地表植被景观对PM2.5浓度空间分布的影响研究

• 作者: 吴双 谢涛 郑蕉 陈文波
• 来源期刊: 生态学报
• 关键词: 植被景观 耦合 尺度效应 植被覆盖度
• 年，卷（期）: 2020,（19）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 7044-7053
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.5846/stxb201910202200

摘要

我国当前城市日益频发的雾霾问题引发公众广泛关注,PM2.5被认为是雾霾的主要成因.研究认为,在某一区域短时间尺度上(如日),PM2.5浓度主要受气象条件影响.但在较长时间尺度上(如季,年),由于气象条件基本相似,则PM2.5浓度主要受土地利用特别是地表植被景观的影响.如何耦合地表植被景观格局与PM2.5浓度信息,定量分析其影响是当前相关科学研究的一个难点,需要引入新思路.首先基于季节气象条件基本相似的科学假设,采用土地利用回归模型分四季高精度模拟PM2.5浓度空间分布.其次,采用像元二分模型分四季估算研究区植被覆盖度.在此基础上采用随机抽样法通过统计回归模型耦合植被覆盖度与PM2.5空间分布,定量研究植被覆盖度对PM2.5分布影响及其尺度效应.研究结果表明:1)植被覆盖度与PM2.5浓度在本研究选择的空间尺度上,都显著负相关,说明植被覆盖度对PM2.5具有显著影响;同一个季节不同尺度上,以及不同季节同一尺度上的植被覆盖度对PM2.5浓度的影响存在一定差异.2)植被覆盖度对PM2.5浓度的影响方式比较复杂,不同的季节的表现方式不同,总体来说PM2.5浓度与植被覆盖度曲线回归模型的拟合度高于线性回归模型,说明植被覆盖度对PM2.5的影响具有非线性特征.3)不同的PM2.5浓度水平下,植被覆盖度对PM2.5浓度的影响程度存在差异.PM2.5浓度越高,植被覆盖度对其浓度的影响越明显.本研究提出的区域尺度耦合地表植被覆盖与PM2.5浓度的思路与方法,有效的揭示了植被覆盖度对PM2.5浓度分布的影响方式与尺度效应,为通过优化城市植被缓解大气污染提供一定参考.