三门峡市PM2.5时空变化特征及趋势预测研究

摘要：

为研究三门峡市大气颗粒物污染状况,根据2017年-2022年PM2.5和PM10监测数据,利用地理空间分布和Mann-Kendall趋势检验法分析其时空变化特征,并基于时间序列模型对2023年PM2.5和PM10浓度进行预测,结果表明:三门峡下辖义马市污染程度高于其它辖区,卢氏县污染程度最低;PM2.5和PM10浓度呈显著正相关,均存在季节性变化规律,冬春季浓度较高,夏季浓度低;2017年-2022年间,PM2.5和PM10浓度整体呈下降趋势;建立的AR(1)模型拟合较好,该模型预测2023年1月PM2.5浓度较高,为87.710μg/m3(95％置信区间:61.202～114.219μg/m3).研究结果可为环境部门针对重点区域开展秋冬季综合治理提供科学依据.

关键词：三门峡、PM2. 5、时空分布、预测

所属期刊栏目：48

分类号：X513(大气污染及其防治)

资助基金：河南省高等学校重点科研项目;三门峡市科技攻关计划项目;三门峡市软科学计划项目;河南省重点研发与推广专项项目

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：97-101