10.16258/j.cnki.1674-5906.2022.02.011
地理探测联合地理加权岭回归的PM2.5驱动因素分析
开展PM2.5的驱动成因分析,对大气污染防治具有重要意义.利用2015—2018年PM2.5地面监测数据,结合地理探测器和地理加权岭回归方法,探测了全国282个城市PM2.5空间分异的关键驱动因素,分析了各关键驱动因素对PM2.5影响的时空异质性.结果表明,气象参数和社会经济活动可更好地解释PM2.5呈现的空间分异性;在2015—2018年间,所建地理加权岭回归模型的R2分别为0.698、0.724、0.656和0.712,AICc分别为1317.533、1234.400、1256.107和1110.740,2种指标均优于全局回归模型和地理加权回归模型,说明地理加权岭回归模型可更好地解释PM2.5产生空间分异的关键影响机制;模型拟合结果进一步显示,气温、比湿度、地区生产总值、年平均人口和工业企业数是引起PM2.5空间分异的关键驱动因素,各因素的影响既存在正向效应也存在负向效应,其对应的回归系数具有明显的时空异质性.
PM2.5、影响因素、地理探测器、地理加权岭回归、时空异质性
31
X16(环境气象学)
国家自然科学基金;四川循环经济研究中心课题;四川循环经济研究中心课题;成都市软科学研究项目;成都市软科学研究项目;中央高校基本科研业务费专项
2022-04-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共11页
307-317