基于地理探测器的广州市大气PM2.5浓度驱动因素分析

PM_2.5变化的驱动因素是大气PM_2.5研究的重要内容.为了揭示PM_2.5污染的特点及其驱动影响因子,以广州市为例,采用地理探测器方法探测自然因素(包括平均降水量、平均温度、平均气压、平均相对湿度、平均风速、植被指数)与社会经济因素(包括人口密度、国内生产总值、工业总产值、人均公园绿地面积、公交车辆数、电力消费量)对2015年广州市ρ(PM_2.5)变化的影响机制与差异.结果表明:①基于因子探测分析发现,对ρ(PM_2.5)变化影响最大的前三位驱动因素分别为植被指数、公交车辆数与电力消费量,对应的因子影响程度指标值分别为0.51、0.46、0.40.②基于生态探测分析发现,植被指数与其他自然因素(如平均温度、平均降水量、平均气压等)对ρ(PM_2.5)空间分布的影响均存在显著差异,与所有社会经济因素对ρ(PM_2.5)空间分布的影响均不存在显著差异;除植被指数外,公交车辆数与其他自然因素及社会经济因素对ρ(PM_2.5)空...