基于MGWR模型的中国城市PM2.5影响因素空间异质性

基于全国297个地级市2018年PM_2.5浓度数据、自然与社会经济数据,采用多尺度地理加权回归（MGWR）模型分析了各影响因素对PM_2.5浓度的作用尺度与影响效果的空间异质性.结果表明,MGWR模型适用于中国地级市PM_2.5浓度影响因素研究.在作用尺度上,人均GDP、技术支持水平作用尺度最大,其次是相对湿度、居民地比重、人口密度与风速,降水量、第二产业比重、植被覆盖状况、温度与能源消费强度作用尺度最为局限.在影响效果上,相对湿度、人口密度与居民地比重全部为正向作用;第二产业比重和能源消费强度主要为正向作用,分别占总样本的70.71%与64.98%;风速、温度既存在正向作用也存在负向作用,空间上呈两极分化,其中正向作用分别占总样本的49.83%与57.91%;降水量、植被覆盖状况主要为负向作用,分别占总样本的91.58%与69.70%;人均GDP、技术支持水平全部为负向作用.研究结果表明各因素对于中国城市PM_2.5浓度的影响均存在着不同程度的空间异质性.     

安徽省PM2.5浓度反演方法对比及时空变化研究

为探讨安徽省PM_2.5时空分布特征,文章基于2015-2020年地基观测PM_2.5、AOD、植被覆盖产品以及气象要素数据等,对比了多尺度地理加权回归、随机森林、全连接神经网络3种模型的精确度,并采用全连接神经网络模型反演了PM_2.5浓度,分析了PM_2.5浓度的时空变化特征,以及各因子对PM_2.5浓度的影响力。结果表明：3种模型中,全连接神经网络模型的精确度最高;2015-2020年PM_2.5浓度从平均51.29μg/m³递减至36.71μg/m³,季节尺度上,PM_2.5浓度冬季>春、秋季>夏季,受政策及疫情影响,2018年的秋冬季、2020年的春夏季PM_2.5浓度下降同比最快;空间上表现为皖北>皖中>皖南。10个影响因子两两交互,均比单一因子对PM_2.5浓度的影响大,其中AOD对PM_2.5的影响力最大,...     

基于LUR模型的2019年北京地区PM2.5与PM10浓度空间分异模拟

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PM_2.5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PM_2.5和PM₁₀浓度的影响.研究结果表明：①进入PM_2.5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,PM_2.5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.     

华北地区大气细颗粒物(PM2.5)年际变化及其对土地利用/覆被变化的响应

大气细颗粒物(PM_2.5)是大气污染的重要组成成分,对其影响因素进度探讨具有重要的意义.但目前来看,多数的研究都聚焦于PM_2.5与气象要素以及经济因素之间的关系,分析土地利用/覆被变化对PM_2.5影响的研究相对较少,需要进一步的深入探讨.基于PM_2.5空间分布数据及土地利用/覆被数据,对华北地区PM_2.5变化特征及土地利用/覆被变化特征进行了系统分析,并利用地理加权回归、GIS空间分析等手段探讨了PM_2.5变化与土地利用/覆被变化的响应关系,结果表明:①华北地区PM_2.5浓度整体呈现东南高、西北低的空间格局,且18a均保持这一态势没有变化.时间上来看,在2006年达到污染最大值,之后虽有波动但一直居高不下.多数城市PM_2.5浓度超标,整体环境污染形势严峻;②2000～2015年研究区土地利用类型/覆被以耕地、林地和草地为主,土地利用/覆被变化趋势主要表现为耕地的大量减少以及建设用地的持续增加,水域和未利用地面积略...     

