基于GWR的中国地级城市SO2年均质量浓度模拟

中国城市空气污染问题已经引起广泛关注。目前相关研究很多,但是以空间位置为拟合参数,对空气质量进行回归模拟的研究较少。以2010年中国地级以上城市SO2年均质量浓度为因变量,分别应用普通线性回归和地理加权回归（GWR）模型模拟SO2年均质量浓度,其中地理加权回归方法考虑了空间位置的影响并以此作为回归参数。回归的自变量指标体系包括气象要素（多年平均温度、光照、降水）、植被覆盖（NDVI）、地形要素（坡度、坡向、起伏度）、人为因素（GDP、能源消费）几个方面。由于各指标之间存在较强的相关性,用主成分分析方法计算得到温度、日照、降水、NDVI表征的气象植被综合指标,高程、坡度、起伏度表征的地形综合指标,和GDP、能源消费表征的人为因素综合指标。用3个综合指标值作为自变量进行回归模拟。普通回归结果较差,其r^2为0.11,矫正的r^2为0.10;GWR模型模拟结果相对较好,其拟合优度显著提高,r^2为0.66,矫正的r^2为0.47。因此,地理加权回归适合进行此类拟合,普通线性回归不适合。通过对比地理加权回归模拟的各个城市的拟合优度,发现年均质量浓度数值较高的地区拟合效果较差,这些地区主要集中在中国华北和南部部分地区。与基于机理的模型相比,GWR 模型和其各具优缺点,GWR 的优势主要表现在数据及其格式化要求低,计算机软硬件条件要求低,运算速度快等。     

基于自然灾害的北京幅综合生态风险评价

经过20多年的发展,风险源评价从单一风险源扩展到多风险源,风险受体从单一受体发展到多受体,评价尺度也从种群、生态系统扩展到区域和景观水平。但总体说来,对多风险源、多过程的多个生态系统层次的风险评价尚不成熟。运用数字高程模型、干燥度分布图、植被指数、人口密度以及8种自然灾害风险源频率分布图、土地利用图、植被类型图、陆地生态系统生态资产分布图等数据,基于ArcGIS 9.2平台,综合考虑生态的脆弱性,风险源的发生频率,受体的暴露水平、危害程度等,对多风险源、多个生态系统综合的北京幅生态风险进行评价。旨在对区域综合生态风险评价方法进行探讨。评价结果显示：（1）高风险区主要为本区环渤海湾沿岸,包括天津市,河北唐山、沧州,山东滨州、东营、潍坊等沿海地带;以及本图幅西部、北部的太行山地,包括河北省、北京市及图幅西部的山西、河南部分地区;（2）较低生态风险区所占比例较高,达42.55%,可见降低生态风险有很大的潜力;（3）高强度的人类开发,尤其是在滨海地区围海造陆,将会导致沿海地区生态风险更高。