基于观测数据空间化的北京市PM_(2.5)时空分异

CN 11-2097/X ISSN 1000-8942

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基于观测数据空间化的北京市PM_(2.5)时空分异

刘志丹, 樊鹏飞, 段朋辉, 孟蝶

文章导航 > 环境工程 > 2016 > 34(3): 80-85

刘志丹, 樊鹏飞, 段朋辉, 孟蝶. 基于观测数据空间化的北京市PM_(2.5)时空分异[J]. 环境工程, 2016, 34(3): 80-85. doi: 10.13205/j.hjgc.201603017

引用本文:

刘志丹, 樊鹏飞, 段朋辉, 孟蝶. 基于观测数据空间化的北京市PM_(2.5)时空分异[J]. 环境工程, 2016, 34(3): 80-85. doi: 10.13205/j.hjgc.201603017

刘志丹, 樊鹏飞, 段朋辉, 孟蝶. 基于观测数据空间化的北京市PM_(2.5)时空分异[J]. 环境工程, 2016, 34(3): 80-85. doi: 10.13205/j.hjgc.201603017

引用本文:

刘志丹, 樊鹏飞, 段朋辉, 孟蝶. 基于观测数据空间化的北京市PM_(2.5)时空分异[J]. 环境工程, 2016, 34(3): 80-85. doi: 10.13205/j.hjgc.201603017

基于观测数据空间化的北京市PM_(2.5)时空分异

doi: 10.13205/j.hjgc.201603017

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出版历程
- 刊出日期: 2016-03-31

摘要: PM2.5在地球表面上的变化是连续的,但由于地面海拔起伏和站点分布的相对稀疏,直接内插法很难顾及这种情况。文章运用反距离权重(IDW)、Kriging、经验贝叶斯克里金法(EBK)、多元回归+残差内插的综合空间化手段,对北京市2015年1月的PM2.5数据进行分析。结果表明:利用多元回归+残差内插方法空间化更优,且PM2.5存在显著的正局部空间自相关,中度以上污染主要分布在北京市东南部和房山区。时间上,PM2.5质量浓度逐时均值呈"W"型。3 h尺度上,PM2.5质量浓度与相对湿度和露点温度正相关,与能见度、大气压和风速负相关,与温度不相关。

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