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以京津冀地区为研究对象,结合地理国情数据开展PM_(2.5)浓度估算方法的研究,在相关因素分析的基础上,运用土地利用回归方法与地理加权回归方法建立PM_(2.5)浓度空间分布回归模型,采用十折交叉验证对比模型稳定性与拟合精度,探索研究区最优建模方法及PM_(2.5)重要影响因子。结果表明:从模型稳定性及拟合精度来看,地理加权回归模型优于土地利用回归模型,模型调整后的R2分别为0.85、0.832,平均相对误差为12.4%、13.8%,均方根误差为10.61μg/m3、11.94μg/m3。相关分析判定结果表明,京津冀地区PM_(2.5)浓度的影响因子主要为气温、气压、房屋建筑、林地、耕地、降水、污染企业等。 相似文献
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为探索改革开放以来长株潭城市群的土地利用变化特征,本文首先对1978、1994、2006年的卫星遥感数据采用决策树和智能分类相结合的方法分类,1990、2000、2010年的土地利用数据和2015年地理国情普查数据重分类.通过统计计算,定量分析长株潭主城区各时相的土地利用综合程度、土地利用程度变化量和变化率,通过空间叠加,定性分析长株潭主城区自改革开放以来土地利用相互转换程度及各转换类型所在区域.研究结果表明,耕地、林地和建筑用地所占比例变化较大,水域、草地、未利用地所占比例较小,土地利用一直处于发展状态,每年耕地和林地大幅度向建筑用地转换,不同时相转换区域各有差异.本文研究可为长株潭城市群土地利用规划提供参考,且有利于长株潭主城区土地利用的可持续发展和生态环境保护. 相似文献
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针对土地利用/覆盖（land-use and land-cover,LULC）方式是否影响城市空气污染空间分异特征形成的问题,利用遥感技术和景观生态学方法分别获取长株潭城市群核心城区LULC及其景观格局,绘制空气污染物浓度与气象影响因子空间分异图,引入地理探测器定量分析土地因子在融合气象要素前后对NO2、PM10、O3、PM2.5浓度空间分布差异的贡献强度。结果表明,建设用地面积比例越高,林地越低,NO2、PM2.5浓度越高,O3越低。非建设用地区域,污染物浓度随着土地景观格局破碎度、多样性指数值增大而升高,建设用地区域反之。LULC和土地景观格局的复合因子贡献力（P0.03~0.28）高于两者任意单独因子贡献力（P:0.01~0.11）,融合气象要素后,LULC对空气污染物空间分异特征形成的因子贡献力（P:0.18~0.53）显著增强。 相似文献
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以长株潭主城区为研究对象,综合考虑卫星遥感数据、土地利用数据以及地理国情普查数据特点建立长株潭用地类型分类系统,应用土地利用转移矩阵和景观人为干扰测度模型获取主城区用地转移矩阵和人为干扰度指数时空分布,探讨长株潭主城区生态景观与人为干扰之间的关系。结果表明:从土地利用变化角度,1978—2015年长株潭主城区耕地、园林地、建设用地发生了显著变化,耕地总体上呈持续下降趋势,从3 544.67 km~2下降到2 571.18 km~2,园林地呈现先下降后升高的变化趋势,总体下降177.89 km~2;建设用地呈持续上升趋势,从80.56 km~2增加到1 252.85 km~2;在1994—2000年和2010—2015年长株潭主城区土地利用变化两个典型阶段,建设用地的增加主要通过占用耕地和园林地的方式实现。景观人为干扰指数时空分析表明:1978—2015年长株潭主城区景观人为干扰指数高值区主要集中在中心城市和其周边地区,在人类活动的影响下,中心城区以耕地、园林地向建设用地转移为主,周边地区主要以耕地和园林地的相互转移为主;随着城市化进程持续加快,人类活动对主城区生态景观的影响总体呈加强趋势,且受人类活动干扰主要集中在中心城区。 相似文献
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NPP卫星VIIRS微光资料反演夜间PM2.5质量浓度 总被引：1，自引：0，他引：1
为研究城市夜间PM_(2.5)质量浓度,利用NPP卫星上可见光红外成像辐射套件(VIIRS)DNB通道的微光辐射数据,以辐射传输理论为基础,建立了夜间城市灯光辐射强度与地面表层PM_(2.5)质量浓度的关系,并基于支持向量机方法建立了夜间城市PM_(2.5)质量浓度反演模型。以北京市作为研究对象,选取2015-03—2015-05期间无月、无云且晴朗夜空条件下4个PM_(2.5)监测站点的微光辐射数据与时空匹配的PM_(2.5)质量浓度数据对模型进行验证。研究结果表明:夜间城市灯光辐射强度与地面表层PM_(2.5)质量浓度呈现负相关性,相关系数最高的定陵站点达到–0.83。基于支持向量机方法建立的PM_(2.5)反演模型获得的PM_(2.5)质量浓度与实际PM_(2.5)质量浓度的相关系数达到0.95,反演结果较优,为进一步大范围监测PM_(2.5)质量浓度空间分布以及改善城市夜间空气质量状况评估方法提供了可行性参考。 相似文献
