基于气象因素调整的宿迁市PM_(2.5)、PM_(10)和O_(3)趋势变化分析OACHSSCD

环境空气污染水平通常受污染源排放和气象条件的共同影响,为了精确识别污染源排放对环境空气污染物质量浓度的影响,必须消除气象因素的干扰。本研究基于Kolmogorov-Zurbenko(KZ)滤波法分析了2020年3月1日至2024年3月1日宿迁市PM_(2.5)、PM_(10)和O_(3)质量浓度的各时间分量随时间及季节变化的特征。针对不同的环境空气污染物,构建性能较优的回归模型进行气象因素调整,定量评估气象条件和污染源排放对环境空气污染物质量浓度变化的贡献。结果表明:(1)仅受污染源排放影响的PM_(2.5)长期分量呈平稳趋势,PM_(10)长期分量呈波动下降趋势,O_(3)长期分量呈波动上升趋势。(2)与2020年3月1日至2021年3月1日相比,2023年3月1日至2024年3月1日污染源排放和气象条件对PM_(2.5)质量浓度变化的贡献值分别为0.46和1.27μg·m^(-3),对PM_(10)质量浓度变化的贡献值分别为-3.36和3.58μg·m^(-3),对O_(3)质量浓度变化的贡献值分别为5.25和-2.70μg·m^(-3)。研究指出,污染源排放和气象条件对不同环境空气污染物质量浓度变化的贡献存在差异,宿迁市在实践中应根据不同环境空气污染物的特性制定针对性的治理措施。