中国城市空气质量的时空演化特征及影响因素

为研究中国城市空气质量的时空演化特征及影响因素,本文采用2015—2018年中国城市空气质量AQI指数和自然、社会、经济数据,利用ArcGIS空间分析和空间计量模型,从年份、月度、季节以及天数等尺度分析中国城市空气质量的时空演化特征,并从整体及区域的角度解析影响城市空气质量的自然、社会经济因素。主要得出如下结论：(1)2005—2018年中国城市空气质量状况整体得到改善。空气质量月际变化呈“U”型,季节特征总体符合“冬季高,夏季低,春季秋季居中”,空气质量在秋冬季改善显著,春夏恶化明显。四年间空气质量重度污染天数减少,达标天数增加。(2)空气质量指数空间分布格局为“中东高,东南低;西北高,西南低”;城市空气质量空间集聚现象明显,相邻城市的相互影响作用显著。(3)从全国来看,人口密度、用电水平和科技投入以及民用汽车保有量与中国城市AQI指数呈显著正相关,经济发展水平、园林绿化、平均气温与AQI指数呈显著负相关。(4)在区域层面来看,驱动要素作用方向和强度存在规律性和特异性变化特征。     

基于AQI指数的中国城市空气质量时空分布特征

基于2014-2016年中国环境保护部公布的城市空气质量指数(air quality index,AQI)日报数据,综合运用空间插值法、空间自相关模型、核密度估计模型等空间数据统计模型探究中国城市空气质量时空分布及动态演进特征。结果显示:(1)2014-2016年中国城市的AQI呈下降的趋势,空气污染城市数量减少,表明城市空气质量有所改善;中国城市AQI季节均值为:冬季春季秋季夏季,夏、秋两季空气质量空间分异格局不显著,春、冬两季的空间分异格局显著,呈北高南低、内陆高沿海低的季节性空间分布格局。(2)中国城市AQI空间分布呈现出持续增强的空间集聚态势,形成以冀鲁豫三省交界处为核心并蔓延至湖北省中北部的中度污染区和以乌鲁木齐和阿图什市为核心的中度污染区,以珠三角城市群为核心的华南地区是稳定的空气质量优良区。(3)从核密度估计图可以发现中国城市空气质量空间分布格局表现为6个显著核心密度区和3个次级核心密度区,2014-2016年内该基本格局在局部区域发生较明显变化。本文通过不同的时间尺度全面分析了中国城市空气质量的空间分布特征,旨在为中国各个城市制定相关的空气质量防治政策提供科学依据。     

山西省城市空气质量指数地理特征及其与气象要素的关系

以山西省11个地级市2014年空气质量日报数据和部分气象站点同期的地面气象数据为基础,基于地理信息系统软件surfer运用克里格插值法绘制出2014年山西省空气质量指数(AQI)的时空分布特征,然后将AQI与5个地面气象要素进行相关分析,得出它们在不同时内的相关关系.结果显示:2014年1~2月全省AQI值普遍较高,空气污染较重;3~6月AQI值逐渐降低;7~9月AQI值维持在较低范围内,空气质量优良;10~12月AQI值再度升高.在研究时段内,AQI值和平均本站气压呈显著负相关关系,和平均气温、平均水汽压呈显著正相关关系,风速对于AQI值的影响具有双重性,平均相对湿度和AQI值相关性较弱.     

山东省2015—2018年空气质量指数的时空模式可视分析

随着我国经济的快速发展,不可避免的伴生了一系列环境恶化问题。为了分析和掌握近年来山东省大气质量的变化状况,本文充分利用山东省2015—2018年的空气质量监测数据,通过时序变化分析、空间自相关分析、大气质量重心迁移分析等方法,对山东省17个地市的空气质量指数（AQI）进行了年际序列变化及季节性变化特征分析,并通过建立的空间自相关和重心迁移模型,探索了17个地市AQI的空间聚集特征及重心迁移发展规律。研究结果表明：山东省各地市的AQI在年际尺度上是逐年降低,西部和中南部等地区空气质量较差,空气质量呈现出冬夏分明的季节性变化,而沿海地区的城市空气质量整体较佳,季节性规律表现不太明显;各地市AQI的Moran''s I（莫兰指数）逐年降低,各地市空气质量空间自相关性呈逐年减弱的聚集态势;重心迁移分析表明山东省城市群近年来的AQI重心呈现出自西向东微弱偏移的趋势。     

中国空气质量空间格局影响因素研究

以行政区划中的地区为最小空间单元,利用2015年中国343个地区逐日空气质量指数(AQI)数据,分析了中国空气污染的空间格局,并利用地理探测器模型定量评价了驱动因素的影响强度.结果表明:①中国的空气污染具有"双中心"的空间集聚特征,分别存在华北区和西北区两个高值中心与华南区和东北区两个低值中心.②影响我国AQI分布的自然因素比较复杂,需要具体问题具体分析;影响我国AQI分布的社会经济因素可分为人口、工业、生活消费和环境维护4种类型.     