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中国雾霾分布及其组成相关性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
雾霾天气由于其对人体健康及交通能见度的极大影响而受到广泛关注。在收集相关污染物与气象数据基础上,基于GIS技术及最小二乘法和地理加权回归模型分析了我国2014年1月雾霾空间分布特征及其组成要素的相关性。研究表明,2014年1月我国各省会城市基本都受到雾霾影响,其中华北地区最为显著,华东、华南沿海城市具有一定的相似性;西南部地区大部雾霾污染明显小于其他地区。从雾霾物质组成上看,PM_(2.5)与PM_(10)、CO、NO_2和SO_2之间存在微妙关系,随着其他污染物的增加,PM_(2.5)数值也会随之增大,其中PM_(10)和CO对PM2.5的影响是显著的。从研究方法上看,利用地理加权回归建模方法对雾霾及其组成成份相关性研究的效果(84%)略好于最小二乘法的分析效果(82.59%)。本研究可为了解雾霾空间分布特征及分析其相关影响因素提供参考。 相似文献
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针对PM2.5质量浓度空间分布的季节性差异与土地利用分布的定量关系问题,该文以浙江省杭州市为实验区,收集PM2.5质量浓度实测数据和MODIS气溶胶光学厚度(AOT)遥感数据,并对AOT进行标高订正和水汽校正,建立了PM2.5质量浓度和AOT的回归模型,通过模型得出了杭州市各季节的PM2.5质量浓度空间分布图;在此基础上,进一步分析了杭州市PM2.5浓度与土地利用类型(扬尘地表与非扬尘地表)之间的空间分布相关性。结果表明,杭州市2015年PM2.5质量浓度分布的季节性变化特征是冬季春季秋季夏季;建设用地和交通用地等扬尘地表对PM2.5的浓度贡献较大,特别是在冬季和春季两个季节。该研究结果对于认识空气中PM2.5的来源与时空分布特征具有一定的理论和实践意义。 相似文献
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针对PM_(2.5)土地利用回归(Land Use Regression,简称LUR)模型地理要素选取不规范、代表性不明确的问题,本文从地理要素的精度、易获取程度、广泛应用程度及地理要素与PM_(2.5)的经验相关性4个评价指标出发,结合层次分析法(Analytic Hierarchy Process简称AHP)和熵值法,对京津冀地区PM_(2.5)LUR模型构建时各备选地理要素的权重进行综合度量。结果显示,京津冀地区污染企业、交通网络、地表覆盖等优选地理要素的综合权重分别为20%、19%、18%,地理要素与PM_(2.5)的经验相关性和数据精度等优先评价指标的综合权重占××的比例分别次为49%、26%。该方法得出的评价结果符合客观实际,能达到科学选取地理要素的目的,对评估地理要素的代表性和分析LUR的异同性及地方主要污染要素具有重要的参考价值。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(10)
针对人工神经网络与克里格插值在PM_(2.5)浓度空间估算中精度随样本点数量与耦合因素不同差异较大的问题,基于相关分析与径向基函数(radical basis function, RBF)筛选PM_(2.5)空间变异关键影响因素,对比不同比例训练样本下普通克里格插值(ordinary Kriging, OK),仅考虑地理坐标RBF神经网络,耦合关键因素的协同克里格插值(CoKriging, CK)及RBF神经网络(CoRBF)的效果差异,并基于最优方法开展PM_(2.5)浓度空间制图。结果表明:4种方法均能有效实现PM_(2.5)浓度空间估算,且精度随训练样本比例增大而波动上升。考虑关键因素人口密度的CoRBF最能表现数据变化趋势,而CK在误差指标上更优越。基于CK与CoRBF的PM_(2.5)浓度空间估算结果较好展示了污染的分异特征,前者较后者更平滑。 相似文献
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近年来,由快速城市化过程引起的城市生态环境问题日益突出,热岛效应为最显著的现象之一。本文针对长株潭主城区,采用1994、2000、2006、2010与2015年5个时相的Landsat影像进行地表温度反演,通过热岛强度与等级分析比较了长株潭三市的热岛效应时空演化特征;结合各时相土地利用数据,利用灰色关联模型量化分析了热岛效应时空演化与土地利用变化之间的关系。结果表明:长株潭主城区热岛强度与等级均呈增长趋势;2010与2015年,湘潭市热岛强度大于长沙市与株洲市;建设用地有显著增温效应,而草地、水域与未利用地对强热岛区的降温作用明显。 相似文献
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利用第一次全国地理国情普查数据,结合地理国情监测数据,采用土地利用变化转移矩阵、土地利用动态度模型以及空间分析等方法对某地土地利用总体变化和专项土地利用类型如农业用地、建设用地、基础设施用地情况进行监测分析,为城市政府部门在城镇化建设、城市管理、城市规划等提供科学的地理情报支持。 相似文献
