基于灰色关联模型对江苏省PM2.5浓度影响因素的分析

摘要：

采用克里金插值法分析2014年江苏省PM2.5浓度空间分布特征,运用灰色关联模型计算PM2.5浓度与影响因素间关联度,分析主要影响指标因子与PM2.5浓度空间分布的相互关系.结果显示:①江苏省PM2.5浓度具有沿海低、内陆高,南部高、北部低的空间分布特征;②PM2.5污染来源指标层的权重值最大(wi=0.4691),空气质量与气象要素指标层的权重稍大(wi=0.2866),城市化与产业结构层的权重值最小(wi=0.2453);③在27个指标因子中,与PM2.5浓度关联度为中度的仅有公路客运量、房屋建筑施工面积、园林绿地面积、人口密度等4个指标因子,PM2.5与其余指标因子均呈强度相关联,其中与PM10、O3、降雨量、公路货运总量、地区工业总产值和第二产业占地区生产总值比重等指标的关联度较高;④PM2.5污染源指标层与PM2.5浓度关联度值较大的城市分别是南京、无锡、常州、南通、泰州市;城市化与产业结构指标层与PM2.5浓度关联度值较大的城市分别是徐州、苏州、盐城、常州市;空气质量与气象要素指标层与PM2.5浓度关联度值较大的城市分别是盐城、扬州、常州、南通市.综合分析可知,影响指标因子关联度值与PM2.5浓度空间分布有较好相关性.研究表明,灰色关联模型可有效分析影响PM2.5浓度的主要因素,能对PM2.5浓度影响指标进行定量分析与评价.

关键词：灰色关联模型、PM2.5浓度空间分布、影响指标因子、江苏省

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资助基金：国家自然科学基金项目31470519;2015年江苏省高校自然科学研究重大项目15KJA17002;江苏省自然科学基金项目BK20131399;江苏省高校优势学科建设工程资助项目;贵州省科技厅基金项目[2014]7237;贵州省教育厅人文社科项目13GH004;National Natural Science Foundation of China,No.31470519;University Natural Science Major Project of Jiangsu Province in 2015;Natural Science Foundation of Jiangsu Province,No.BK20131399;The Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Institutions;Science and Technology Department Project of Guizhou Province,No.[2014]7237;Education Department Project of Guizhou Province,No.13GH004

在线出版日期：2016-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1119-1129