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城市道路PM2.5浓度的时空变化及地理因子影响分析
引用本文:汪帅,邹滨,许珊,李莎.城市道路PM2.5浓度的时空变化及地理因子影响分析[J].地理与地理信息科学,2021,37(3):65-72.
作者姓名:汪帅  邹滨  许珊  李莎
作者单位:中南大学地球科学与信息物理学院,湖南 长沙410083
摘    要:通过移动走航式观测获取长沙市岳麓山周边道路不同通勤时段PM2.5浓度数据,结合土地覆盖、兴趣点、数字高程模型、邻近污染源和街区路网分布5类微环境地理因子,采用空间聚合、空间自相关分析、分位数回归分析等方法,探究研究区内道路PM2.5浓度的时空变化及其与城市微环境地理因子的潜在联系.结果表明,长沙市岳麓山周边道路不同通勤时段PM2.5浓度时空差异明显:晚高峰时段PM2.5中位数浓度高达31.5μg/m3,早高峰和非高峰时段分别为28.2μg/m3和22.0μg/m3;高值PM2.5浓度在通勤高峰时段空间分布相对集中,在非高峰时段则相对分散.就地理因子影响而言:不同通勤时段影响PM2.5浓度的微环境地理因子在数量与类别上存在差异;同时,微环境地理因子对不同分位数道路PM2.5浓度的影响也具有异质性.依据各通勤时段不同地理因子的影响趋势和影响程度,采取相应的针对性调控、空间合理配置等干预策略有望全面降低道路PM2.5浓度.本研究可为基于空气质量视角的城市空间规划与开发建设调控提供科学依据.

关 键 词:移动走航式观测  PM2.  5  时空维度  地理因子  微环境

Spatial-Temporal Variations of PM2 .5 Concentration on Urban Roads and the Influence of Geographical Factors
WANG Shuai,ZOU Bin,XU Shan,LI Sha.Spatial-Temporal Variations of PM2 .5 Concentration on Urban Roads and the Influence of Geographical Factors[J].Geography and Geo-Information Science,2021,37(3):65-72.
Authors:WANG Shuai  ZOU Bin  XU Shan  LI Sha
Abstract:
Keywords:
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