利用LUR模型模拟杭州市PM2.5质量浓度空间分布
模拟城市大气污染物浓度空间分布对研究城市空气质量及人体健康至关重要.本研究利用土地利用回归模型(Land Use Regression,LUR),提取包括污染点源因子、交通因子、人口因子、土地利用因子和气象因子等60个预测因子,基于地理加权算法(GWR)建立春、夏、秋、冬四个季节的模型,实现对杭州地区近地表PM2.5质量浓度空间分布的预测.结果表明:基于地理加权回归算法时,检验模型的R2值分别达到0.76(春季)、0.70(夏季)、0.73(秋季)、0.76(冬季),模型能够解释PM25浓度值80％以上的变异.每个季度杭州地区PM2.5浓度变化不尽相同,但总体以杭州中部最高,西南部偏低.研究说明基于LUR模型模拟大尺度地区PM2.5质量浓度空间分布是可行的.
PM2.5、LUR模型、GIS、GWR
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X513(大气污染及其防治)
国家自然科学基金No.41101421,41471442;浙江省重点创新团队项目No.2011R50027;浙江省研究院合作项目No.2014SY16;金华市科学科技局农业科技计划项目No.2014-2-010Supported by the National Natural Science Foundation of ChinaNo.41101421,41471442,the Key Science and Technology Innovation Team of Zhejiang Province No.2011R50027,the Zhejiang Provincial Institute Cooperative ProjectNo.2014SY16 and the Agricultural Science Planning Project of Jinghua Municipal Science and Technology Bureau2014-2-010
2016-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
3379-3385
