面向场景的城市PM2.5浓度空间分布精细模拟

针对传统PM_2.5浓度空间分布模拟方法忽略了城市内部如道路、工厂、居民区、景区等不同微环境整体对PM_2.5浓度影响机制的缺陷,本研究提出一种微环境PM_2.5浓度场景分异的理论假设,并以湖南长沙主城区为例,结合基于污染先验知识划分的城市微环境场景空间分布与自主设计加密观测场获取的203个监测点小时PM_2.5浓度加密数据,分析城市微环境PM_2.5浓度场景时空分异特征.在此基础上,耦合地理加权回归（GWR）与人工神经网络（ANN）方法,构建微环境场景增强下的PM_2.5浓度空间分布精细模拟GWR-ANN模型,开展城市内部高空间分辨率PM_2.5污染制图.结果表明：不同微环境场景间PM_2.5浓度存在显著时空差异,地表覆盖类型相同但分别位于2个不同场景的监测点间PM_2.5浓度差会随时间发生变化;耦合微环境场景变量的GWR-ANN模型能够有效精细模拟PM_2.5浓度的空间分布,模型拟合效果与交叉检验精度指标整体优于无场景变量参与的GWR-ANN模型（除部分时相较为接近外,检验R²：0.76~0.84vs.0.57~0.81）;场景增强下的PM_2.5浓度空间分布100m级分辨率模拟估算结果可以较好揭示研究区PM_2.5浓度高低值局地变化特征.     

城市微环境PM2.5浓度空间分异特征分析

以长沙市主城区为例,在203个地面点通过加密观测并获取PM_2.5浓度小时观测值,辅以同步常规稀疏国控点PM_2.5浓度观测数据,在点、面尺度对比分析加密、稀疏两种观测模式下城市微环境PM_2.5浓度空间分布的特征差异.结果表明：地面加密观测模式下PM_2.5浓度高值区主要集中在道路、地表扬尘、住宅小区、医院和工业园等人群、车辆活动的微环境场景;低值区主要出现在公园景区等高植被覆盖度区域.同一空间点位,地面加密观测PM_2.5浓度值均高于常规稀疏国控点PM_2.5浓度观测值,平均高出29.71μg/m³.反距离权重空间插值制图揭示地面加密观测模式下的PM_2.5浓度呈现明显的西北部高（>75μg/m³）、中部和南部居中（65~75μg/m³）、东部低（<55μg/m³）的三级阶梯式异质特征,剖面分析各向波动较大.相比,稀疏国控观测模式空间分布图仅能反映主城区PM_2.5浓度整体较低（<55μg/m³）、除北-南向之外各向剖面PM_2.5浓度相对无明显变化的格局.与此同时,稀疏国控观测模式在地面加密观测点估算的PM_2.5浓度同样显著低于实际观测值,所揭示的研究区高值PM_2.5浓度微环境为道路、地表扬尘、汽车站.研究结果证实,出于环境保护目标建立的空气质量国控监测点难以精确反映同点位近地面PM_2.5浓度,所识别的城市高低PM_2.5浓度值微环境与真实情景存在偏差,空气质量越优等级下偏差越大.