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| 1 | 西安市大气污染物时空特征及其与土地利用因素的关系显示文摘为了解西安市空气质量时空变化特征,探讨大气污染物质量浓度与土地利用类型的关系。使用2017年西安市空气质量监测数据和土地利用数据,基于经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)、空间插值和泰森多边形(Thiessen polygon)法分析西安市空气质量指数和主要大气污染物质量浓度时空变化特征,探讨土地利用类型对其的影响。结果表明:西安市大气污染物质量浓度在空间分布上呈现西北高、东南低的特征,在时间变化上呈现冬季>春秋季>夏季的“U”型特征;土地利用类型的变化会对大气污染物质量浓度产生一定的影响,其中PM_(2.5)、PM_(10)等污染物与耕地、林地、草地及水体的比例呈正相关,与建设用地及裸土地的比例呈负相关。根据大气污染物质量浓度回归模型显示,模型R2值均在0.65以上,拟合度较好。研究结果可为西安市大气污染物质量浓度预测、大气污染防治及今后的城市规划提供科学合理的建议。 | 胡荣明 王睿哲 李朋飞 杜嵩 | 2021 | 中国科技论文2021，16，9： | 6 |
| 2 | 内蒙古乌海粉尘浓度时空分布及影响因素探析显示文摘于2018年1月与7月采用流动监测法,对内蒙古乌海粉尘颗粒物进行采集,结合监测站数据,研究乌海不同粒径粉尘浓度时空分布规律及影响因素。结果表明:乌海市冬春季粉尘污染远远高于夏秋季,春季污染最严重,夏季污染相对较轻。PM 2.5污染最严重月份为3月,PM 10污染最严重月份为4月。一天中粉尘浓度峰值出现在10:00—12:00,谷值出现在16:00—18:00。空间上东部粉尘浓度高值区以条带状分布,中南部和西部以点源放射状向周围扩散。不同土地利用类型内部粉尘浓度特征均不同。工矿用地和城镇内部浓度高于有林地和未利用地,耕地和水体内部浓度最低;工矿用地是乌海市粗颗粒粉尘的主要来源,城镇是乌海夏季细颗粒粉尘的主要来源,水体、耕地和有林地可明显降低空气中颗粒物浓度。总悬浮颗粒物(total suspended particulate,TSP)和不同粒径颗粒物(particulate matter,PM),包括PM 10、PM 2.5、PM 1等粉尘浓度与风速、湿度呈正相关,与温度、海拔呈负相关,其中气压是影响TSP浓度的最主要因素,湿度是影响PM 1-10的最主要因素。不同粒径粉尘浓度受到归一化指数、气象、地形等多因素综合制约,单一条件对大气粉尘影响有限。 | 张明浩 赵廷宁 肖辉杰 | 2021 | 地学前缘2021，28，4： | 3 |
| 3 | 淮海经济区PM_(2.5)时空特征及影响因素显示文摘PM_(2.5)对区域环境和人体健康有着重要影响,淮海经济区作为东部沿海经济发展带的重要支撑部分,剖析其PM_(2.5)时空特征及其影响因素对于京津冀和长三角城市群开展区域空气污染的联防有着重要意义。首先采用时间序列分析对研究区PM_(2.5)浓度特征进行分析,其次利用空间分析方法分析了淮海经济区PM_(2.5)时空特征,最后基于淮海经济区PM_(2.5)空间自相关特征,进一步采用地理加权回归模型探究了PM_(2.5)浓度的影响因素及其空间异质性。结果表明:(1)淮海经济区逐日PM_(2.5)浓度值呈现出周期性的脉冲型起伏变化规律,整体呈现出冬秋季高、春夏低的'U'型趋势。逐日PM_(2.5)浓度振荡周期短周期为2~3 d,长周期为6~7 d。(2)淮海经济区PM_(2.5)浓度的空间局部相关性呈现出周期性的变化规律。全年热点区域主要集中在研究区西北的菏泽市和西南的徐州市,冷点区则主要集中在沿海区域。(3)淮海经济区PM_(2.5)浓度影响因素主要包括平均气温、平均降水、平均风速、林地比例和路网密度等因素,不同因素对PM_(2.5)浓度影响存在显著的空间异质性。 | 宋洁 徐建斌 刘佳 仇方道 | 2021 | 长江流域资源与环境2021，30，8： | 2 |
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