中国环境科学

作者：汪可可, 康平, 周明卫, 张小玲, 陈军辉, 向卫国

单位：1. 成都信息工程大学大气科学学院, 高原大气与环境四川省重点实验室, 四川 成都 610225; /\r\n2. 四川省生态环境科学研究院, 四川 成都 610042

关键词：臭氧,四川盆地,空间自相关,空间热点探测,地理探测器

基金：

四川省重大科技专项课题（2018SZDZX0023）.国家重点研发计划（2018YFC0214001，2018YFC0214002）；四川省科技计划重大前沿项目（2018JY0011），四川省教育厅理科重点项目（18ZA0086）

为揭示四川盆地臭氧（O3）的空间分布格局及其驱动因子，通过对2015~2017年四川盆地18城市82个国控环境监测站的O3浓度观测数据，使用空间自相关，空间热点探测及地理探测器等地统计方法分析研究.结果表明：2015~2017年四川盆地O3浓度总体呈现上升趋势（由2015年的（79.95±18.82） μg/m3上升到2017年的（88.64±11.67）μg/m3），污染态势逐年加重.盆地中西部成都，资阳，雅安等城市O3浓度最高，且高值区范围逐年扩大.O3浓度的空间分布呈现出显著的聚集性规律（空间正相关，Moran's I指数大于0），且年聚集区（H-H聚集区或L-L聚集区）主要呈现为H-H聚集区分布在盆地中西部，L-L聚集区分布在盆地东南部.此外，年聚集区的年际变化与浓度变化态势基本一致，即O3浓度上升（降低）的区域转变为H-H聚集区（L-L聚集区）.基于地理探测器定量分析了二十个社会经济及自然驱动因子对O3浓度空间分异的影响，结果显示社会经济因子占主导作用，其中城建用地占区面积比重（驱动值，q=0.5734），人口密度（q=0.5479）的驱动作用最为突出，自然因子中年降水量（q=0.4592）具有最显著的驱动作用；地理探测器双因子交互对O3浓度空间分异的影响有明显的交互增强作用（每个单因子q值平均增大了1.5~2.1倍），且交互均值（即各因子交互q值的均值）与最大交互值逐年增大.在使得交互值达到最大驱动值的双因子中，出现频率最高的是人口密度（7次）和工业烟粉尘排放量（7次）.

来源：2020年第6期

《中国环境科学》期刊编辑部

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