热带气象学报

作者：吴楚冰, 肖福安, 邓玉娇, 吴志峰

单位：1.广州大学地理科学与遥感学院,广东广州5100062.南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海),广东珠海5190823.广东省生态气象中心,广东广州510641

关键词：PM_2.5, 遥感数据, 时空分布, 珠江三角洲

基金：广州市基础研究计划市校(院)企联合资助项目2024A03J0086；国家自然科学基金42476021；国家自然科学基金重大研究计划重点项目92158204；广东省基础与应用基础研究基金自然科学基金项目2025A1515010956；

过往基于观测站点对PM2.5浓度时空特征的揭示并不完整，本文评估了珠江三角洲城市群PM2.5遥感反演数据的准确性，并基于遥感反演数据进一步探讨了PM2.5年均、季均和月均浓度的时空格局变化及影响因素。2015—2022年的校验结果表明，遥感反演数据在珠三角城市群的准确度较高(R2：0.964~0.998)，通过分段线性回归分析发现，2000—2022年PM2.5年均浓度在时间上呈现“上升-停滞-下降”的阶段特征，转折点为2004年和2013年(R2=0.943 6)，主要影响因素为政府政策；空间上呈现“中心高，四周低”的分异规律，广佛(广州佛山)交界处基本为PM2.5污染的重心，污染最轻的区域为珠海、惠州东南部和江门南部。此外，扩展经验正交函数(EEOF)和小波分析结果表明，PM2.5浓度还具有显著的季节变化规律，具体表现为“秋冬高，春夏低”。以高污染时期(2003—2014年)为例，PM2.5月均浓度值在全年内呈现“先降后升”的趋势，1月最高(62.55 μg·m-3)，7月最低(22.53 μg·m-3)，降水是其主要影响因素；空间上，PM2.5浓度高的月份(10月—次年1月)，污染范围向南扩散至江门和珠海，且不同地区的污染浓度差距较大。该研究结果可以为城市群的大气污染联防联控提供理论支撑。

来源：2026年第1期

《热带气象学报》期刊编辑部

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