基于GWR模型的中国城市雾霾污染影响因素的空间异质性研究

• 作者: 王少剑 陈静 高爽
• 来源期刊: 地理研究
• 关键词: 大气污染 PM2.5浓度 地理加权回归模型 空间异质性 中国
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 651-668
• 页数: 18页
• 语种: 中文
• DOI: 10.11821/dlyj020181389

摘要

基于全国城市的PM2.5监测数据,识别PM2.5的时空分布特征,并着重利用地理加权回归模型分析自然和社会经济因素对PM2.5影响的空间异质性.结果 显示:2015年全国PM2.5的年均浓度为50.3 μg/m3,浓度变化呈现冬高夏低,春秋居中的“U型”特征;PM2.5的空间集聚状态明显,其中京津冀城市群是全国PM2.5的污染重心.地理加权回归结果显示:影响因素除高程外,其余指标均呈现正负两种效应,且影响程度具有显著的空间差异性特征.从回归系数的贡献均值来看,自然因素对城市PM2.5浓度影响强度由高到低依次是高程、相对湿度、温度、降雨量、风速、植被覆盖指数;各类社会经济指标对城市PM2.5浓度影响强度排名依次是人口密度、研发经费、建设用地比例、产业结构、外商直接投资、人均GDP.由于各指标对城市PM2.5浓度变化的影响程度存在着空间异质性,因此在制定大气治理对策时可以考虑不同指标影响程度的空间差异,从而使得治霾对策更具针对性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈静	福建师范大学地理科学学院	37	51	4.0	5.0
2	王少剑	中山大学地理科学与规划学院广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室	22	308	7.0	17.0
3	高爽	中山大学地理科学与规划学院广东省城市化与地理环境空间模拟重点实验室	4	3	1.0	1.0