三门峡市PM_(2.5)时空变化特征及趋势预测研究

摘要

为研究三门峡市大气颗粒物污染状况,根据2017年-2022年PM_(2.5)和PM_(10)监测数据,利用地理空间分布和Mann-Kendall趋势检验法分析其时空变化特征,并基于时间序列模型对2023年PM_(2.5)和PM_(10)浓度进行预测,结果表明:三门峡下辖义马市污染程度高于其它辖区,卢氏县污染程度最低;PM_(2.5)和PM_(10)浓度呈显著正相关,均存在季节性变化规律,冬春季浓度较高,夏季浓度低;2017年-2022年间,PM_(2.5)和PM_(10)浓度整体呈下降趋势;建立的AR(1)模型拟合较好,该模型预测2023年1月PM_(2.5)浓度较高,为87.710μg/m^(3)(95%置信区间:61.202~114.219μg/m^(3))。研究结果可为环境部门针对重点区域开展秋冬季综合治理提供科学依据。