王欣瑤， 孫希華， 王林林,3， 劉曰慶

(1.山東師范大學(xué) 地理與環(huán)境學(xué)院，山東 濟(jì)南 250358； 2.“人地協(xié)調(diào)與綠色發(fā)展”山東省高校協(xié)同創(chuàng)新中心， 山東 濟(jì)南 250358； 3.濱州學(xué)院 建筑工程學(xué)院，山東 濱州 256600)

二十一世紀(jì)以來(lái)，隨著工廠的數(shù)量增加和城市化速度的加快，經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的同時(shí)也引發(fā)了許多污染問(wèn)題，而十九大又最新作出堅(jiān)決打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)的重大決策部署，其中大氣污染是近年來(lái)中國(guó)面臨的最為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，是污染防治的重要內(nèi)容之一。通過(guò)不斷的實(shí)驗(yàn)和研究，人們逐步認(rèn)識(shí)到大氣中的細(xì)顆粒物PM2.5顆粒半徑非常小，被吸入肺中的機(jī)率很大，嚴(yán)重危害人體健康，增加各種與呼吸系統(tǒng)相關(guān)疾病的發(fā)病率以及死亡率，另外還會(huì)導(dǎo)致空氣中能見(jiàn)度的降低[1]，造成空氣質(zhì)量下降。因此研究PM2.5的濃度與各種氣象條件的關(guān)系，分析未來(lái)各種氣象因子對(duì)空氣的潛在危害影響，可以幫助相關(guān)部門制定空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的政策法規(guī)，制定各種大氣污染治理措施，降低污染物的排放總量，為重污染天氣提供定性定量的防治建議。

目前，眾多學(xué)者[2-4]從不同背景、不同視角、不同研究方法來(lái)對(duì)不同區(qū)域的顆粒物濃度展開(kāi)大量研究，并取得了相關(guān)成果。由于經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展帶來(lái)嚴(yán)重的大氣污染問(wèn)題，引起國(guó)內(nèi)外專家進(jìn)行了廣泛的深入研究，包括在污染物濃度成分[5-7]方面，研究表明PM2.5是污染環(huán)境的主要因子，并對(duì)有機(jī)氣溶膠的化學(xué)組成進(jìn)行探究。在污染來(lái)源[8-10]方面，發(fā)現(xiàn)二次氣溶膠源、部分交通源、化石燃料和生物質(zhì)燃燒源是PM2.5的主要來(lái)源。在時(shí)空分布[11]方面，著重研究顆粒物污染的時(shí)間變化特征以及空間發(fā)展規(guī)律。在氣象因素[12-14]分析方面，對(duì)各污染物濃度與氣象因素之間密切關(guān)系進(jìn)行研究。另外許多學(xué)者采用各種不同的研究方法對(duì)濃度分布進(jìn)行研究，如空間差異率(COD)[14]、MATLAB算法[15]、反距離權(quán)重(IDW)[16]以及遙感衛(wèi)星觀測(cè)方法[17]。其中，關(guān)于PM2.5的時(shí)空特征及因素分析是研究的重要內(nèi)容和方向。

近年來(lái)針對(duì)全國(guó)[18-19]、北京市[15,20]、京津冀地區(qū)[12,21]等地區(qū)PM2.5污染濃度空間格局相關(guān)的研究較多，但對(duì)黃河三角洲的空氣污染研究鮮少。黃河三角洲是世界六大河口三角洲之一，是我國(guó)國(guó)土開(kāi)發(fā)的重點(diǎn)區(qū)域，隨著經(jīng)濟(jì)政治文化不斷提高，大氣污染問(wèn)題日益受大家關(guān)注，污染物濃度有逐年提高的趨勢(shì)，并對(duì)許多領(lǐng)域都產(chǎn)生較大影響。對(duì)顆粒物濃度變化進(jìn)行研究，對(duì)黃河三角洲環(huán)渤海地區(qū)打造“碧海藍(lán)天”的生態(tài)環(huán)境、促進(jìn)區(qū)域發(fā)展可持續(xù)發(fā)揮重要影響。因此，本研究對(duì)黃河三角洲內(nèi)及周圍40個(gè)站點(diǎn)的大氣PM2.5污染濃度空間格局進(jìn)行分析，一定程度上對(duì)其進(jìn)行了整體污染分布模擬，從而進(jìn)一步踐行綠水青山就是金山銀山的發(fā)展理念，為改善該區(qū)域的大氣環(huán)境質(zhì)量提供借鑒。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 研究區(qū)域