关中平原城市群PM2.5时空演变格局及其影响因素

PM_2.5作为大气污染的主要来源,其时空演变格局和影响因素对于大气环境质量调控具有重要意义.基于2000~2020年PM_2.5遥感反演数据,采用空间自相关和数理统计方法分析关中平原城市群PM_2.5时空演变特征,以海拔、年均气温和人均GDP等10种因子为自变量,结合地理探测器和多尺度地理加权回归（MGWR）模型对PM_2.5污染影响因素进行空间分异探究.结果表明：①2000~2020年,关中平原城市群PM_2.5浓度总体呈下降趋势.浓度高值区集中在研究区中东部,低值区集中在研究区西部.热点区域集中在临汾市和运城市,冷点区则集中在天水市和宝鸡市.②自然因子在关中平原城市群PM_2.5污染中占主导地位,2020年PM_2.5浓度主控影响因子按解释力大小排序依次为：海拔>年均气温>地形起伏度>年均相对湿度>年降水量>人均GDP>植被覆盖度>能源消耗指数.③主控影响因子按照作用尺度大小排序依次为：植被覆盖度>年均气温>能源消耗指数>年降水量>地形起伏度>海拔>人均GDP>年均相对湿度.其中人均GDP、地形起伏度、能源消耗指数和年均气温主要为正向作用,植被覆盖度、年降水量、海拔和年均相对湿度主要为负向作用.研究得出了关中平原城市群PM_2.5时空演变格局和影响因素,可为相关部门制定大气污染防治政策提供决策依据,同时丰富实证研究.     

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.     

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.     

PM2.5浓度空间分异模拟模型对比:以京津冀地区为例

在我国快速的城市化进程中,快速的经济发展和日益增加的能源消耗带来的大气污染不断增加,特别是细颗粒物污染如PM2.5污染越来越严重,PM2.5污染相关研究成为一个热点议题.高浓度的PM2.5是形成我国京津冀、珠三角和长三角地区大气灰霾的主要原因,大气污染已成为制约京津冀地区乃至全国可持续发展的关键问题,长期暴露在PM2.5大气污染中,会对人类健康造成诸多不良影响.土地利用回归模型可以实现大气污染物浓度的时空模拟,明晰PM2.5浓度的空间分布特征对于大气污染的防治和流行病学的研究具有重要意义.本研究利用2014年1月1日至2014年12月31日京津冀地区104个监测站点的大气污染物浓度数据,结合VIIRS(visible infrared imaging radiometer)AOD(aerosol optical depth)、土地覆被、气象因子、道路分布、人口密度、污染源分布等信息,分别利用最小二乘和地理加权回归构建土地利用回归模型,对PM2.5浓度时空分布情况进行模拟,其中包括含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,以及不包含VIIRS AOD数据的最小二乘土地利用模型和地理加权土地利用模型,这4个模型的修正R2值分别为82.13%、84.87%、80.45%和81.99%.研究表明,相比最小二乘回归,使用地理加权回归的方法能一定程度上提升土地利用回归模型的结果.     

粤港澳大湾区大气PM2.5浓度的遥感估算模型

PM_2.5对大气环境和人类健康危害极大,及时准确地掌握高时空分辨率的PM_2.5浓度对空气污染防治起着重要作用.基于粤港澳大湾区2015～2020年多角度大气校正算法(MAIAC)1 km AOD产品、 ERA5气象资料和站点污染物浓度(CO、 O₃、 NO₂、 SO₂、PM₁₀和PM_2.5),分别建立了估算PM_2.5浓度的时空地理加权模型(GTWR)、 BP神经网络模型(BPNN)、支持向量机回归模型(SVR)和随机森林模型(RF).结果表明,RF模型的估算能力优于BPNN、 SVR和GTWR模型,BPNN、 SVR、 GTWR和RF模型的相关系数依次为0.922、 0.920、 0.934和0.981,均方根误差(RMSE)分别为7.192、 7.101、 6.385和3.670μg·m^-3,平均绝对误差(MAE)分别为5.482、 5.450、 4.849和2.323μg·m^-...     

中国城市PM2.5和PM10时空分布特征和影响因素分析

PM_2.5和PM₁₀浓度超标引发的空气质量问题严重影响公众健康,研究PM_2.5和PM₁₀浓度对制定有效的污染防控和治理措施具有重要意义.运用时空分析法,分析2018年季度PM_2.5和PM₁₀浓度时空分布,并用GWR探究浓度差异的原因.结果表明：(1)PM_2.5和PM₁₀的浓度均呈冬春高、夏秋低的季节性规律;四季污染物浓度在胡焕庸线两侧存在显著差异,该线以东地区高浓度聚集在京津冀地区,该线以西地区高浓度聚集在新疆中南部.(2)PM_2.5和PM₁₀浓度的Moran’s I在四季均为正,且均在冬季增至最大值;PM_2.5和PM₁₀的分布格局基本一致,“高-高”类和“低-低”类集中分布现象明显.(3)各因素对PM_2.5和PM₁₀浓度的影响存在较大空间异质性.温度和坡度对PM_2.5     

