摘要：青藏高原地区的大气污染防治不仅是打赢蓝天保卫战的有力举措，也是维护青藏高原生态安全屏障、实现高原经济高质量发展和可持续发展的必然要求。基于长时间序列和高空间分辨率的PM2.5数据，采用空间自相关模型分析青藏高原县域尺度PM2.5浓度的静态空间关联特征，结合传统和空间Kernel密度估计探究PM2.5浓度的分布动态演进和长期转移趋势，最后运用空间马尔可夫链刻画青藏高原县域尺度PM2.5浓度的空间转移特征。结果表明：(1)青藏高原县域尺度PM2.5浓度起步较高且空间锁定特征显著，新疆南部、青海省的柴达木盆地、西宁市和海东市内区县始终是PM2.5高排放地区；(2)青藏高原县域尺度PM2.5浓度呈现显著的空间关联特征，局部空间关联主要以H-H和L-L两种同质性空间关联类型为主；(3)青藏高原县域尺度PM2.5浓度呈现整体下降的分布动态演进特征，局部差异仍显较大，考虑相邻地区的空间影响时，表现出空间收敛模式和显著的空间正相关性；3期时间滞后条件下，PM2.5浓度高值区的虹吸效应增强，地区之间的相互作用影响着青藏高原PM2.5浓度的未来空间分布。(4)青藏高原县域尺度PM2.5浓度的空间转移趋势稳定，难以实现县域尺度单元上的跳跃式转移。本文可为识别青藏高原县域尺度PM2.5浓度空间动态演进特征，实施精准化的大气污染防治政策，进而促进高原地区大气污染防控和生态文明建设提供理论参考。
文章目录
1 引言
2 研究设计
2.1 研究区概况
2.2 研究方法
2.2.1 空间自相关模型
2.2.2 空间Kernel密度估计
2.2.3 马尔可夫链
2.3 数据来源及预处理
3 研究结果
3.1 1 km×1 km PM2.5时空分布数据适用性精度验证
3.2 青藏高原县域尺度PM2.5浓度空间分布特征
3.3 青藏高原县域尺度PM2.5浓度空间关联特征
3.4 青藏高原县域尺度PM2.5浓度分布动态演进特征
3.4.1 传统Kernel密度估计
3.4.2 空间Kernel密度估计
3.5 青藏高原县域尺度PM2.5浓度时空转移规律
4 讨论与结论
4.1 讨论
4.2 结论
4.3 研究展望