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1.
随着城市化、 工业化、 机动化进程的加快,大气污染已成为我国最严重的环境问题之一,对公众健康和生态环境造成了诸多负面影响. 土地利用回归,即Land-use Regression(LUR)模型是目前模拟城市尺度大气污染时空分异的常用方法之一,其在欧洲和北美得到广泛的应用,而在国内,相关研究却不多. 本文在整理国内外文献的基础上,从构建LUR模型的主要步骤入手,包括监测数据获取、 模型自变量生成、 模型构建、 模型检验和回归映射等方面,对LUR模型在大气污染时空分异研究中的进展进行归纳总结,进而展望了未来的研究重点与方向,即突出时空分异、 扩展模型变量类别和改进模型构建方法. 本文旨在普及LUR模型在我国的应用,为人口暴露、 流行病学研究和健康风险评价等提供方法论基础.  相似文献
2.
以江苏省常州市金坛区为例,借鉴传统LUR模型思路,考虑土壤重金属的源汇关系,加入土壤属性因子,构建LUR-S模型模拟预测了研究区土壤重金属含量空间分布,并与传统LUR模型及普通克里格插值模型结果进行对比,结果表明:(1)研究区土壤重金属含量受到以土地利用为主的源因子及反映重金属在土壤中赋存环境的汇因子的共同影响.就源影响因子而言,土壤Cu、Zn含量分别与2 000 m缓冲区内交通用地面积、2 000 m缓冲区内城市建设用地面积极显著相关(P0.01);就汇影响因子而言,土壤Cr、Cu、Zn含量与OM、Corg、TC、TN极显著相关(P0.01).(2)研究区土壤重金属Pb、Cr、Cu、Zn空间分布预测的LUR-S模型方程R2较传统LUR模型分别提高了0.041、0.406、0.102、0.501,精度检验R2较普通克里格插值模型分别提高了0.147 7、0.011 6、0.231 0、0.081,RMSE较普通克里格插值分别减少了2.413、0.631、1.112、2.138,表明考虑了源汇关系的LUR-S模型预测精度高于传统LUR模型和普通克里格插值模型;(3)LUR-S模型对污染较低、变异较小重金属空间分布预测的适用性较好,而对污染较高、变异较大重金属则较差.  相似文献
3.
在城市区域内,空气污染物的浓度在小范围内存在显著差异,而离散的地面监测点分布不均匀,且监测范围有限,无法满足污染物暴露评估等研究的需求.本研究基于GIS空间分析和多元逐步回归的模型构建的方法,建立了土地利用回归(LUR)模型,并模拟了北京市2019年PM2.5和PM10浓度的空间分布特征.选择土地覆盖数据、气象数据(风速、降水、温度)和植被覆盖度数据等预测变量,以研究区34个监测站点为中心建立0.1~5 km共7个系列缓冲区,表征不同尺度下各变量对PM2.5和PM10浓度的影响.研究结果表明:①进入PM2.5回归模型中的变量有:年均风速、温度、降水量和周围中等植被覆盖、耕地和不透水面的面积;进入PM10回归模型中的变量有:年均风速和周围中等植被覆盖的面积.两个模型的调整R2分别为0.829和0.677,模型精度较高.②抑制污染物浓度的变量,影响力随着空间范围扩大而增强;使污染物浓度增加的变量,影响力随着空间范围缩小而增强.③浓度模拟结果显示,PM2.5和PM10在西北部山区浓度较低,南偏东的城区浓度较高,并且向南有逐渐增加趋势.4植被覆盖度这一变量不仅进入了上述两个方程,且影响力都强于其他土地利用类型,故以后的模型改进应该考虑植被覆盖度这一因素.  相似文献
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