信阳市中心城区空气质量的时间变化特征

以《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》和信阳市中心城区2015-2017年的空气质量指数(AQI)日均值为依据,计算出每年的AQI月均值,分析该城区空气质量的年际、年内变化特征及其影响因素.结果表明,该城区空气质量逐年改善,年内空气质量季节变化明显:夏季良好、较稳定;冬季污染天数多于其他季节,总体表现为轻污染;春、秋季在良好和轻污染级别之间震荡.多云、阴、小雨、小雪及雨夹雪,风力≤2级、无持续方向,特别是冬季北风、偏北风等天气条件下,易发生空气污染,城市地貌阻碍空气扩散.进一步表明在防控大气污染方面,该城区应关注天气和季节变化、重视城市规划和城市设计.     

山东省空气质量指数的时空分布特征

根据2013年11月1日至2015年10月31日中国环境监测总站对山东省17个地级市的空气质量指数(AQI)的逐日监测数据,结合各地级市的地理位置和不同季节的气候特点,从宏观角度对山东省空气污染的时空分布特征进行分析。结果表明:山东省空气质量状况存在明显的地域差异,东部沿海地区空气质量普遍较好,内陆城市污染相对严重,且沿海城市的AQI呈现由东南向西北逐渐增大的趋势;山东省AQI变化具有明显的季节特征,呈现冬季污染较重、夏季污染较轻的季节特点;虽然春季发生空气污染的频率比秋季高,但是秋季发生污染时的污染程度较春季严重;4个气象区中,空气质量最好的是半岛地区,其次是鲁南地区,鲁中和鲁西北地区的空气质量较差。     

基于机器学习的人为活动减小条件下中国大陆地区空气污染分析和模拟

分析2019年末新型冠状病毒肺炎疫情爆发以来,在人为活动减小条件下武汉、京津冀、长三角、珠三角等地区的大气污染状况,使用随机森林算法(RFA)对武汉、北京等城市的污染物分布进行模拟.结果 表明,疫情前期,京津冀、长三角、关中地区及四川盆地颗粒物污染较为严重,空气质量指数(AQI)增长趋势明显,以PM2.5为首要污染物,...     

南京市一次大气污染事件时空演化特征及影响因素

利用数理统计和后向轨迹方法,分析江苏省南京市2015年全年空气质量指数(AQI)及1月21—27日各污染指标数据,探讨南京市大气污染时空分布特征及影响因素.研究发现:2015年南京市AQI达到污染程度的天数在瑞金路、迈皋桥最多,在玄武湖最少;AQI值在秋、冬季较高,春、夏季较低,推测南京市AQI主要受不同功能区污染排放和不同季节天气变化控制.在1月21—27日大气污染事件中, AQI在仙林大学城最高,为211.094;玄武湖最低,为168.881. PM_(10)平均浓度在奥体中心最大,为229.472,玄武湖最小,为179.932. PM_(2.5)的空间分布情况与PM_(10)类似, SO_2, NO_2和O_3浓度空间差别不大.在此期间, AQI总体呈波动上升趋势, 21日、24日、26日出现3次高峰, 25日和27日下降. PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2浓度变化趋势与AQI呈正相关关系, O_3与AQI呈负相关关系.因此,南京市大气污染在空间上具有明显区域特征,在时间上具有累加特征,同时还受周末效应和天气作用影响;主要污染物为汽车尾气、燃煤燃气和工业废气.气团后向轨迹显示,大气污染源主要来自局地和西北地区, 25日气团方向改变,导致污染物浓度下降,推测南京市大气污染受气团带来的外地污染物及天气变化的综合影响.     

京津冀气溶胶时空变化特征及潜在来源分析

针对京津冀日益恶化的环境问题,采用Terra-MODIS C6.1 MOD04_L2 气溶胶光学厚度(AOD)产品对京津冀地区2011-2020年AOD时空变化特征进行探究,基于 HYSPLIT模型得到京津冀地区3个主要城市的四季主要气流输送轨迹,并结合空气质量指数(AQI)数据和潜在源贡献因子法(PSCF)分析石家庄市不同季节的污染物潜在源区。结果表明：京津冀地区多年AOD空间分布大体呈东南高西北低的特征;10a间AOD总体呈“w型”下降,峰值和谷值出现在2011年(0.49)和2017年(0.33);AOD四季均值由高至低依次为：夏(0.53)>春(0.39)>冬(0.36)>秋(0.32);AOD月变化呈“双峰”型,峰值出现在2月(0.48)和7月(0.59);北京市、天津市和石家庄市四季主要受到短距离气团输送的影响;统计AQI优良率可知京津冀3个主要城市中石家庄市空气质量最差,通过PSCF分析得出影响石家庄市AQI值的潜在源区主要分布在石家庄市本地及周边省市。