基于Kolmogorov-Zurbenko滤波法分析2015-2021年京津冀地区大气颗粒物变化趋势

摘要：

京津冀地区是我国近年针对大气颗粒物污染治理的重点区域.采用Kolmogorov-Zurbenko(KZ)滤波分析2015-2021 年京津冀地区 13 个城市细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)和粗颗粒物(PM2.5-10)的时间序列.结果表明,PM2.5和PM10年均浓度总体呈下降趋势,其下降速率分别为 5.07 和 8.10 μg·m-3·a-1.KZ滤波分析结果表明,PM2.5、PM10 和 PM2.5-10 的短期分量、季节分量和长期分量之间相互独立.短期分量贡献占比(大于50%)最高,其次为季节分量,说明原始时间序列的波动主要受控于污染源排放以及气象条件的短期变化和季节变化.针对KZ滤波分解出的浓度序列,建立逐步多元回归线性模型,定量评估气象和减排对变化趋势的贡献.逐城分析结果表明,秦皇岛市气象条件对PM2.5 浓度的影响(14.86%)最大,衡水市减排措施对PM2.5 浓度的影响(96.77%)最大;秦皇岛市气象条件对 PM10 浓度的影响(13.69%)最大,廊坊市减排措施对 PM10 浓度的影响(93.96%)最大;沧州市气象条件对PM2.5-10 浓度的影响(26.23%)最大,廊坊市减排措施对PM2.5-10 浓度的影响(91.80%)最大.整体分析结果表明,减排对 2015-2021 年京津冀大气颗粒物污染改善起着至关重要的作用.

关键词：大气颗粒物、KZ滤波法、逐步多元线性回归、变化趋势、京津冀地区

所属期刊栏目：39

分类号：X16;X513;X823(环境气象学)

资助基金：江苏省自然科学基金;国家环境保护城市大气复合污染成因与防治重点实验室开放基金

在线出版日期：2023-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1133-1143