本研究觀測(cè)區(qū)域黃河三角洲位于黃河入海口處， 即渤海南岸， 萊州灣西側(cè)， 地處117°31′E～119°18′E和36°55′N～38°16′N之間，主要分布于山東省的東營(yíng)市和濱州市境內(nèi)，涉及東營(yíng)、濱州以及濰坊、德州、淄博、煙臺(tái)市的部分地區(qū)共19個(gè)縣(市、區(qū))，總面積達(dá)2.65×1010m2。黃河三角洲是通過(guò)黃河攜來(lái)的大量泥沙不斷沉積而形成的一個(gè)三角洲平原，地勢(shì)非常平坦。這片三角洲屬于溫帶大陸性氣候，陽(yáng)光十分充足，雨熱同期，其中年平均降水量可達(dá)到五百多毫米，該區(qū)域內(nèi)植被和生物資源豐富多樣，生態(tài)類型非常獨(dú)特。

1.2 數(shù)據(jù)源

本研究選用來(lái)自中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè)總站(http://www.cnemc.cn/)的城市空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)發(fā)布平臺(tái)的逐小時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，黃河三角洲各監(jiān)測(cè)城市、及包括周圍部分地區(qū)共計(jì)40個(gè)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)，選取2017年1月1日—12月31日的PM2.5逐時(shí)監(jiān)測(cè)濃度數(shù)據(jù)，其對(duì)應(yīng)的氣象因子(溫度、濕度、風(fēng)速)逐時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象局氣象信息中心即NMIC(http://data.cma.cn/)，整理并計(jì)算分析監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的平均濃度，同時(shí)在進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理過(guò)程中，還計(jì)算數(shù)據(jù)的最大值和中位數(shù)作基礎(chǔ)性檢驗(yàn)，從而增加本文數(shù)據(jù)的可靠性與平穩(wěn)性，其中部分缺失數(shù)據(jù)用空白表示。這些監(jiān)測(cè)站點(diǎn)零散地分布在濱州市、東營(yíng)市、德州市、濰坊市、淄博市，黃河三角洲區(qū)域所有監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的地理位置見(jiàn)圖1。

圖1 黃河三角洲各監(jiān)測(cè)站點(diǎn)位置分布圖

1.3 數(shù)據(jù)分析方法

1.3.1空間分析法

(1)

1.3.2相關(guān)系數(shù)法

黃河三角洲地區(qū)PM2.5濃度污染時(shí)空格局變化與各氣象因子之間的關(guān)系，采用相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行衡量[23],其中PM2.5濃度與氣象因子之間的相關(guān)系數(shù)為：

(2)

為了較好地表征黃河三角洲PM2.5濃度與氣象因子之間的相關(guān)性，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品SPSS 25著重對(duì)濱州市三個(gè)站點(diǎn)(北中新校、第二水廠、沾化體育中心)的逐時(shí)PM2.5濃度與對(duì)應(yīng)站點(diǎn)的日均溫度(℃)、濕度(%)、風(fēng)速(風(fēng)級(jí))等幾種氣象因子進(jìn)行相關(guān)和回歸分析。

2 PM2.5濃度時(shí)空變化特征

2.1 整體空間分布特征

將這些站點(diǎn)的PM2.5年均濃度取平均值得出整體黃河三角洲的平均濃度為63.16μg·m-3，這一數(shù)值已經(jīng)嚴(yán)重超過(guò)WHO規(guī)定的PM2.5濃度年平均值。運(yùn)用ArcGIS，選用Kriging插值，對(duì)黃河三角洲2017年各個(gè)站點(diǎn)的PM2.5年均濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)插[24]，其濃度分布見(jiàn)圖2。圖中顏色越深表示濃度越高，且為相對(duì)集中區(qū)域。

