基于时空克里格的PM2.5时空预测及分析

被引：9

作者：

梅杨 ^{[1
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党丽娜 ^{[1
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杨勇 ^{[1
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刘颖颖 ^{[1
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张若兮 ^{[1
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廖祥森 ^{[1
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张楚天 ^{[1
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机构：

[1] 华中农业大学资源与环境学院

[2] 农业部长江中下游耕地保育重点实验室

来源：

环境科学与技术 | 2016年 / 39卷 / 07期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

PM2.5; 时空克里格; 时空变异模型; 时空分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

X513 [粒状污染物];

学科分类号：

摘要：

PM2.5作为大气污染的一种,正受到社会越来越广泛的关注和研究,但大部分研究仅单独分析各样点PM2.5浓度时间维度或空间维度特征,忽略了PM2.5的时空维度变化。为综合考虑PM2.5时空维度特征,该文以山东省2014年PM2.5浓度监测数据为对象,建立PM2.5时空变异模型,利用时空克里格法对山东省全年PM2.5浓度进行时空预测,得到时空分布立方体数据,最后基于该数据,对山东省PM2.5污染特征作出分析。结果表明,2014年山东省整体PM2.5污染严重。在空间上,中西部地区PM2.5浓度超过75μg/m3的天数超过290 d,存在持续性高危污染,东部小于37.5μg/m3的天数超过146 d,存在间歇性轻微污染,且从西至东,PM2.5污染天数和程度逐渐降低,具有明显地域性污染特征;在时间上,PM2.5浓度最高时间段为1、2、11和12月,最低为6-8月,各季节污染程度依次为:冬季>秋季>春季>夏季。研究表明时空地统计方法能够有效地对空气质量进行时空预测,是挖掘更多的时空分布特征和信息,进行环境数据分析的有效手段。

引用

页码：157 / 163

页数：7

共 18 条

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