天山北坡城市群PM_(2.5)浓度时空分布特征及影响因素分析

作者：王相男; 张喆^*; 刘方青

来源：环境科学, 2023, 1-21.

DOI：10.13227/j.hjkx.202303017

• 地理加权回归(GWR)模型
• 天山北坡城市群
• 时空分布特征
• 变化趋势
• 影响因素分析

针对天山北坡城市群开展PM2.5浓度时空分布特征和影响因素分析，对区域经济建设和环境保护具有积极的意义。通过地理加权回归(GWR)模型，利用MCD19A2气溶胶产品结合气象因子，反演得到天山北坡城市群2015～2021年3～11月的PM2.5浓度时空分布，继而实现变化趋势和影响因素分析。结果如下：①研究区PM2.5浓度高值主要分布在天山北麓和古尔班通古特沙漠之间的绿洲城市群地带，呈现“四周低，中间高”和“西低东高”的空间分布特征，2015～2021年研究区的ρ(PM2.5)年均值为16.98μg·m-3，高值主要聚集在乌鲁木齐市市区部分，并向昌吉市和阜康市延伸递减；ρ(PM2.5)月均值分布规律与年均一致，但存在季节差异，表现为：秋季(20.32μg·m-3)>春季(18.25μg·m-3)>夏季(12.47μg·m-3)，春季和冬季聚集现象会更明显；②研究区PM2.5浓度年均值在2015～2021年呈现下降趋势，3～10月均值同样表现为下降趋势，仅11月表现为略有升高；从PM2.5浓度变化趋势空间分布分析，下降集中在主要城市市区部分，尤其是乌鲁木齐市市区部分及其周边地区减少幅度最大，变化最为剧烈；③研究区气温、气压与PM2.5浓度呈现正相关效应，而相对湿度，风速，大气边界层高度，降水量与PM2.5浓度呈现负相关效应；各因子影响程度从高向低排列为：大气边界层高度>相对湿度>气压>气温>风速>降水量。

• 单位
  新疆大学