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卫星遥感反演气溶胶光学厚度已被广泛应用于近地面空气污染遥感监测。为揭示福州地区细颗粒物污染的空间分异趋势,利用2014年—2015年的地基监测细颗粒物(PM_(2.5))浓度数据、MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)卫星数据以及GEOS-FP气象数据,分别构建了估计福州地区近地面PM2.5浓度的日校正模型和站点一日校正模型,并利用十折交叉验证方法对2个模型进行评价验证。结果表明:(1)日校正模型和站点一日校正模型分别能够解释福州地区PM2.5浓度76.2%和81.4%的变异,反演的2014年—2015年福州地区近地面PM2.5浓度和地面实测站点数据之间的相关性R~2分别为0.724(RMSE=10.993μg·m~(-3))和0.781(RMSE=9.687μg.m~(-3));(2)分别针对不同下垫面环境的城市站点和县郊站点数据进行模型拟合验证,两个模型反演的PM2.5浓度值与地面实测值之间皆具有良好的相关性,R~2最高可达0.808;(3)将模型反演的PM2.5浓度季均值与地面实测季均值进行对比分析,结果也显示二者高度相关,据此反演的2015年福州地区年平均PM2.5浓度分布图可清晰地揭示福州地区PM_(2.5)浓度分布的空间变化情况。由此可见,基于MODIS 3 km AOD产品和气象数据建立的近地面PM_(2.5)浓度遥感估算模型能够很好地反演出福州地区近地面PM2.5浓度分布情况。 相似文献
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《地理空间信息》2015,(6)
基于GIS技术和多元线性回归方法,采用苏锡常地区的PM_(2.5)浓度观测资料和同期苏锡常及周边地区的气象资料,构建了基于气象要素的多元线性回归模型,模拟2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布状况。对比此模型与IDW插值方法的精度,结果表明,该模型利用气象要素与PM_(2.5)浓度显著的相关性建立多元线性回归模型,有效地模拟了PM_(2.5)的空间分布状况;2013年春季苏锡常地区PM_(2.5)的空间分布具有整体上东南低、西北高、局部上分布小范围低值区的特点;该模型有效地消除了单一使用IDW插值方法容易受到监测站空间分布的影响而出现极值区域和极值中心偏差的现象,对于研究PM_(2.5)的空间分布规律具有一定的实际应用价值。 相似文献
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为深入研究河北省石家庄、邯郸、唐山以及邢台4座“退后十”重点城市干湿季PM_(2.5)的重污染传输潜在源区,结合GDAS数据,基于HYSPLIT后向轨迹,通过聚类分析、潜在污染源以及浓度权重的计算,对4座重点城市进行大气污染来源的分析。结果表明:1)PM_(2.5)质量浓度呈现为干季浓度较高、湿季浓度较低,同时地域差异较大;2)干季气团4个城市主要受山西省、陕西省、河南省和山东省重工业城市春冬季大量的燃煤、机动车尾气及二次反应携带高浓度气团的影响,该类气团轨迹传输路径较短,传输速度快,影响显著;3)湿季气团大多来源于沿海地区和北部内陆地区,由蒙古国传输至内蒙古地区,以自然源排放为主,受北部冷空气持续影响,使得大气污染物浓度稀释;4)PM_(2.5)较强潜在源区都集中在内蒙古西南部、陕西省东北部、山西省中南部、河南省北部,其中强潜在源区相似,主要集中在延安市、吕梁市、临汾市。 相似文献
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基于稀疏监测点的监测数据无法直接获取城市内部空气污染的高分辨率空间分布。以武汉市为例,研究了基于土地利用回归(landuseregression,LUR)模型的大气PM2.5浓度高分辨率空间分布模拟。采用双变量相关分析识别出与PM2.5浓度相关性最高的4个影响因子,分别是1000m缓冲区内道路长度,500m缓冲区内水域面积,500m缓冲区内建设用地面积以及工业污染影响。采用PM2.5月平均浓度和识别出的影响因子连同气象条件(月平均温度和月降水量)进行多元线性回归分析,相关系数R2达到0.905,调整后的R2为0.885。在研究区建立均匀格网(2km×2km),利用得到的LUR方程计算格点PM2.5浓度值,应用空间插值制成武汉市主城区夏季PM2.5浓度空间分布模拟图。模拟结果显示,主城区有三个PM2.5浓度高值中心,分别为青山工业区、江北工业区和汉口汉西建材市场区域。汉阳南部、武昌南部的大型湖泊和水域面积比例较大的区域表现为两个PM2.5浓度低值中心。 相似文献
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在快速城镇化时期,城市主城区的空间格局变化最为显著,以其复杂性和扩展性为突出特征。研究其扩展变化对认识城镇化、优化城市空间结构等具有重要意义。本文在基础地理数据统计的基础上,对长三角城市主城区2002~2012年的空间扩展进行了分析,探索影响其演变的若干因素。 相似文献