標題：淮河流域細顆粒物化學組分時空特征及驅動因素分析

作者：劉曉詠，牛繼強，劉航，張一丹，顏俊，閆軍輝，蘇方成

來源出版物：環(huán)境科學

DOI：10.13227/j.hjkx.202312141

出版年：2024

文獻類型：Journal

語種：中文

摘要：基于淮河流域35個城市2015～2021年的細顆粒物(PM_2.5)及其組分數據集，分析了污染物的時空分布格局，利用隨機森林模型考察了氣象因子對PM_2.5濃度的影響。采用KZ（Kolmogorov-Zurbenko）濾波和多元線性回歸（MLR）對PM_2.5、硫酸鹽(SO₄^2-)、硝酸鹽（NO₃^-）、銨鹽（NH₄⁺）、有機物（OM）和黑炭（BC）的原始序列進行氣象調整，定量氣象條件的影響。結果表明，2015～2021年淮河流域PM_2.5、SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺、OM和BC的變化速率分別為-4.71、-0.99、-1.05、-0.77、-1.01和-0.19 μg·（m³·a）^-1。PM_2.5及其組分濃度高值集中在淮河流域中部和西部區(qū)域，而沿海及南部城市的濃度較低。PM_2.5短期、季節(jié)和長期分量對35個城市PM_2.5原始序列總方差的貢獻率分別為51.6%、35.9%和7.0%，沿海城市更受短期分量影響。2015～2018年氣象條件不利于淮河流域PM_2.5濃度的降低，2019～2021年氣象條件有利于PM_2.5濃度的降低。2015～2021年氣象條件對淮河流域PM_2.5、SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺、OM和BC長期分量下降的貢獻率分別為28.3%、29.1%、31.0%、29.3%、27.8%和28.6%。氣象條件對安徽、山東、江蘇和河南省淮河流域城市PM_2.5長期分量降低的貢獻率分別為43.4%、25.6%、25.5%和20.6%。隨著淮河流域PM_2.5濃度降低，硫氧化率（SOR）明顯上升，而氮氧化率（NOR）變化不大。

關鍵詞：PM_2.5; 化學組分; KZ濾波; 時空分布; 氣象影響

影響因子：5.79

論文鏈接：https://www.hjkx.ac.cn/hjkx/ch/html/20241007.htm