基于LUR的武汉市PM2.5浓度空间分布模拟

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1、第４０卷第８期武汉大学学报·信息科学版Ｖｏｌ．４０Ｎｏ．８２０１５年８月ＧｅｏｍａｔｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅｏｆＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＡｕｇ．２０１５ＤＯＩ：１０．１３２０３／ｊ．ｗｈｕｇｉｓ２０１３０７８５文章编号：１６７１－８８６０（２０１５）０８－１０８８－０７基于ＬＵＲ的武汉市ＰＭ２．５浓度空间分布模拟焦利民１１１，２１１１许刚赵素丽马明董婷李江月１武汉大学资源与环境科学学院，湖北武汉，４３００７９２中南电力设计院，湖北武汉，４３００７１摘要：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。

2、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

3、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。关键词：土地利用回归（ＬＵＲ）；细颗粒物（ＰＭ２．５）；高分辨率；空间插值中图法分类号：Ｐ２０８文献标志码：ＡＰＭ２．５指环境空气中空气动力学当量直径小ＬＵＲ模型基于监测数据和监测点一定半径内的［１］于等于２．５μｍ的颗粒物，也称细颗粒物。土地利用信息、道路交通特征和其他相关地理变［１１］ＰＭ２．５因其易吸入性和长期残留性，严重

4、危害了人量构建回归方程，利用回归方程模拟未监测位［２］体健康。流行病学研究发现，长期暴露于置的大气污染物浓度。大气污染物浓度的空间分ＰＭ２．５污染的空气中，会导致呼吸系统和心血管等布具有统计学规律，并与污染源、地形、地表覆盖、［３，４］疾病的发病率和死亡率的上升。中国城市土地利用等地理空间要素存在相关性。ＧｅｒａｒｄＰＭ２．５浓度远高于美洲和欧洲城市，ＰＭ２．５是中国Ｈｏｅｋ等总结了之前关于ＬＵＲ的２５项研究，指［５，６］大多数城市的首要污染物。中国从２０１３年开出ＬＵＲ在研究长时间尺度大气污染物浓度时优始在全国范围内监测并发布主要城市监测点位的［８，９

5、］。在欧洲和北美一些地于其他空间分析技术ＰＭ２．５浓度数据。然而，地面监测数据只能代表监区，ＬＵＲ模型已被成功地应用于预测ＮＯ２、测点局部污染物浓度，城市内部ＰＭ２．５浓度具有ＮＯＸ、ＰＭ２．５和挥发性有机污染物等的空间分［７］显著空间异质性，无法通过稀疏监测点数据直［８，１２－１４］布。国内关于ＬＵＲ的应用研究较少，陈莉接获得高空间分辨率的ＰＭ２．５浓度分布，这给城［１５－１７］［１８］等利用ＬＵＲ模型模拟了天津市和济南市市ＰＭ２．５浓度时空特征分析、空气污染暴露评估［８］的ＰＭ１０、ＮＯ２等大气污染物的浓度空间分布。等相关研究带来很大挑战。空间分析技

6、术的发由于我国在２０１３年之前没有把ＰＭ２．５纳入展为高空间分辨率城市空气污染建模提供了技术［９］，结合空间分析技术的土地利用回归（ｌａｎｄ常规监测范围，缺少大范围和长时间序列的实时手段ｕｓｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＬＵＲ）模型被引入城市内部空气监测数据，关于ＰＭ２．５浓度的ＬＵＲ建模非常少，污染物空间分布状况模拟，弥补了这一缺陷［８］。相关研究亟待开展。本研究以武汉市为实例研究ＬＵＲ模型最初是由ＳＡＶＩＡＨ（ＳｍａｌｌＡｒｅａ区，研究城市地区ＰＭ２．５浓度的相关因素，构建ＶａｒｉａｔｉｏｎｓＩｎＡｉｒｑｕａｌｉｔｙａｎｄＨｅａｌｔｈ）研究计划ＬＵＲ模型，

7、进一步建立高分辨率ＰＭ２．５浓度的空［１０］引入，应用于空气污染制图，称为回归制图。间分布模拟，并分析其空间分布规律。收稿日期：２０１３－１２－１６项目来源：国家自然科学基金资助项目（４１１７１３１２）。第一作者：焦利民，教授。主要从事空间数据分析与建模、土地利用覆盖变化与城市扩张方面的研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｍｊｉａｏ０２７＠１６３．ｃｏｍ第４０卷第８期焦利民等：基于ＬＵＲ的武汉市ＰＭ２．５浓度空间分布模拟１０８９地理要素与对应的ＰＭ２．５月平均浓度进行多元线１研究方法性回归分析，得到多元线性回归方程。然后在研究区内生成２ｋｍ×２ｋｍ的均匀网格，计算格网

8、１．１研究区概况点相应自变量值，利用回归方程计算得到每一格武汉市地处东经１１３°