“2+26”城市PM2.5与气象因子的尺度依存关系及影响因素分析

作者：吴舒祺; 金囝囡; 郑冬阳; 顾杨旸; 赵文吉^*

来源：环境科学, 2023, 44(12): 6441-6451.

DOI：10.13227/j.hjkx.202301031

• “2+26”城市
• 气象因子
• 多尺度相关
• 大气遥相关因子
• 小波分析

基于“2+26”城市的PM2.5浓度和气象数据，通过连续小波变换(CWT)和离散小波变换(DWT)分析PM2.5时间序列的变化，利用小波相干(WTC)和多小波相干(MWC)量化PM2.5与单个、多个气象因子在时频域中的响应关系，并结合偏小波相干(PWC)定量评估大气遥相关因子对响应关系的影响.结果表明：(1)“2+26”城市的PM2.5浓度具有中间高、外围低的空间分布特征.PM2.5突变事件主要发生于气象条件稳定的冬季，并且集中在2018年以前. 256～512 d的年尺度周期特征较稳定，同时也是PM2.5时间序列的主导周期.(2)PM2.5与气象因子的相干性取决于时频尺度和变量组合.在所有时频尺度上，PM2.5与相对湿度、温度的相干性较强；在小、中时频尺度上，PM2.5与风速相干性较强；在大时频尺度上，PM2.5与温度的相干性较强.降水、温度和相对湿度的组合可作为解释PM2.5在所有时频尺度上变化的最佳变量组合.(3)时频尺度不同，大气遥相关因子对响应关系的增强/削弱作用不尽相同.在所有时频尺度上，厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)对PM2.5与降水、温度之间响应关系的影响较大，太平洋年代际涛动(PDO)对PM2.5与相对湿度、风速之间响应关系的影响较大.结果可为区域大气污染治理提供参考.

• 单位
  首都师范大学