| 基于观测数据空间化的北京市PM_(2.5)时空分异 |
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| 引用本文： | 刘志丹,樊鹏飞,段朋辉,孟蝶.基于观测数据空间化的北京市PM_(2.5)时空分异[J].环境工程,2016,34(3):80-85. |
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| 作者姓名： | 刘志丹 樊鹏飞 段朋辉 孟蝶 |
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| 作者单位： | 1. 河南大学环境与规划学院,河南开封475004;黄河中下游数字地理技术实验室,河南开封475004;2. 河南大学环境与规划学院,河南开封,475004 |
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| 摘 要： | PM2.5在地球表面上的变化是连续的,但由于地面海拔起伏和站点分布的相对稀疏,直接内插法很难顾及这种情况。文章运用反距离权重(IDW)、Kriging、经验贝叶斯克里金法(EBK)、多元回归+残差内插的综合空间化手段,对北京市2015年1月的PM2.5数据进行分析。结果表明:利用多元回归+残差内插方法空间化更优,且PM2.5存在显著的正局部空间自相关,中度以上污染主要分布在北京市东南部和房山区。时间上,PM2.5质量浓度逐时均值呈"W"型。3 h尺度上,PM2.5质量浓度与相对湿度和露点温度正相关,与能见度、大气压和风速负相关,与温度不相关。
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| 关 键 词： | PM2.5 多元回归+残差内插 局部自相关 时空分异 |
SPATIAL AND TEMPORAL VARIABILITY OF PM2.5 IN BEIJING CITY BASED ON OBSERVED DATA OF SPATIALIZATION |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | PM2 5 multiple regression analysis combining with residual interpolation method LISA spatial and temporal variability |
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