【摘 要】
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细颗粒物(PM2.5)是我国现阶段城市空气质量的首要污染物。2013年我国正式开展了全国范围内的环境空气质量监测的相关工作,为国内外学者研究PM2.5时空浓度变化以及影响因素提供了宝贵的监测数据,进而为揭示PM2.5成因机制及其防治措施提供科学参考。我国的空气质量监测点（简称国控点）的观测数据具有精度高、时间序列长,监测项目多等优点;但由于点位的建设与管理受到人力物力财力等因素的限制,导致其代表的
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细颗粒物(PM2.5)是我国现阶段城市空气质量的首要污染物。2013年我国正式开展了全国范围内的环境空气质量监测的相关工作,为国内外学者研究PM2.5时空浓度变化以及影响因素提供了宝贵的监测数据,进而为揭示PM2.5成因机制及其防治措施提供科学参考。我国的空气质量监测点（简称国控点）的观测数据具有精度高、时间序列长,监测项目多等优点;但由于点位的建设与管理受到人力物力财力等因素的限制,导致其代表的区域范围有限且呈现空间观测的不连续性,难以准确描述大气污染物的时空分布情况。开展国控点空间代表性的定量研究对于客观认识我国空气环境问题的时空变化及其原因,优化网络设计,从而实现对空气质量的有效控制具有重要意义。本文基于PM2.5多源卫星遥感产品与地面站点观测数据,探讨了我国2000年至2017年间PM2.5的时空演变特征;结合自然条件和经济等变量,利用多方法综合分析PM2.5污染的成因变化及其对各变量的响应程度。最后基于PM2.5影响因素综合判别结果,通过衡量国控点与其他位置（像元）的相似性,确定中国现有国控环境大气质量监测网络覆盖PM2.5浓度数据的空间范围,并提出新增站点的位置信息,以期将地面监测站点监测结果较好地提升到区域或全国水平。本文的主要研究结果如下:（1）我国PM2.5年均浓度呈先快速增长后趋于稳定的趋势。在2000年至2017年间,我国年均PM2.5浓度低于35μg/m~3的低污染区域持续增多,而年均PM2.5浓度高于70μg/m~3的高污染区域不断减少。我国西南、西北以及东北地区的大气PM2.5浓度整体高于华东、华北与中南地区,且大多数区域均在2011年达到浓度顶峰,体现了PM2.5浓度分布的人口经济导向性与地理环境限制性。2013年以后,大多数空气质量状况较差的省份或直辖市得到了明显改善,以四川盆地和天津市最为突出,而空气质量状况较好的省份或直辖市的空气质量呈略微下降的趋势。（2）数字高程模型（DEM）、湿润指数（MI）、年均风速（WDSP）以及年均气温（TEMP）与PM2.5有着较为明显的线性关系,人口密度（PD）与工厂密度（FD）两个社会经济变量由于中国大陆的地域差异性,数值指标两极分化明显,与PM2.5的线性关系不明确。在探究PM2.5与环境变量之间的关系中,冗余分析（Redundancy Analysis）与多元逐步回归模型受一阶或线性关系变量的限制,各环境变量对PM2.5的贡献由大到小依次为DEM、MI、WDSP、PD、FD、TEMP,结论认为自然因素是中国大陆地区PM2.5的主要驱动因子,人为因素次之。地理探测器与最大信息系数（Maximal Information Coefficient）由于不受共线性的影响且能识别高阶、非线性函数,两者的计算结果认为中国大陆的PM2.5空间变化同时受到了来自社会经济变量、气象因素和自然条件的影响,排名前三的变量分别为TEMP,DEM与PD。通过计算环境变量在不同方法中的排序值与均值之间的欧式距离,确定最优模型为地理探测器（欧氏距离最小）,可以最大程度提高PM2.5影响因素判定结果的科学性与准确性。（3）现有的国家空气质量监测网络可以代表中国大陆67.32%的地区（即像元与国控点多维欧氏距离低于全区平均值的区域）,且实现了对暴露人群更广泛的覆盖,覆盖人口达129439万,占中国大陆总人口的93.12%。空间代表性不足的地区主要位于塔克拉玛干沙漠、青藏高原西北部、新疆地区的天山地区、呼伦贝尔市和大兴安岭地区。基于K均值聚类结果,在西北、华北和东北地区增加40个站点（主要集中在昆仑山、天山、祁连山、大兴安岭、塔克拉玛干沙漠和吉林省东部边境地区）,可使空间代表性提高14.31%,此时覆盖的人口为130571万,占总人口的93.93%。
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