三门峡市PM2.5时空变化特征及趋势预测研究

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摘要：为研究三门峡市大气颗粒物污染状况，根据2017年-2022年PM2.5和PM10监测数据，利用地理空间分布和Mann-KendaⅡ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PM2.5和PM10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；PM2.5和PM10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，PM2.5和PM10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PM2.5浓度较高，为87.710 ug／m3（95%置信区间：61.202-114.219ug／m3）。（剩余429字）