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基于2014-2019 年冬季京津冀地区101 个空气质量监测站的小时PM 2. 5 质量浓度数据, 探讨了冬季京津冀地区PM 2. 5 浓度的时空分布特征。利用MATLAB 编程提取监测站点小时PM 2. 5 浓度数据并合成月、季均值数据, 分析PM 2. 5 浓度小时、月、季节尺度的时间变化特征。对比两种插值方法, 选用普通克里金插值法对区内PM 2. 5 浓度进行插值, 分析各尺度PM 2. 5 浓度空间分布特征, 借助全局莫兰指数和LISA 图分析PM 2. 5 浓度的空间自相关性。研究结果表明: 2014 年冬季比2019 年冬季的PM 2. 5 浓度下降了28. 4 μg/ m3, 除2018 年外, 小时浓度均呈现“双峰双谷型”分布; PM 2. 5 浓度在29. 1~193. 3 μg/ m3 波动, 均值为92. 1 μg/ m3,总体呈现出 “北部山区低,南部平原高”的空间分布格局;冬季PM 2. 5 浓度具有显著的空间聚集性。全局莫兰指数在0. 29~0. 66,呈现全局正相关,南部呈现 “高-高”聚集模式,北部呈现“低-低”聚集模式。 相似文献
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