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华北地区地表臭氧时空分布特征及驱动因子
被引量：
24
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作者
柯碧钦
何超
+7 位作者
杨璐
叶志祥
易嘉慧
田雅
慕航
涂佩玥
韩超然
洪松
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1562-1574,共13页
利用趋势分析(TA)、地理时空加权回归模型(GTWR)和多因素广义相加模型(MGAM),研究了2015~2020年华北地区O_(3)浓度的时空分布规律及驱动因素间的复杂非线性关系.结果表明,华北地区年均O_(3)浓度>70μg/m^(3),整体呈持续增长趋势,平...
利用趋势分析(TA)、地理时空加权回归模型(GTWR)和多因素广义相加模型(MGAM),研究了2015~2020年华北地区O_(3)浓度的时空分布规律及驱动因素间的复杂非线性关系.结果表明,华北地区年均O_(3)浓度>70μg/m^(3),整体呈持续增长趋势,平均增加速率为2.3μg/(m^(3)·a)(P<0.01);季节上O_(3)浓度呈春夏高、秋冬低,其中夏季(136.6μg/m^(3))>春季(112.4μg/m^(3))>秋季(78.8μg/m^(3))>冬季(56.5μg/m^(3));空间上呈西南高、东北低的分布格局.气温是华北地区O_(3)浓度的主要气象驱动因子,其次是风速与降水;O_(3)浓度与气温、风速呈显著正相关,与气压、相对湿度、降水、能见度呈显著负相关;气温与相对湿度、气温与能见度以及气温与气压的交互作用对O_(3)浓度的影响较大.第二产业占GDP的比重是华北地区O_(3)浓度的主要社会经济驱动因素,工业生产用电量、工业SO_(2)排放量对O_(3)浓度变化也有一定影响.
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关键词
臭氧(O_(3))
时空分布
驱动因子
地理时空加权回归(GTWR)
多因素广义相加模型(
mgam
)
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职称材料
题名
华北地区地表臭氧时空分布特征及驱动因子
被引量：
24
1
作者
柯碧钦
何超
杨璐
叶志祥
易嘉慧
田雅
慕航
涂佩玥
韩超然
洪松
机构
武汉大学资源与环境科学学院
湖北大学资源环境学院
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期1562-1574,共13页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFC0212600)。
文摘
利用趋势分析(TA)、地理时空加权回归模型(GTWR)和多因素广义相加模型(MGAM),研究了2015~2020年华北地区O_(3)浓度的时空分布规律及驱动因素间的复杂非线性关系.结果表明,华北地区年均O_(3)浓度>70μg/m^(3),整体呈持续增长趋势,平均增加速率为2.3μg/(m^(3)·a)(P<0.01);季节上O_(3)浓度呈春夏高、秋冬低,其中夏季(136.6μg/m^(3))>春季(112.4μg/m^(3))>秋季(78.8μg/m^(3))>冬季(56.5μg/m^(3));空间上呈西南高、东北低的分布格局.气温是华北地区O_(3)浓度的主要气象驱动因子,其次是风速与降水;O_(3)浓度与气温、风速呈显著正相关,与气压、相对湿度、降水、能见度呈显著负相关;气温与相对湿度、气温与能见度以及气温与气压的交互作用对O_(3)浓度的影响较大.第二产业占GDP的比重是华北地区O_(3)浓度的主要社会经济驱动因素,工业生产用电量、工业SO_(2)排放量对O_(3)浓度变化也有一定影响.
关键词
臭氧(O_(3))
时空分布
驱动因子
地理时空加权回归(GTWR)
多因素广义相加模型(
mgam
)
Keywords
O_(3)
spatiotemporal variation
driving factors
geographically temporally weighted regression
model
(GTWR)
multi-factor
generalized
additive
model
(
mgam
)
分类号
X511 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
华北地区地表臭氧时空分布特征及驱动因子
柯碧钦
何超
杨璐
叶志祥
易嘉慧
田雅
慕航
涂佩玥
韩超然
洪松
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
24
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