典型文献
基于小波变换的山西省PM2.5污染特征及影响因素
文献摘要：
基于山西省11城市2015～2019年PM2.5日均浓度、社会影响因素数据和气象数据,利用小波变换确定PM2.5浓度周期,通过Spearman相关性和小波相干谱分别探究PM2.5与社会影响因素和气象因素的关联,确定PM2.5长短周期管控的主要影响因子.结果表明,2015～2017年山西省PM2.5浓度年均值呈上升趋势,年均上升率为4.3％,2018～2019年呈下降趋势,年均下降率为4.2％;ρ(PM2.5)月均值呈"U"型分布,1月最高(95 μg·m-3),8月最低(34μg·m-3),冬季均值约为夏季的2倍;临汾等南部城市ρ(PM2.5)均值为62μg·m-3,大同等北部城市均值为45μg·m-3,空间上呈南高北低.11城市PM2.5浓度存在显著周期性变化,主要周期包括293 d左右的长周期和27 d左右的短周期.其中,能源消耗水平和产业结构偏重是影响山西省长周期上PM2.5浓度的强驱动因素;短周期上则受大气环流变化影响较大,且不同城市PM2.5的主要气象影响因子不同,临汾、运城、大同、朔州和忻州易受风速影响,晋中和吕梁易受温度影响,太原、晋城、阳泉和长治较为特殊,受相对湿度影响显著.因此,产业结构调整和能源结构调整等是山西省大气PM2.5长期管控和空气质量长效改善的关键;开展短期区域联防联控时需考虑不同城市气象因子对PM2.5的差异化影响.
文献关键词：
山西省;PM2.5;污染特征;影响因素;小波变换
中图分类号：
作者姓名：
张可可;胡冬梅;闫雨龙;彭林;段小琳;尹浩;王凯;邓萌杰
作者机构：
华北电力大学环境科学与工程学院,资源环境系统优化教育部重点实验室,北京 102206
文献出处：
引用格式：
[1]张可可;胡冬梅;闫雨龙;彭林;段小琳;尹浩;王凯;邓萌杰-.基于小波变换的山西省PM2.5污染特征及影响因素)[J].环境科学,2022(03):1226-1234
A类：
B类：
于小波,小波变换,PM2,污染特征,日均浓度,素数,气象数据,小波相干,气象因素,短周期,年均值,上升率,月均,临汾,大同,周期性变化,长周期,能源消耗水平,偏重,省长,驱动因素,大气环流,变化影响,同城,气象影响因子,运城,朔州,忻州,晋中,吕梁,温度影响,太原,晋城,阳泉,长治,相对湿度,产业结构调整,能源结构调整,空气质量,区域联防联控,城市气象,气象因子,差异化影响
AB值：
0.401038
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
