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黑龙江省PM_(2.5)和O_(3)污染时空分布特征及气象影响分析
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作者 王晓雪 周嘉 《现代园艺》 2024年第23期10-13,共4页
近年来,我国经济发展迅速,但是环境问题也日益严重,各种污染物的排放日益增多。东北三省作为我国重要的工业基地,加之冬季燃煤取暖,造成空气污染严重。针对黑龙江12个地级市及1个地区的PM_(2.5)和O_(3)的污染现状进行分析。选取了2017-2... 近年来,我国经济发展迅速,但是环境问题也日益严重,各种污染物的排放日益增多。东北三省作为我国重要的工业基地,加之冬季燃煤取暖,造成空气污染严重。针对黑龙江12个地级市及1个地区的PM_(2.5)和O_(3)的污染现状进行分析。选取了2017-2022年的污染物数据,分析了PM_(2.5)和O_(3)在黑龙江省时间和空间上的分布。结果表明,PM_(2.5)年平均月浓度呈U型,夏季低,冬季高;O_(3)浓度在2017-2022年间年平均月浓度呈倒U型,夏季高、冬季低。空间分布上PM_(2.5)主要呈南高北低的态势,O_(3)主要呈南高北低、西高东低的态势。同时,基于前人的研究,分析了气象因子对PM_(2.5)和O_(3)浓度的影响,得出PM_(2.5)与温度负相关,O_(3)与温度正相关;气压升高,PM_(2.5)先上升后下降,O_(3)气压负相关;湿度小时,与PM_(2.5)浓度呈正相关,湿度大时,与PM_(2.5)浓度呈负相关;O_(3)浓度与湿度正相关(临界值之前)都与风速呈负相关。研究成果可为黑龙江省PM_(2.5)和O_(3)的协同防控提供数据依据。 展开更多
关键词 PM_(2.5)时空分布 o_(3)气象因素 黑龙江
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宁波市O_(3)与气象因素短期暴露对死亡人数的影响及交互作用 被引量：3
2
作者 张丽 张晓飞 +5 位作者 石国秀 吕康 豆倩 李永红 姚孝元 郑山 《中华疾病控制杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期522-527,539,共7页
目的探索O_(3)与气象因素短期暴露对死亡人数的影响及交互作用。方法基于宁波市2014―2018年死因、气象及环境监测数据,利用分布滞后非线性模型(distributed lag nonlinear model,DLNM)分析宁波市O_(3)与气象因素短期暴露对死亡人数的... 目的探索O_(3)与气象因素短期暴露对死亡人数的影响及交互作用。方法基于宁波市2014―2018年死因、气象及环境监测数据,利用分布滞后非线性模型(distributed lag nonlinear model,DLNM)分析宁波市O_(3)与气象因素短期暴露对死亡人数的影响及交互作用。结果低温、低温湿指数(temperature⁃humidity index,THI)、低风寒指数(wind chill index,WCI)能够增加全因死亡、呼吸系统及循环系统疾病人群的死亡风险;O_(3)短期暴露对全因死亡、呼吸系统及循环系统疾病死亡风险的影响均有统计学意义(均有P<0.05),其效应最大值分别出现在累积滞后06、07和06 d,RR值分别为1.008(95%CI:1.004~1.011)、1.015(95%CI:1.007~1.022)和1.009(95%CI:1.004~1.014);短期O_(3)暴露与高温、高THI、高WCI对全因死亡、呼吸系统及循环系统疾病人群死亡风险具有协同增强作用,且该效应在≥65岁人群中最为显著。结论宁波市O_(3)与气象因素短期暴露对死亡人数存在一定的影响,且存在交互作用,其中≥65岁人群可能为潜在高危人群。 展开更多
关键词 o_(3)气象因素 交互作用 死亡风险 分布滞后非线性模型
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