区域土地利用回归模型模拟京津冀PM2.5浓度空间分布
- 作者：许刚
- 会议时间：2014-11-21
- 关键词：大气监测 ; 细颗粒物 ; 浓度分布 ; 区域土地利用回归模型
- 作者单位：武汉大学资源与环境科学学院
- 母体文献：第六届全国地理信息科学博士生学术论坛论文集
- 会议名称：第六届全国地理信息科学博士生学术论坛
- 会议地点：南京
- 主办单位：中国地理学会地图学与地理信息系统专业委员会
- 语种：chi
- 分类号：TP7;F32
摘要
PM2.5指悬浮在空气中空气动力学直径小于等于2.5μm的粒子,也称细颗粒物;由于其易粘带有害物质和易吸入性而极易诱发呼吸道和心血管疾病.流行病学等需要获知PM2.5浓度空间分布以评价其污染暴露的健康影响.但城市内部有限的地面监测数据无法满足要求,更无法获得城市郊区及农村大量未监测区域的污染水平.地理信息系统(GIS)技术为PM2.5浓度高空间分辨率模拟丰富了手段.京津冀地区是中国PM2.5污染最严重地区之一. 本研究将AOD作为LUR模型预测变量之一,建立AOD增强的区域LUR模型模拟京津冀地区2013年PM2.5浓度空间分布。AOD增强的区域LUR模型模拟效果优于不含AOD的区域LUR模型。浓度分布显示:研究区南部PM2.5污染明显比北部严重。研究区东南部是人口密集区和经济活跃区,污染物排放总量大,PM2.5污染严重;而研究区西北部多是山地,工业生产和交通运输活动较少,再加上地区特殊地形和良好的植被覆盖,地区PM2.5污染轻微。 被广泛应用于城市内部大气污染物浓度模拟的LUR模型也可用于区域尺度模拟;气溶胶光学厚度产品可以增强区域LUR模型模拟精度;研究区南部PM2.5污染比北部严重,南北污染水平差异分界线与研究区地形地势分界线基本重合。