王映然 季民 李臻

摘  要：基于山东省城市空气质量浓度等有关数据，研究大气细颗粒物浓度的时空格局，并利用相关性分析自然和社会经济因素对其影响的时空非平稳性。结果表明：山东省PM2.5浓度分布总体表现东低西高的空间格局。2019—2020年污染日出现的频率分别为18.80%和14.89%。山东省PM2.5浓度呈明显的夏低冬高、春秋居中的季节变化，U形月度变化特征。Spearman秩相关方法表明，公路密度对PM2.5浓度有正向影响，而温度、降水、日照时数、人均GDP、科学技术支出对PM2.5浓度有负向影响。

关键词：细颗粒物PM2.5;时空分异;山东省;影响因素

中图分类号：X823;TP39               文献标识码：A文章编号：2096-4706（2021）22-0104-06

Abstract： Based on the relevant data of urban air quality concentration in Shandong Province， the temporal and spatial pattern of atmospheric fine particulate matter concentration is studied， the temporal and spatial non-stationary of the influence of natural and socio-economic factors is analyzed by correlation. The results show that： the overall distribution of PM2.5 concentration in Shandong Province shows the spatial pattern of low in east and high in west. The frequency of pollution days from 2019 to 2020 is 18.80% and 14.89%， respectively. PM2.5 concentration in Shandong Province shows significant seasonal changes， low in summer， high in winter， middle in spring and autumn， and the monthly change of U-shape. The Spearman rank correlation method shows that the highway density has a positive effect on PM2.5 concentration， while the temperature， precipitation， sunshine hours， per capita GDP， and scientific and technical expenditure have a negative effect on PM2.5 concentration.

Keywords： fine particulate matter PM2.5; temporal and spatial differentiation; Shandong Province; influencing factor

0  引  言

隨着中国经济的快速发展和城镇化的推进，以PM2.5（粒径小于等于2.5 μm的细颗粒物）为首要污染物的环境问题日益严重[1]。已有研究表明，PM2.5能够富集空气中的有机物、细菌、病毒等，进而改变大气的能见度[2]，同时，PM2.5能够长时间停留在空气中，主要经呼吸进入人体，还能随食物一同进入消化道，引起呼吸系统疾病，胃肠道疾病，心血管疾病等疾病[3-5]。2017年，颗粒物污染成为人体第八大致命风险，全球死亡人数为294万人[6]。PM2.5的分布呈现典型的区域性、复合型[7]，研究城市空气污染的时空分异特征有助于了解城市污染变迁，为制定大气环境保护措施提供参考，因此，科学揭示PM2.5浓度的时空分异特征对预测和治理PM2.5具有重要意义。

目前，与大气细颗粒物浓度时空异质性与驱动因素等环境相关研究取得了较快的进展，数据来源多基于离散的监测站点数据进行统计以及卫星数据反演气溶胶厚度（AOD）。……