基于稀疏监测点的监测数据无法直接获取城市内部空气污染的高分辨率空间分布。以武汉市为例,研究了基于土地利用回归(land use regression,LUR)模型的大气PM2.5浓度高分辨率空间分布模拟。采用双变量相关分析识别出与PM2.5浓度相关性最...基于稀疏监测点的监测数据无法直接获取城市内部空气污染的高分辨率空间分布。以武汉市为例,研究了基于土地利用回归(land use regression,LUR)模型的大气PM2.5浓度高分辨率空间分布模拟。采用双变量相关分析识别出与PM2.5浓度相关性最高的4个影响因子,分别是1 000m缓冲区内道路长度,500m缓冲区内水域面积,500m缓冲区内建设用地面积以及工业污染影响。采用PM2.5月平均浓度和识别出的影响因子连同气象条件(月平均温度和月降水量)进行多元线性回归分析,相关系数R2达到0.905,调整后的R2为0.885。在研究区建立均匀格网(2km×2km),利用得到的LUR方程计算格点PM2.5浓度值,应用空间插值制成武汉市主城区夏季PM2.5浓度空间分布模拟图。模拟结果显示,主城区有三个PM2.5浓度高值中心,分别为青山工业区、江北工业区和汉口汉西建材市场区域。汉阳南部、武昌南部的大型湖泊和水域面积比例较大的区域表现为两个PM2.5浓度低值中心。展开更多
文摘基于稀疏监测点的监测数据无法直接获取城市内部空气污染的高分辨率空间分布。以武汉市为例,研究了基于土地利用回归(land use regression,LUR)模型的大气PM2.5浓度高分辨率空间分布模拟。采用双变量相关分析识别出与PM2.5浓度相关性最高的4个影响因子,分别是1 000m缓冲区内道路长度,500m缓冲区内水域面积,500m缓冲区内建设用地面积以及工业污染影响。采用PM2.5月平均浓度和识别出的影响因子连同气象条件(月平均温度和月降水量)进行多元线性回归分析,相关系数R2达到0.905,调整后的R2为0.885。在研究区建立均匀格网(2km×2km),利用得到的LUR方程计算格点PM2.5浓度值,应用空间插值制成武汉市主城区夏季PM2.5浓度空间分布模拟图。模拟结果显示,主城区有三个PM2.5浓度高值中心,分别为青山工业区、江北工业区和汉口汉西建材市场区域。汉阳南部、武昌南部的大型湖泊和水域面积比例较大的区域表现为两个PM2.5浓度低值中心。
