关键词:
成都市
空气质量指数
大气污染物
时空变化
摘要:
基于2015—2022年成都市空气质量指数(air quality index,AQI)、大气污染物质量浓度的逐时数据,利用数理统计分析成都市空气质量及污染物质量浓度的时间变化特征,采用克里金插值法(Kriging)分析主要污染颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)的空间分布特征,运用皮尔逊相关性分析探讨空气质量指数与污染物浓度之间的相关关系。结果表明:(1) 2015—2022年成都市空气质量以优良天气为主,AQI年均值为73,年际变化率为34%,呈逐年降低的趋势,AQI月变化波动幅度较大,月均值最大值出现在1月,为120,最小值出现在9月,为45。(2) PM_(2.5)、PM_(10)、SO_(2)、NO_(2)、CO年平均质量浓度逐渐下降,月平均质量浓度均呈“U”形变化趋势,月均最大值出现在12月或次年1月,O_(3)年平均质量浓度逐年波动上升,月平均质量浓度变化趋势呈双峰结构,最大值出现在5月和7月。(3)成都市首要污染物以PM_(2.5)和PM_(10)为主,年累计出现次数分别为1 285 d和522 d,冬季出现频率较高,冬季出现天数分别为598 d和73 d,分别占出现天数的46.5%和14%。NO_(2)出现天数为689 d,夏秋季频率高。以SO_(2)和CO为首要污染物的超标天数均为0。(4) AQI大致呈现出中部高、四周低的空间分布特点,污染物浓度的分布具有明显的空间差异。PM_(2.5)和O_(3)空间分布特征为从东北向西南逐渐增加,PM_(10)、CO、NO_(2)从中部向四周逐渐扩大,SO_(2)从北向南逐渐减少,在中部出现高值中心。(5)大气颗粒物污染以PM_(2.5)为主,AQI与PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)、SO_(2)、CO均呈显著正相关,与O_(3)呈负相关。PM_(2.5)、PM_(10)对AQI影响作用较大。