圖2 2017年黃河三角洲PM2.5空間分布圖

從黃河三角洲PM2.5濃度空間插值圖(圖2)可以看出，各區(qū)域的污染情況都不盡相同，有高有低，連片分布，表現(xiàn)出明顯的地方特征，而PM2.5濃度總體分布格局呈現(xiàn)出西南高東北低的趨勢(shì)。這主要是因?yàn)椴煌貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)度不同，污染源、人類活動(dòng)強(qiáng)度以及氣象條件各種因素造成區(qū)域差異。周敏丹等[25]在探究廣州市大氣PM2.5濃度的驅(qū)動(dòng)因素時(shí)發(fā)現(xiàn)以公交車輛數(shù)、電力消費(fèi)量、工業(yè)總產(chǎn)值為主的人為因素對(duì)PM2.5變化的影響較為顯著。周曙東等[26]通過(guò)研究京津冀地區(qū)PM2.5的影響因素發(fā)現(xiàn)，工業(yè)廢氣、煤炭的消費(fèi)量對(duì)該地區(qū)污染物排放量具有顯著影響。相關(guān)研究[27-28]也表明除了復(fù)雜的自然氣象因素外，人為因素對(duì)污染物濃度升高也有一定的影響。黃三角西部地區(qū)人口和建筑物比較密集，相應(yīng)的交通運(yùn)輸以及能源的消費(fèi)量、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等排放大量的人為氣溶膠，從而導(dǎo)致PM2.5污染物濃度比較高，而東部沿海地區(qū)相對(duì)西部?jī)?nèi)陸來(lái)說(shuō)，風(fēng)速較大, 利于污染物的稀釋和擴(kuò)散[29]，故應(yīng)該將西南部以及西部地區(qū)作為治理工作的重中之重。

2.2 季節(jié)變化

同樣，利用ArcGIS軟件中的Kriging空間插值，對(duì)黃河三角洲春(3月1日—5月31日)、夏(6月1日—8月31日)、秋(9月1日—11月31日)、冬(12月1日—2月28日)四季的各個(gè)站點(diǎn)PM2.5濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，其濃度分布見(jiàn)圖3～圖6。

通過(guò)對(duì)比分析四季的空間分布來(lái)看，其濃度高低都表現(xiàn)為明顯的片狀分布，而春、夏和秋季的污染狀況明顯好于冬季，冬季是四季當(dāng)中PM2.5濃度最高的時(shí)期，最高濃度高達(dá)100.89μg·m-3。春季濃度較高的區(qū)域范圍包括以濱城區(qū)為圓心，呈圓弧狀向四周擴(kuò)散的周圍區(qū)域，主要是濱州市污染最為嚴(yán)重，其次是德州市的濃度次高，主要以樂(lè)陵市為主，而低值區(qū)域?yàn)辄S三角的東南地區(qū)。夏季濃度高值區(qū)域位于西南地區(qū)的鄒平縣，往北濃度依次降低，而低值區(qū)域?yàn)闁|部及東南地區(qū)。秋季地區(qū)的濃度高值位于鄒平縣、高青縣以及博興縣附近，東北地區(qū)為濃度中值區(qū)域，低值區(qū)域依然位于東方向。冬季濃度值從西南方向東北方向逐漸遞減，低值區(qū)域不再位于東南方向，而是位于以河口縣、利津縣、無(wú)棣縣、沾化區(qū)、墾利區(qū)以及東營(yíng)區(qū)為主的東北方向。

圖3 春季PM2.5空間分布圖

圖4 夏季PM2.5空間分布圖

圖5 秋季PM2.5空間分布圖

圖6 冬季PM2.5空間分布圖

不同季節(jié)的PM2.5濃度值見(jiàn)表1。由表1可知，PM2.5濃度受季節(jié)影響比較顯著，相對(duì)來(lái)說(shuō)，春、冬季的PM2.5濃度高于夏、秋季節(jié)，然而冬天是污染最嚴(yán)重濃度最高的季節(jié)，其濃度可高達(dá)94.32μg·m-3。這是由于秋冬季屬于采暖期，又恰逢春節(jié)期間，大量的煤炭和爆竹會(huì)產(chǎn)生大量的污染物，使得PM2.5濃度較高。

表1 PM2.5濃度季節(jié)變化

2.3 月變化

圖7為2017年黃河三角洲PM2.5濃度的月變化趨勢(shì)。由圖7可看出：與前邊季節(jié)性變化相對(duì)應(yīng)，不同月份PM2.5濃度不同，其中1月為濃度最高月份，達(dá)到一年中最大值114.66μg·m-3，1月之后濃度開(kāi)始急劇下降，隨后降幅逐漸減緩，在8月達(dá)到最低值即谷值，為34.18μg·m-3，隨后在9月份開(kāi)始呈上升趨勢(shì)。

