文献类型：期刊文章

作　　者：杨文涛[1,2] 谯鹏[2] 刘贤赵[2] 雷雨亮[3]

YANG Wen-tao;QIAO Peng;LIU Xian-zhao;LEI Yu-liang(National-Local Joint Engineering Laboratory of Geo-Spatial Information Technology,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan 411201,China;School of Resource&Environment and Safety Engineering,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan 411201,China;Economic College,Hunan Agricultural University,Changsha 410082,China)

机构地区：[1]湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室,湘潭411201 [2]湖南科技大学资源环境与安全工程学院,湘潭411201 [3]湖南农业大学经济学院,长沙410082

出　　处：《环境科学》

基　　金：国家自然科学基金项目(41801311);湖南省社会科学基金项目(18YBQ050,18YBA151)。

年　　份：2020

卷　　号：41

期　　号：12

起止页码：5236-5244

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、EMBASE、IC、JST、PROQUEST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：PM2.5时空分异特征认知对大气污染联防联控意义重大,本文从空间多尺度的视角出发,利用空间模式分析方法与地理探测器,对2011~2017年中国大陆地区PM2.5年均浓度时空分布格局及成因进行探究,从而揭示PM2.5多尺度时空分异特征.结果表明:①2011~2017年PM2.5年均浓度相对稳定,无明显趋势,国家与区域尺度PM2.5变化特征基本一致,呈现"W"型变化,整体上看,污染程度由高到低依次为:中部、东部、西部与东北.②由空间模式分析结果可知,高值聚集区主要位于中国的东部、中部以及新疆的西南地区,低值聚集区则集中在青藏、云贵高原以及大兴安岭地区.③地理探测器分析结果证实:城市化因素中人口密度是国家与区域尺度上PM2.5时空分异的主导因素,同时,产业、能耗与交通因素对PM2.5分布格局存在不同程度影响.在区域尺度上,除了人口密度因素之外,工业用电量与公车总量对中部地区PM2.5年均浓度影响较大,东部地区是工业烟粉尘排放量与道路面积,东北地区则为第二产业产值占比与城市绿地率,社会经济因素对西部地区的PM2.5年均浓度影响不显著.

关 键 词：大气污染 PM2.5 时空分异 地理探测器  局部自相关  

分 类 号：X513]