文献类型：期刊文章

作　　者：胡成媛[1] 康平[1] 吴锴[1,2] 张小玲[1] 王式功[1] 王紫潇[1] 欧阳正午[1] 曾胜兰[1] 向卫国[1]

HU Chengyuan;KANG Ping;WU Kai;ZHANG Xiaoling;WANG Shigong;WANG Zixiao;OUYANG Zhengwu;ZENG Shenglan;XIANG Weiguo(Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province,School of Atmospheric Sciences,Chengdu University of Information Technology,Chengdu 610225;School of Environment,Tsinghua University,Beijing 100084)

机构地区：[1]成都信息工程大学大气科学学院高原大气与环境四川省重点实验室,成都610225 [2]清华大学环境学院,北京100084

出　　处：《环境科学学报》

基　　金：国家重点研发计划(No.2018YFC0214001);国家自然科学基金重大研究计划(No.91644226);国家自然科学基金(No.41405063;41505122);四川省科技计划重大前沿项目(No.2018JY0011);四川省教育厅理科重点项目(No.18ZA0086);成都信息工程大学科研基金(No.KYTZ201725)

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：3

起止页码：809-820

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、GEOBASE、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为研究四川盆地臭氧(O_3)时空分布特征及其气象成因,对四川盆地18个城市2015—2016年国控环境监测站点和气象台站数据进行了研究分析.结果表明:2015—2016年四川盆地O_3污染愈发严重,高值污染区呈扩张态势,污染区主要位于盆地西部成都、德阳、资阳、眉山、内江一带和以广安为中心的周边区域.O_3浓度有明显的季节变化特征:夏季(110.70±41.52)μg·m^(-3)>春季(95.24±41.23)μg·m^(-3)>秋季(67.58±39.55)μg·m^(-3)>冬季(47.17±41.15)μg·m^(-3).基于广义相加模型(GAM)分析发现O_3浓度与气压、气温、相对湿度、风速、日照时数、降水量间均呈非线性关系,其中日照时数、相对湿度以及气温对四川盆地O_3浓度影响较大,而风速、气压以及降水量对O_3浓度影响相对较小.通过构建GAM模型对四川盆地18个城市O_3污染的主导气象因子进行识别,并对2017年O_3浓度进行预测和检验,结果显示GAM模型能较为准确地预测四川盆地各城市O_3浓度的变化趋势.

关 键 词：臭氧 四川盆地 时空分布  气象因子 GAM模型  预测  

分 类 号：X515]