圖7 2017年P(guān)M2.5月平均濃度

2.4 日變化

冬季輻射強(qiáng)度弱和日照時(shí)間短，易形成穩(wěn)定逆溫層，不利于污染物的擴(kuò)散和稀釋，且1月1日—7日是全年污染物濃度較高、持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)時(shí)期[30]，故選取濱州市和東營(yíng)市2017年1月1日至1月7日的平均逐時(shí)濃度數(shù)據(jù)，來(lái)清晰地分析反映PM2.5濃度一天中隨時(shí)間的變化規(guī)律即逐時(shí)變化規(guī)律。

由圖8可知PM2.5濃度變化范圍較大，盡管不同地區(qū)的監(jiān)測(cè)濃度有差異，但他們卻呈現(xiàn)出相似的變化趨勢(shì)。

圖8 PM2.5濃度日變化

東營(yíng)市一天中的PM2.5濃度在中午12：00出現(xiàn)峰值，呈現(xiàn)中午和夜間高，上午和下午低的趨勢(shì)，其中從凌晨開(kāi)始除了凌晨5：00濃度上升外，PM2.5濃度開(kāi)始逐步降低，于上午8：00降低至125.86μg·m-3；8：00后濃度逐漸升高，并又在13：00至16：00出現(xiàn)減小降低的走勢(shì)，從而到達(dá)一整天中的最低值117.43μg·m-3；17：00至22：00濃度顯著升高，并在22：00達(dá)到最高值152.43μg·m-3。濱州市則是在中午11：00時(shí)，PM2.5濃度達(dá)到最高值即峰值，表現(xiàn)出中午和晚上濃度高，早上和下午濃度低的趨勢(shì)，其中從凌晨開(kāi)始PM2.5濃度逐步降低，于凌晨6：00降低至最低值135.71μg·m-3， 6：00后濃度逐漸升高，并又在12：00至16：00出現(xiàn)降低的趨勢(shì)；17：00至22：00濃度顯著升高[31]。

這與人類活動(dòng)有關(guān)，黎明人類活動(dòng)開(kāi)始逐漸增加，上下班高峰期導(dǎo)致污染物排放量增加，這是導(dǎo)致空氣中PM2.5濃度較高的原因之一。另外，夜間和早晨易形成逆溫層，導(dǎo)致空氣無(wú)法對(duì)流，從而使得污染物難以擴(kuò)散，故PM2.5濃度普遍較高。而入夜后，各種污染物停止排放，將會(huì)直接導(dǎo)致PM2.5濃度持續(xù)降低[32]，同時(shí)隨著太陽(yáng)升高，午后的氣溫狀況不容易形成逆溫層，污染物得以擴(kuò)散，從而出現(xiàn)PM2.5低值現(xiàn)象。

3 氣象因子對(duì)PM2.5濃度的影響

3.1 多因子相關(guān)性分析

氣象對(duì)空氣污染的擴(kuò)散和稀釋作用非常復(fù)雜，在不同的氣候背景和不同年份，不同的氣象因子對(duì)PM2.5濃度的影響是有差異的，有的時(shí)候影響是完全相反的，另外在一定條件下會(huì)由某些特定因素起主要作用。在本文研究背景下，濱州時(shí)濃度變化較為顯著，以濱州主要站點(diǎn)(北中新校、第二水廠、沾化體育中心)為例，通過(guò)SPSS對(duì)PM2.5濃度和溫度、濕度以及風(fēng)速進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析，得到表2～表4各相關(guān)系數(shù)r和顯著水平。

