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1000 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.
PM2. 5、土地利用回归模型、回归映射、空间分布、相关性、GIS
X513(大气污染及其防治)
国家自然科学基金重点项目41330747
2015-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
759-767
