为定量分析长三角地区PM2.5区域性污染的变化特征,建立适用于长三角地区的PM2.5区域污染划分标准,基于2015-2020年长三角地区41个城市日均ρ(PM2.5)开展区域污染变化趋势研究,并针对长三角PM2.5重度区域污染开展了时空变化以及网络特征分析.结果表明:①2015-2020年长三角三省一市年均ρ(PM2.5)降幅均在25％以上,城市ρ(PM2.5)分布呈北高南低的特征,南北城市之间ρ(PM2.5)差异较大,ρ(PM2.5)最高值与最低值相差35～46 μg/m3.②2015-2020年长三角PM2.5区域污染天数比例为16.9％～35.9％,以轻度污染为主,不同年份中度和重度污染天数比例差异较大,且主要出现在秋冬季,轻度、中度和重度污染天数均呈波动下降趋势.③与2015年相比,2019年和2020年PM2.5区域污染天数分别减少了 38和69 d,且PM2.5重度区域污染持续天数和重度及以上污染城市数量均呈减少趋势.④PM2.5重度区域污染日,长三角城市之间表现出较强的污染关联性,并可划分为4个子群.以连云港市为代表的子群1位于长三角地区北部,PM2.5污染相对较重,受长三角区域内输送影响较小,但对区域内其他城市有一定的输送影响;以宁波市为代表的子群2和以南京市为代表的子群4受长三角区域内输送影响较大,并指示了东路沿海和中路两条污染传输通道;以安庆市为代表的子群3位于内陆地区,污染独立性相对较强,受长三角区域内输送影响较小,同时对长三角其他城市影响也较小.研究显示,长三角地区PM2.5污染改善显著,但重度区域污染尚未消除,中北部城市的联防联控将对改善PM2.5区域污染起积极作用.

PM2.5;区域污染;时空变化;长三角地区;社会网络分析

张懿华

上海市环境监测中心,上海 200235

环境科学研究

[1]张懿华-.长三角地区PM2.5区域性污染时空变化特征)[J].环境科学研究,2022(01):1-10

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