從相關(guān)系數(shù)的數(shù)值可以看出，各氣象因子比如氣溫、風(fēng)速和相對(duì)濕度等對(duì)各監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的空氣影響大小不同，存在一定的差異性。其中北中新校的PM2.5濃度與溫度、濕度、風(fēng)速的相關(guān)系數(shù)大小分別為-0.255**，0.121*，0.026，該數(shù)據(jù)表明PM2.5濃度與溫度極顯著相關(guān)，有明顯的相關(guān)性，與濕度顯著相關(guān)且相關(guān)性強(qiáng)，而與風(fēng)速的相關(guān)系數(shù)相對(duì)來(lái)說(shuō)較小，相關(guān)性不明顯，但仍然對(duì)濃度有一定的影響。第二水廠的PM2.5濃度與溫度、濕度、風(fēng)速的相關(guān)系數(shù)大小分別為-0.283**，0.105*，-0.234**，該數(shù)據(jù)表明PM2.5濃度與溫度、風(fēng)速極顯著相關(guān)，相關(guān)性很明顯且相關(guān)性很強(qiáng)，與濕度是呈顯著相關(guān)。沾化體育中心的PM2.5濃度與溫度、濕度、風(fēng)速的相關(guān)系數(shù)大小分別為-0.334**，0.084，0.042，該數(shù)據(jù)說(shuō)明PM2.5濃度與溫度因素極顯著相關(guān)，與濕度和風(fēng)速相關(guān)不顯著。從整體來(lái)說(shuō)溫度和濕度與PM2.5濃度的相關(guān)性是較顯著的，也就是說(shuō)溫度和濕度與各站點(diǎn)空氣質(zhì)量的關(guān)系較為密切，而風(fēng)速影響程度相對(duì)來(lái)說(shuō)較低。

表2 北中新校PM2.5濃度與各氣象因子相關(guān)系數(shù)

表3 第二水廠PM2.5濃度與各氣象因子相關(guān)系數(shù)

表4 沾化體育中心PM2.5濃度與各氣象因子相關(guān)系數(shù)

3.2 氣溫的影響

在上一部分研究了PM2.5濃度與各種氣象因子的相關(guān)性之后，再對(duì)各因子進(jìn)行回歸分析，得到各因子與濃度之間的線性方程以及預(yù)測(cè)線，從而進(jìn)一步研究其相關(guān)程度。圖9所示為濱州站點(diǎn)(北中新校、第二水廠、沾化體育中心)的PM2.5逐月平均濃度與溫度月均值的相關(guān)關(guān)系。

圖9 黃河三角洲PM2.5月均濃度隨月均溫度的變化

綜合各站點(diǎn)的線性回歸分析結(jié)果表明，溫度和PM2.5濃度之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性(R=-0.255，R=-0.279，R=-0.334)。隨著溫度升高，PM2.5濃度明顯減??；反之，當(dāng)溫度降低時(shí)，PM2.5濃度又相應(yīng)地增大。導(dǎo)致這種現(xiàn)象是因?yàn)楫?dāng)氣溫較高時(shí)，大氣不穩(wěn)定，在熱力對(duì)流作用下，從而加速污染物PM2.5的擴(kuò)散，使得PM2.5的濃度降低[33]。而溫度降低出現(xiàn)逆溫層時(shí)，會(huì)阻礙PM2.5垂直方向的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)，使得污染物聚集在近地層大氣中，從而進(jìn)一步加劇了空氣污染的程度。除此之外，傍晚下班交通高峰期會(huì)產(chǎn)生許多污染物，因此PM2.5濃度升高。

3.3 濕度的影響

由圖10各站點(diǎn)變化圖可知，當(dāng)PM2.5濃度為最高時(shí)，其對(duì)應(yīng)的相對(duì)濕度也會(huì)處于一個(gè)較高值。當(dāng)PM2.5濃度為最低濃度時(shí)，其對(duì)應(yīng)的濕度也處于一個(gè)較低值。可見(jiàn)，黃河三角洲的濕度與PM2.5濃度呈正相關(guān)關(guān)系(R=0.133，R=0.089，R=0.098)，當(dāng)相對(duì)濕度越高時(shí)，PM2.5濃度也就越高。當(dāng)濕度變大時(shí)，PM2.5吸濕膨脹，從而使得細(xì)顆粒物數(shù)量變多，進(jìn)而PM2.5濃度升高。

