【摘 要】
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根据2015—2020年中国近1500个监测站点PM2.5小时浓度数据，利用空间自相关分析、回归分析及小波分析方法，探索了中国PM2.5浓度与异常的时空演化及其与ENSO（El Ni?o-Southern Oscillation，厄尔尼诺-南方涛动）之间的关系.结果表明，PM2.5污染具有显著空间自相关性，空间上存在明显集聚特征. PM2.5浓度较高的站点通常位于华北地区，其次是华中、华东北部，而
【基金项目】
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山东自然科学基金项目（No.ZR2020MD016）；
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根据2015—2020年中国近1500个监测站点PM2.5小时浓度数据，利用空间自相关分析、回归分析及小波分析方法，探索了中国PM2.5浓度与异常的时空演化及其与ENSO（El Ni?o-Southern Oscillation，厄尔尼诺-南方涛动）之间的关系.结果表明，PM2.5污染具有显著空间自相关性，空间上存在明显集聚特征. PM2.5浓度较高的站点通常位于华北地区，其次是华中、华东北部，而PM2.5浓度较低的站点通常位于青藏、华南南部和西南南部地区，特别是华南沿海区域.两个ENSO期间，夏季，全国各区域厄尔尼诺年（2015年和2018年）PM2.5平均浓度高于拉尼娜年（2017年和2020年）；冬季，北方大部分区域，除ENSO II内蒙古和青藏地区以外，厄尔尼诺年PM2.5平均浓度也高于拉尼娜年，但华南和西南地区的结果相反，表明ENSO对我国冬季南北方PM2.5污染的影响可能相反.回归分析表明，华北、华东、华中北部及东北地区PM2.5月均浓度正异常与ENSO正相（厄尔尼诺）相关，华中南部、华东南部、华南及西南地区PM2.5月均浓度正异常与ENSO呈负相（拉尼娜）相关.这些PM2.5浓度异常可以部分解释为与ENSO相关的气象因素异常的影响，我国北方（除ENSO II青藏以外），特别是东北的PM2.5污染正（负）异常同时受ENSO正相厄尔尼诺（负相拉尼娜）期间的异常高（低）温和降水负（正）异常的共同影响，而中国东南沿海地区PM2.5污染正（负）异常主要与ENSO负相拉尼娜（正相厄尔尼诺）导致的负（正）降水异常和异常东北（西南）风相关.
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