北京市PM2.5时空分布特征及其与PM10关系的时空变异特征

PM_(2.5)时空分布特征及其与其它污染物的相关关系是PM_(2.5)时空统计分析的主要研究内容.然而,现有的方法直接从监测站点的角度对时空分布特征进行分析,难以有效地揭示PM_(2.5)浓度的聚集分布特征;同时,常用的地理加权回归在对PM_(2.5)与其它污染物间关系进行建模的过程中,缺乏同时考虑时间异质性与空间异质性,从而不能准确地描述依赖关系的时空变异特征.为此,首先借助于空间聚类分析技术,对北京市2014年PM_(2.5)浓度的聚集结构进行探测,在此基础上,通过聚集结构来分析PM_(2.5)季节性时空分布特征.然后,利用地理时空加权回归对北京市PM_(2.5)与PM_(10)季节平均浓度间关系进行建模,依据回归结果分析PM_(2.5)-PM_(10)间关系的时空变异特征.实验结果表明,春夏季节PM_(2.5)污染程度及空间变异程度均低于秋冬季节,各季节PM_(2.5)浓度均表现为北部浓度低、南部浓度高的空间分布特征;地理时空加权回归具有更好的拟合效果,由回归系数进一步可发现,春夏季PM_(2.5)-PM_(10)相关性低于秋冬季PM_(2.5)-PM_(10)相关性;各季节均表现为西北部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性高于东南部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性.     

基于LUR模型的中国PM2.5时空变化分析

土地利用回归(LUR)模型是模拟大气污染物浓度时空分异最主要、最体系化的方法之一,为了探索LUR模型在中国国家尺度空气污染物模拟的适应性,挖掘中国2015年空气细颗粒物(PM_(2.5))的时空变化特征及其与不同地理要素相关关系,以2015年国家控制监测站点PM_(2.5)数据为因变量,土地利用类型、地形地貌、人口、道路交通与气象要素等影响因素为自变量,构建基于地理加权的LUR模型,通过模型回归制图得到2015年全国月均与年均PM_(2.5)浓度分布图,以胡焕庸线为参考线分析中国2015年PM_(2.5)浓度的时空变化特征.结果表明,引入地理加权算法的LUR模型残差Moran'sⅠ显著降低,残差空间自相关性明显减弱,判别系数R2明显提高,更好地揭示出PM_(2.5)空间分布和各影响因子间的复杂关系;耕地、林地、草地和城镇居民工矿用地以及气象要素、主干道路对PM_(2.5)浓度的影响比较显著.不同地理要素的不同空间分布对PM_(2.5)影响作用不同;胡焕庸线两侧PM_(2.5)表现出明显的时空差异,人口规模大、工业化水平高的发达城市PM_(2.5)浓度较高; PM_(2.5)浓度在冬季月份较高,秋季、春季、夏季月份污染情况逐渐减弱.     

珠三角区域PM2.5时空变异特征

珠三角区域PM_2.5污染严重,以 2012年9月─2013年8月62个大气监测站的PM_2.5联网数据为基础,采用地统计学方法定性、定量分析了该区域ρ(PM_2.5)的时空变异特征. 定性分析结果表明,基底效应在0.12~0.30之间,相应ρ(PM_2.5)变异属于以结构性变异为主的Ⅰ、Ⅱ类,对应的空间自相关程度为强、较强,说明珠三角区域的ρ(PM_2.5)分布差异主要由区域结构所致. 定量分析结果表明:①空间自相关距离受气象因素影响,随方向和时间在51~85 km之间变化,东西方向的影响距离(75~85 km)最大. ②ρ(PM_2.5)在南北方向的变异幅度指数(0.34~0.70)和变异速度指数〔0.14~0.38 μg/(m3·km)〕在各方向中均为最大;而东北─西南方向的2个指标则均为最小,其中变异幅度指数为0.25~0.42,变异速度指数在0.13~0.34 μg/(m3·km)之间,即南北方向的ρ(PM_2.5)变化大于其他方向.③综合异质指数介于0.14~0.54之间,说明ρ(PM_2.5)总体保持在中等异质水平. 鉴于珠三角区域ρ(PM_2.5)的空间变异特征,在进行监测站布设时,矩形网格相较于方形网格更适合于对该区域地理空间进行划分,其中网格的长为东西方向平均空间自相关距离(78 km)的2倍,宽为南北方向平均空间自相关距离(56 km)的2倍.      

