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PM2.5浓度空间分异模拟模型对比:以京津冀地区为例
PM2.5浓度空间分异模拟模型对比:以京津冀地区为例
作者:
吴健生
李嘉诚
涂媛杰
王茜
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
土地利用回归模型
PM2.5
地理加权回归
空间分异
大气污染
摘要:
在我国快速的城市化进程中,快速的经济发展和日益增加的能源消耗带来的大气污染不断增加,特别是细颗粒物污染如PM2.5污染越来越严重,PM2.5污染相关研究成为一个热点议题.高浓度的PM2.5是形成我国京津冀、 珠三角和长三角地区大气灰霾的主要原因,大气污染已成为制约京津冀地区乃至全国可持续发展的关键问题,长期暴露在PM2.5大气污染中,会对人类健康造成诸多不良影响.土地利用回归模型可以实现大气污染物浓度的时空模拟,明晰PM2.5浓度的空间分布特征对于大气污染的防治和流行病学的研究具有重要意义.本研究利用2014年1月1日至2014年12月31日京津冀地区104个监测站点的大气污染物浓度数据,结合VIIRS(visible infrared imaging radiometer)AOD(aerosol optical depth)、 土地覆被、 气象因子、道路分布、 人口密度、 污染源分布等信息,分别利用最小二乘和地理加权回归构建土地利用回归模型,对PM2.5浓度时空分布情况进行模拟,其中包括含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,以及不包含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,这4个模型的修正R2值分别为82.13%、84.87%、80.45%和81.99%.研究表明,相比最小二乘回归,使用地理加权回归的方法能一定程度上提升土地利用回归模型的结果.
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细颗粒物(PM2.5)
自动监测
现场比对
内容分析
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引文网络
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期刊文献
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文献信息
篇名
PM2.5浓度空间分异模拟模型对比:以京津冀地区为例
来源期刊
环境科学
学科
地球科学
关键词
土地利用回归模型
PM2.5
地理加权回归
空间分异
大气污染
年,卷(期)
2017,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
2191-2201
页数
11页
分类号
X513
字数
语种
中文
DOI
10.13227/j.hjkx.201611114
五维指标
作者信息
序号
姓名
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发文数
被引次数
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G指数
1
吴健生
北京大学城市规划与设计学院城市人居环境科学与技术重点实验室
83
3641
33.0
59.0
5
王茜
北京大学城市规划与设计学院城市人居环境科学与技术重点实验室
74
393
9.0
18.0
6
李嘉诚
深圳市城市规划设计研究院城市发展与土地政策研究所
3
78
2.0
3.0
7
涂媛杰
北京大学城市规划与设计学院城市人居环境科学与技术重点实验室
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研究主题发展历程
节点文献
土地利用回归模型
PM2.5
地理加权回归
空间分异
大气污染
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
环境科学
主办单位:
中国科学院生态环境研究中心
出版周期:
月刊
ISSN:
0250-3301
CN:
11-1895/X
开本:
16开
出版地:
海淀区双清路18号(北京市2871信箱)
邮发代号:
2-821
创刊时间:
1976
语种:
chi
出版文献量(篇)
10846
总下载数(次)
54
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