黄河流域五大城市群PM2.5时空演变与影响因素探讨

以黄河流域5大城市群82个城市为研究区域，选取2016—2020年中国环境监测总站发布的环境空气颗粒物（PM2.5）数据，采用空间自相关、地理探测器和地理加权回归等方法，研究PM2.5的时空分布特征和空间异质性的主要驱动影响因素。结果表明：（1）PM2.5年均值的变化大体呈倒“N”型，季均值变化呈先降后升的周期规律性的“U”型。（2）在空间分布上，形成了黄河下游>中游>上游的梯度递减空间差异格局，并有逐渐下降的趋势。（3）PM2.5演变整体上呈正自相关集聚分布，集聚类型主要为高-高集聚、低-低集聚和低-高集聚类型。（4）2016年和2020年PM2.5空间分异的自然地理因素比社会经济因素的驱动力更强，交互作用结果为双因子增强或非线性增强2种类型。（5）通过地理加权回归模型对分异探测解释力变化最大的5个因子进行拟合，5 a间各因子对5大城市群PM2.5污染的负效应不断提高，正效应呈下降趋势，空间作用方向及强度上差异显著。研究结果为黄河流域5大城市群大气污染防治和环境规制完善提供参考依据，助推黄河流域生态保护和高质量发展。