圖10 黃河三角洲PM2.5月均濃度隨月均濕度的變化

3.4 風(fēng)速的影響

研究表明，風(fēng)對(duì)污染物的運(yùn)輸和擴(kuò)散起著極其重要的作用。風(fēng)速對(duì)PM2.5濃度具有雙重影響，在一定的風(fēng)級(jí)大小范圍內(nèi)，風(fēng)速越大越有利于污染物濃度的降低[33]。由圖11可知，濱州市的風(fēng)力臨界值大約為2級(jí)，即風(fēng)力小于 2級(jí)時(shí)，污染物濃度變化不明顯，有隨著風(fēng)速變大而濃度升高的趨勢(shì)。這是由于風(fēng)速較小特別是靜風(fēng)時(shí)，空氣流動(dòng)較緩慢，不利于高污染區(qū)域與低污染區(qū)域的顆粒物傳輸，污染物水平方向擴(kuò)散較弱[34]，使得顆粒物在近地面處堆積，濃度升高。當(dāng)風(fēng)力大于2級(jí)時(shí)，風(fēng)速越大，其對(duì)應(yīng)的PM2.5濃度表現(xiàn)出減少的趨勢(shì)，二者呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)。這是因?yàn)轱L(fēng)速變大，大氣層結(jié)構(gòu)就會(huì)變得相對(duì)來(lái)說(shuō)不夠穩(wěn)定，使得湍流作用變強(qiáng)，從而越有利于PM2.5的擴(kuò)散和運(yùn)輸。

圖11 黃河三角洲PM2.5月均濃度隨月均風(fēng)速的變化

4 結(jié)論與討論

1) 2017年黃河三角洲PM2.5年平均濃度為63.16μg·m-3，與WHO空氣質(zhì)量規(guī)范還有一定的差距。從插值圖中可以看出，黃河三角洲的PM2.5濃度空間分布差異非常明顯，污染物濃度總體趨勢(shì)是西南地區(qū)高于東北地區(qū)。為此，應(yīng)區(qū)分不同區(qū)域，對(duì)污染物進(jìn)行特殊管理，提前采取相應(yīng)的措施來(lái)減少其污染物的排放。

2) 從整體來(lái)看，PM2.5濃度表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性變化特征，其中秋、冬季PM2.5濃度較高，而相對(duì)來(lái)說(shuō)春、夏季濃度較低。從不同的月份來(lái)看，黃河三角洲PM2.5的濃度在1月最高，高達(dá)114.66μg·m-3，在8月最低，低至34.18μg·m-3，這與冬季燃燒大量煤炭，排放污染物有關(guān)系。因而更應(yīng)該加大對(duì)冬季大氣污染物的治理，加大低碳清潔力度，要大力發(fā)展清潔能源逐步替代傳統(tǒng)的煤炭能源，協(xié)同控制溫室氣體排放，執(zhí)行大氣污染物特別排放限值，實(shí)行冬季清潔取暖，繼續(xù)嚴(yán)格執(zhí)行春節(jié)期間收緊煙花爆竹燃放政策。

3) 冬季東營(yíng)市和濱州市的PM2.5質(zhì)量濃度都表現(xiàn)出明顯的雙峰雙谷型，平均最大值位于12：00和22：00這兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)。總之，PM2.5濃度從黎明開(kāi)始上升，在下午時(shí)間段達(dá)到濃度最小值，呈現(xiàn)出明顯的夜間高于日間的污染現(xiàn)象。

4) PM2.5濃度與氣象因子之間有相關(guān)性，受氣象因素影響比較大，溫度降低和相對(duì)濕度增加都會(huì)導(dǎo)致PM2.5濃度增大，而風(fēng)速對(duì)PM2.5濃度具有雙重影響，超過(guò)一定范圍，增大風(fēng)速將使空氣中的顆粒物濃度減少。

目前中國(guó)大氣環(huán)境面臨的形勢(shì)非常嚴(yán)峻，大氣污染是中國(guó)第一大環(huán)境污染問(wèn)題。2018年黨中央印發(fā)《關(guān)于全面加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)，堅(jiān)決打好污染防治攻堅(jiān)戰(zhàn)的意見(jiàn)》。為準(zhǔn)確掌握PM2.5的時(shí)間空間分布形態(tài)及關(guān)聯(lián)因子，本文通過(guò)利用2017年整年的多監(jiān)測(cè)站點(diǎn)監(jiān)測(cè)的時(shí)均數(shù)據(jù)，分析黃河三角洲PM2.5濃度的污染水平，并研究其時(shí)空分布特征，以及受溫度、濕度、風(fēng)速等氣象因子的變化發(fā)展規(guī)律，在一定會(huì)程度上可以提供準(zhǔn)確、及時(shí)的信息，為空氣預(yù)測(cè)提供重要的參考價(jià)值，從而改善空氣質(zhì)量，減少污染物的排放。然而，本文未能對(duì)連續(xù)多年的時(shí)空演化特征進(jìn)行深入研究，缺乏PM2.5與其他大氣污染物等影響因子的綜合解析，這將是下一步研究的主要攻克方向。