2000~2021年成渝城市群PM_(2.5)时空变化及驱动机制多维探测

摘要

研究成渝城市群PM_(2.5)浓度时空变化和驱动机制,对区域大气环境保护和国家经济可持续发展具有重要意义.基于PM_(2.5)遥感数据、DEM数据、基于站点的气象数据、MODIS NDVI数据、人口密度数据、夜间灯光数据、路网数据和土地利用类型数据,采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显著性检验等方法,结合地理探测器,在多时空尺度上分析成渝城市群PM_(2.5)时空变化,并探测影响其变化的驱动机制.结果表明,2000~2021年成渝城市群PM_(2.5)浓度整体呈波动下降态势,冬季PM_(2.5)污染最为突出.PM_(2.5)浓度具有明显的空间异质性,呈现出“中间高,四周低”的空间分布特征,PM_(2.5)浓度高值区主要集中在自贡、内江、资阳和广安,PM_(2.5)浓度呈显著下降的区域主要集中在重庆西部等地.因子探测结果表明,成渝城市群PM_(2.5)浓度空间分异受气候、地形、植被和人文因子共同影响.高程、坡度和路网密度是影响成渝城市群PM_(2.5)浓度空间分异的主导因子.地形因子对成渝城市群PM_(2.5)浓度空间分异相对作用最强,而气候因子成渝城市群PM_(2.5)浓度空间分异相对作用最弱.2000~2021年地形因子和人文因子对成渝城市群PM_(2.5)浓度空间分异的相对作用呈递增趋势,气候因子和植被因子的相对作用呈递减趋势.交互作用探测结果表明,成渝城市群PM_(2.5)浓度空间分异较为显著的交互组合主要是高程与路网密度、坡度、降水、日照时数和土地利用类型.城市尺度上,交互作用探测结果表现出较大的地域差异,例如,成都、德阳和乐山PM_(2.5)浓度空间分异受不同类型因子间的交互作用十分显著,而达州、眉山、雅安、资阳、内江和自贡PM_(2.5)浓度空间分异受单一类别因子交互作用十分显著.