【摘 要】
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PM2.5是导致中国多省市发生灰霾的罪魁祸首,明确其时空分布规律,厘清其影响因素对灰霾的综合治理意义深远.基于陕西省2015年50个监测站点的PM2.5浓度数据,采用空间数据统计方
【机 构】
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陕西师范大学地理科学与旅游学院,陕西师范大学
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PM2.5是导致中国多省市发生灰霾的罪魁祸首,明确其时空分布规律,厘清其影响因素对灰霾的综合治理意义深远.基于陕西省2015年50个监测站点的PM2.5浓度数据,采用空间数据统计方法、克里金插值法以及Morlet小波分析法对陕西省PM2.5浓度的时空分布规律进行研究,并运用灰色关联模型来探讨PM2.5浓度的影响因素.结果显示:（1）陕西省PM2.5浓度整体呈"冬高夏低、春秋居中"的季节性变化规律,"U型"起伏的月变化规律,周期性脉冲波动型的日变化规律以及"W型"起伏的时变化规律;（2）陕西省PM2.5浓度呈"北部低,中南部高"的空间分布特征,并且空间集聚性显著.不同季节的高值区均集聚于海拔相对较低的关中盆地内部城市.这与盆地内部空气不易扩散,静稳天气出现频率较高,易出现逆温现象密切相关;（3）影响陕西省PM2.5浓度最大的指标层是PM2.5污染来源（权重值为0.49）,其次是城市化与土地利用（权重值为0.37）,气象与地形因子影响最小（权重值为0.15）.不同城市各指标层的综合关联度差异较大.（4）各指标因子与PM2.5浓度均为强度关联.降水量、机动车保有量、二氧化硫排放量、烟粉（尘）排放量、建成区面积、人口密度和人均GDP是影响陕西省PM2.5浓度的主要因子,影响各城市PM2.5浓度的主要因子具有一定的空间差异性.研究显示,人类活动对陕西省PM2.5的影响显著,尤其是城市化的快速推进,相关指标（如人口、机动车、能耗、工业总产值等）持续增长,将进一步加大PM2.5来源的多样性以及相关污染物的排放量.
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