京津冀PM2.5时空分布特征及其污染风险因素

被引：81

作者：

周磊 ^{[1
]}

武建军 ^{[2
]}

贾瑞静 ^{[3
]}

梁念 ^{[1
]}

张凤英 ^{[1
]}

倪永 ^{[1
]}

刘明 ^{[4
]}

机构：

[1] 中国环境监测总站

[2] 北京师范大学减灾与应急管理研究院

[3] 北京市科技社团服务中心

[4] 民政部国家减灾中心

来源：

环境科学研究 | 2016年 / 29卷 / 04期

关键词：

PM2.5; 京津冀; 时空特征; 空间热点探测; 地理探测器;

D O I：

10.13198/j.issn.1001-6929.2016.04.03

中图分类号：

X513 [粒状污染物];

学科分类号：

摘要：

为分析京津冀及其周边区域2013年典型污染事件中PM2.5的时空分布特征及污染风险因素,根据国家城市环境空气质量实时发布数据和京津冀地区地理国情信息监测成果,采用空间数据挖掘方法对PM2.5污染的热点区域进行了划分;并采用地理探测器定量分析了PM2.5污染风险因子及其影响程度.结果表明:在选取的京津冀6个城市中,在PM2.5污染事件统计上存在保定—廊坊—北京—天津—承德—张家口的污染顺序.PM2.5污染在空间上呈河南省（山东省）—河北省—北京市（天津市）一线的带状分布特征,在单次污染事件中,城市间的PM2.5污染存在空间运移关系.空间热点探测表明,京津冀及其周边区域主要分为5个热点聚集区,其中3个高值区分布在北京市、天津市、河北省和山东省的中部,面积分别为5.31×104、10.26×10～4、5.04×10～4km2.在8个污染风险因子中,污染企业总数（影响力为0.97,下同）、降水量（0.93）、地形坡度（0.89）对PM2.5污染的影响显著高于其他风险因子;其他风险因子影响力排序依次为人口数量（0.60）、降水量大于0.1 mm的降水日数（0.57）、地表覆盖类型（0.52）、年均相对湿度（0.51）、年均风速（0.33）,但风险因子间相比没有显著性差异.研究显示,京津冀地区PM2.5污染的主要因素是污染物排放,其次,气象要素中的年降水量和自然地理环境中的地形坡度也是影响PM2.5污染特征的重要风险因子.

引用

页码：483 / 493

页数：11

共 26 条

[1] 2013年1月北京市PM2.5区域来源解析[J]. 李璇,聂滕,齐珺,周震,孙雪松.环境科学. 2015(04)
[2] 珠三角区域PM时空变异特征
徐伟嘉
何芳芳
李红霞
钟流举
[J]. 环境科学研究, 2014, 27 (09) : 951 - 957
[3] 北京地区冬夏季持续性雾-霾发生的环境气象条件对比分析[J]. 廖晓农,张小玲,王迎春,刘伟东,杜佳,赵玲慧.环境科学. 2014(06)
[4] PM2.5 in China:Measurements,sources,visibility and health effects,and mitigation[J]. David Y.H.Pui,Sheng-Chieh Chen,Zhili Zuo.Particuology. 2014(02)
[5] 京津冀区域大气霾污染研究意义、现状及展望
王跃思
张军科
王莉莉
胡波
唐贵谦
刘子锐
孙扬
吉东生
[J]. 地球科学进展, 2014, 29 (03) : 388 - 396
[6] 2013年1月我国中东部强霾污染的数值模拟和防控对策
王自发
李杰
王哲
杨文夷
唐晓
葛宝珠
晏平仲
朱莉莉
陈学舜
陈焕盛
王威
李健军
刘冰
王晓彦
汪巍
赵熠琳
鲁宁
苏德斌
[J]. 中国科学:地球科学, 2014, 44 (01) : 3 - 14
[7] 2013年1月河北省中南部严重污染的气象条件及成因分析
王丛梅
杨永胜
李永占
范引琪
[J]. 环境科学研究, 2013, 26 (07) : 695 - 702
[8] 环境空气中PM2.5自动监测方法比较及应用
解淑艳
王晓彦
吴迓名
潘本锋
李亮
杜丽
包权
崔虎雄
刘冰
汪巍
王帅
[J]. 中国环境监测, 2013, 29 (02) : 150 - 155
[9] 后奥运时期京津冀区域大气本底夏季污染变化
徐小娟
刘子锐
高文康
王跃思
辛金元
[J]. 环境科学研究, 2012, 25 (09) : 959 - 967
[10] 北京山前典型细粒子污染过程的气象条件分析
康娜
辛金元
蔺永耀
苏福庆
王跃思
[J]. 环境科学研究, 2009, 22 (09) : 1013 - 1020

← 1 2 3 →