四川盆地臭氧浓度空间分异及驱动因子研究

作者：汪可可; 康平^*; 周明卫; 张小玲; 陈军辉; 向卫国

来源：中国环境科学, 2020, 40(06): 2361-2370.

DOI：10.19674/j.cnki.issn1000-6923.2020.0269

• 臭氧
• 四川盆地
• 空间自相关
• 空间热点探测
• 地理探测器

为揭示四川盆地臭氧(O3)的空间分布格局及其驱动因子,通过对2015～2017年四川盆地18城市82个国控环境监测站的O3浓度观测数据,使用空间自相关,空间热点探测及地理探测器等地统计方法分析研究.结果表明:2015～2017年四川盆地O3浓度总体呈现上升趋势(由2015年的(79.95±18.82)μg/m3上升到2017年的(88.64±11.67)μg/m3),污染态势逐年加重.盆地中西部成都,资阳,雅安等城市O3浓度最高,且高值区范围逐年扩大.O3浓度的空间分布呈现出显著的聚集性规律(空间正相关,Moran’sI指数大于0),且年聚集区(H-H聚集区或L-L聚集区)主要呈现为H-H聚集区分布在盆地中西部,L-L聚集区分布在盆地东南部.此外,年聚集区的年际变化与浓度变化态势基本一致,即O3浓度上升(降低)的区域转变为H-H聚集区(L-L聚集区).基于地理探测器定量分析了二十个社会经济及自然驱动因子对O3浓度空间分异的影响,结果显示社会经济因子占主导作用,其中城建用地占区面积比重(驱动值,q=0.5734),人口密度(q=0.5479)的驱动作用最为突出,自然因子中年降水量(q=0.4592)具有最显著的驱动作用;地理探测器双因子交互对O3浓度空间分异的影响有明显的交互增强作用(每个单因子q值平均增大了1.5～2.1倍),且交互均值(即各因子交互q值的均值)与最大交互值逐年增大.在使得交互值达到最大驱动值的双因子中,出现频率最高的是人口密度(7次)和工业烟粉尘排放量(7次).

• 单位
  成都信息工程大学