摘要: 空气污染水平通常受到污染源排放和气象条件的共同影响。为了精确识别污染源排放对污染物质量浓度的影响，必须消除气象因素的干扰，以揭示出真实的排放效应。本文基于Kolmogorov-Zurbenko（KZ）滤波法分析了2020年3月1日至2024年3月1日宿迁市PM2.5、PM10和O3质量浓度的各时间分量随时间及季节变化的特征。针对不同的污染物，构建性能较优的回归模型进行气象因素调整，定量评估了气象条件和污染源排放对污染物质量浓度趋势变化的贡献。结果表明，仅受污染源排放影响的PM2.5的长期分量呈现出平稳趋势；PM10的长期分量呈现出波动下降趋势；而O3的长期分量则呈现出波动上升趋势。与2020年3月1日至2021年3月1日相比，2023年3月1日至2024年3月1日排放和气象条件对PM2.5质量浓度趋势变化的贡献值分别为0.46μg·m-3、1.27μg·m-3；对PM10质量浓度趋势变化的贡献值分别为-3.36μg·m-3、3.58μg·m-3；对O3质量浓度趋势变化的贡献值分别为5.25μg·m-3、-2.70μg·m-3。研究结果表明，污染源排放和气象条件对污染物浓度变化趋势的贡献存在差异，因此应根据不同污染物的特性制定针对性的治理措施。