长江经济带PM2.5空间异质性和驱动因素的地理探测

基于地面站点监测数据,运用空间自相关分析和地理探测器等模型方法,探究了2018年长江经济带PM_2.5污染的时空分异特征与驱动因素.结果表明：（1）长江经济带PM_2.5浓度呈明显的夏低冬高、春秋居中的季节变化、 U形月度变化和脉冲型逐日变化特征,低值区集中在上游的南岸地区,高值区位于中下游的江北地区;（2）流域PM_2.5污染存在稳定的空间正相关,局部空间关联格局展现显著的HH型和LL型的空间趋同现象;（3）长江经济带PM_2.5空间相关强度随地理距离的增大而减小,其空间自相关性阈值约为870 km,在该范围内PM_2.5空间集聚性较为强烈;（4）自然和人文因子对PM_2.5影响程度具有显著的空间差异性特征,海拔高度、地形起伏度和人口密度是长江流域PM_2.5污染的高作用力影响因子.因子交互作用后对PM_2.5污染解释力远超单因子,主导交互因子为产业结构∩海拔高度,反映出长江流域大气污染的驱动因素具有复杂性特征.     

重庆市PM2.5浓度空间分异模拟及影响因子

基于Arcgis平台,利用土地利用回归模型模拟重庆市PM2.5浓度分布,获取了高分辨率结果图.从重庆市环保局网上获取了17个空气质量监测站点的PM2.5数据,利用16个监测点数据,结合土地利用数据、路网数据、DEM数据和人口数据建立土地利用回归模型,利用剩余的1个监测点数据来对回归映射结果进行检验.按照模型设置的变量生成方法,对监测点建立多种尺度的缓冲区,提取变量数据,最终生成了56个变量.按照土地利用回归模型的设置,56个自变量最终有3个变量进入PM2.5的回归方程,模型的R2逐步增大,且最终R2为0.84,模型拟合程度非常好.回归方程中,与研究区PM2.5浓度空间分布相关性最大的因素是空气质量监测站点500 m范围内的农用地面积,然后依次是DEM和1 000 m范围内一级公路总长度,它们与PM2.5的皮尔森相关系数依次是:0.695、-0.599和0.394.回归映射检验结果显示,检验点的误差率为2.7%,误差可以接受.回归映射结果显示,PM2.5浓度以高值分布于主城区,沿一级公路分布趋势明显,与高层紧密相关,模拟结果与实际情况相符.     

长三角地区空气质量国控环境监测点空间代表性评价——以PM2.5为例

2013年我国正式开展了113个环境保护重点城市和国家环境保护模范城市细颗粒物等项目监测,目前已建成国家环境空气质量监测网络.为了较好地将空气质量国控环境监测点（简称国控点）监测结果提升到区域和全球水平,须了解当前空气质量环境监测网络的空间代表性.本文以长三角地区为研究区域,基于国控点空间分布信息,结合区域第二产业比重（POSI）、地区生产总值（GDP）、人口（POP）、风速（WDSP）、降水量（PRCP）、气温（TEMP）、增强型植被指数（EVI）和数字高程模型（DEM）8个影响细颗粒物（PM_2.5）相关变量,在1 km×1 km空间分辨率下计算长三角地区129个国控点与研究区域中其他位置（像元）的多维欧氏距离,并结合K均值聚类方法开展区域国控点PM_2.5监测的空间代表性评价及优化.结果表明：①长三角地区129个国控点代表区域面积差异明显,其中,上海市淀山湖站点的代表面积最大,为37933 km²,南京市迈皋桥站点的代表面积最小,仅为4 km²;②长三角地区国控点能较好地代表整个区域的PM_2.5空间分布,现有国控点对PM_2.5空间分布代表的有效范围（即像元与国控点多维欧氏距离低于全区平均值的区域）占总面积的63.23%;③难以被现有国控点代表性的区域主要集中在江苏省太湖、洪泽湖等水域、上海市中心城区与崇明沿海地区及浙江西南部山地地区;④在浙江省绍兴市与衢州市新增2个国控点,中东部丘陵地区的区域代表性可得到明显改善,长三角地区国控点可代表区域面积占比整体提高16.4%.