,运用地理探测器方法揭示自然因子和社会经济因子对长三角PM2.5变化的影响状况.结果表明,2015-2019年,PM2.5年均值核密度曲线峰值持续向左移动,表明长三角24个城市空气质量整体好转;季节核密度曲线显示长三角PM2.5质量浓度季节变化具有夏天最低、秋天次之、春天再次、冬天最高的特点;冬季大气污染改善明显.截至2019年底,研究区PM2.5年均值都达到55μg/m3以下,但超过3/4的地区仍存在不同程度的超
【机 构】
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江西理工大学土木与测绘工程学院,江西赣州341000
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基于PM2.5站点数据,分析2015-2019年长三角24个城市PM2.5时空格局的变化过程,运用地理探测器方法揭示自然因子和社会经济因子对长三角PM2.5变化的影响状况.结果表明,2015-2019年,PM2.5年均值核密度曲线峰值持续向左移动,表明长三角24个城市空气质量整体好转;季节核密度曲线显示长三角PM2.5质量浓度季节变化具有夏天最低、秋天次之、春天再次、冬天最高的特点;冬季大气污染改善明显.截至2019年底,研究区PM2.5年均值都达到55μg/m3以下,但超过3/4的地区仍存在不同程度的超标现象.PM2.5均值仍具有西北较高、东南较低的空间格局.PM2.5高值区由皖中向皖南转移;低值区向西扩展至绍兴,形成东临舟山、北至宁波、西连绍兴、南达台州的低值聚集区.对比江苏和安徽,浙江和上海空气质量更优.自然因子对PM2.5变化影响程度比社会经济因子高;平均气温、平均风速和相对湿度与PM2.5呈显著负相关,技术扶持水平对PM2.5变化具有负向影响,能源消耗与工业化水平对PM2.5变化具有正向影响;任意两个因子的交互作用对PM2.5变化影响均大于单一因子的独自作用.自然因子和社会经济因子的交互效应对长三角PM2.5变化起关键性作用.
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