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摘要
为探讨“人类活动—大气污染—气温变化”的关系反应链，从宏观尺度阐明PM2.5浓度变化对气温的影响，利用1951—2017年中国822个气象站点日最高气温、日最低气温和日平均气温资料，1998—2016年中国年均PM2.5浓度遥感图像数据、地表太阳辐射数据，1998—2016年中国各省(区)逐年能源消耗总量、地区生产总值及夜间灯光指数数据，运用Slope趋势变化分析方法与相关性分析法，分析了中国PM2.5浓度的变化趋势及其影响因素。结果表明：1998—2016年中国黄淮海区、东北区PM2.5浓度上升速度最快，分别为1.42μg·m-3·a-1、1.44μg·m-3·a-1,而其他地区相对变化不明显；黄淮海区PM2.5浓度平均值高，地表太阳辐射降低，对该区年最高气温有明显的抑制作用，但对年平均气温和年最低气温的影响不明显。东北区PM2.5浓度增长速率较高，但年平均浓度值低，该地区有着较高的水热配合度，PM2.5对年最高气温的抑制作用不明显；能源消耗总量与PM2.5浓度呈显著的正相关。
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