2016年四川省PM2.5浓度时空分布研究

PM2.5导致大气能见度下降,造成雾霾天气.本文基于2016年四川省89个空气质量监测站的PM2.5数据,对2016年四川省PM2.5浓度时空分布特征进行研究分析.结果表明,2016年四川省PM2.5浓度空间分布呈现出西北部PM2.5浓度较低、空气质量较好,东南部PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势;时间分布呈现夏季PM2.5浓度较低、空气质量较好,冬季PM2.5浓度较高、空气质量较差的趋势,从而得出四川省PM2.5浓度时间和空间分布规律及分布图.     

滨州市PM2.5浓度时空分布研究

目前,我国已经成为PM2.5污染的重灾区,由此引发出一系列的大气环境和人类健康问题。因此,研究PM2.5的时空分布及其演变规律显得尤为迫切。本文对滨州市六个大气环境监测点2013年1月到2014年12月的PM2.5浓度数据进行分析整理,运用数理统计分析方法,结合地理信息系统技术,综合分析滨州市PM2.5污染水平、时空分布特征。结果表明,综合GIS手段的PM2.5浓度可视化分析方法能够较好的弥补传统图表、文字等表达方式的不足。     

2016—2018年中国PM2.5时空分布特征分析

采用地统计分析、聚类和异常值分析方法,对2016—2018年全国367个城市的PM_2.5浓度监测数据进行分析。结果表明：全国及重点区域的PM_2.5浓度月际变化趋势具有一致性和周期性,呈“U”形分布;PM_2.5浓度存在明显的季节变化特征,2016—2018年我国的PM_2.5浓度年均值逐年递减。从整体空间分布来看,我国PM_2.5浓度在东西、南北2个方向上的变化情况不同,东西方向的差异比南北方向更大,表现出了各向异性。我国PM_2.5高-高聚类模式主要集中在北京、天津、河南、河北、山西、山东西部、安徽北部,低-低聚类模式主要分布在云南、福建、广东沿海地区。     

杭州地区2015年PM2.5浓度时空变化特征分析

在2015年杭州地区11个地面观测站PM2.5质量浓度监测数据的基础上,结合MOD04_3K AOT产品,建立了利用AOT反演近地面PM2.5质量浓度的模型.利用实测和遥感反演数据共同分析了杭州市PM2.5质量浓度时空变化特征.分析结果表明,PM2.5质量浓度分布的日变化特征为:在杭州市中心城区,冬季、春季及秋季都存在典型的双峰变化,冬季、春季的峰值出现在9:00-12:00,秋季峰值出现在6:00-9:00;夏季表现出夜间浓度高于白天的特征.PM2.5质量浓度分布的季节性变化特征为:冬季＞春季＞秋季＞夏季.PM2.5质量浓度的空间分布格局为:杭州地区东北区域的浓度明显高于其他区域;杭州—富阳—桐庐沿线、杭州—临安沿线PM2.5质量浓度存在高浓度的分布条带,PM2.5质量浓度的空间分布与城镇化的格局相似.PM2.5质量浓度空间分布与地形和植被指数呈负相关,春季地形和植被指数对PM2.5浓度分布的抑制影响最大.     

顾及平稳特征的PM2.5浓度时空趋势拟合研究

针对PM2.5浓度估算中全局平稳因素和局部非平稳因素同时存在的问题,该文以京津冀地区2015年1月—7月的PM2.5浓度为研究对象,人口密度、GDP、AOD、温度、相对湿度、风速和大气压强为影响因子,利用混合时空地理加权回归模型对PM2.5浓度进行估算。结果显示,考虑全局平稳特征时能有效地提升PM2.5浓度估算的精度,PM2.5浓度与风速、温度呈负相关关系,京津冀地区PM2.5浓度呈北低南高的趋势。     

运用贝叶斯方法的PM2.5浓度时空建模与预测

针对当前我国大部分地区正面临严重的空气污染问题,对重污染区域进行时空建模具有重要的意义。该文基于贝叶斯时空模型建立了京津冀区域的PM2.5浓度时空预测模型,该模型充分考虑了PM2.5浓度的时间变异特性与空间分布特性,并引入了气象数据作为协变量对没有监测站的位置进行预测。实验结果表明,该方法具有很好的预测精度,其在测试站点上的拟合优度达到了0.9以上,能够应用于区域级PM2.5浓度的时空分布建模与预测。     

基于深度学习的城市PM2.5浓度时空分布预测及不确定性评估

城市PM2.5浓度的时空分布预测旨在基于有限观测样本实现研究区域内PM2.5分布的全范围感知。理想的预测模型需同时保证结果的高精度与高可靠性。然而,现有研究大多以提升精度为唯一目的,忽视了由于数据质量与模型结构的各异所导致预测结果的不确定性,这极大限制了高精度预测结果的可靠性与可用潜力,从而难以有效辅助空气污染治理等实际应用。为此,本文提出一种耦合不确定性评估的PM2.5浓度时空分布预测模型。通过构建以图卷积和循环网络为主的预测模块,实现PM2.5浓度的高精度预测;同时,基于对抗学习策略与变分自编码思想构建不确定性量化模块,同步揭示预测结果的不确定性水平。深圳市实际数据实证表明,本文方法能有效兼顾PM2.5浓度预测结果的精度与可靠性,能为包括监测站点布局选址在内的环境治理工作提供科学决策支持。     

基于出租车GPS数据的城市居民出行时空分布研究

随着城市的快速发展,道路拥堵、打车难等问题越来越突出,严重影响了居民的出行效率和生活质量。出租车GPS数据,在一定程度上包含了部分居民出行行为的丰富信息。考虑到出租车载客事件发生于一维道路网络空间,本文提出对出租车上下客事件所在路段进行分析,得到不同时段居民出行的热门路段和区域,分析居民出行时空分布特征,有助于了解交通现状和居民出行需求,提高城市对居民出行活动的服务水平。     

基于“‘郫县—都江堰’样带”的乡村聚落时空演变及其区位因素影响力的探究

对郫县安德镇、新胜镇、都江堰市崇义镇2006年和2016年的遥感图像进行解译,分析该区域居民聚落的时空演变情况,动态描述了该区域内农村居民点的延伸和消亡过程,并综合运用GIS的缓冲区分析、叠置分析等手段对社会经济影响下的聚落变迁特征进行探讨。     

利用MODIS资料监测湖北省PM2.5的3种模型对比

为确定适宜遥感监测湖北省PM2.5浓度的模型,该文运用MODIS气溶胶光学厚度(AOD)产品、气象数据、土地利用数据、数字高程模型(DEM)数据和地面监测站点获取的PM2.5质量浓度数据建立了智能算法模型(模型1)、地理加权回归模型(模型2)和线性混合模型(模型3),并用地面监测站点数据评估模型拟合结果。结果表明:模型3在所有表征反演精度的统计指标(全数据集R~2、回归斜率、均方根误差、平均绝对误差)上均表现出优异性;十折交叉验证结果表明模型1、模型2和模型3的R~2分别为0.559 8,0.562 2,0.755 5,3种模型皆不存在过拟合现象;对湖北省2015年PM2.5浓度时空分布特征的分析结果表明模型3能够提供可靠数据,可为PM2.5浓度监测提供一种有效的补充手段。     

2015—2019年冬季黄河流域中游大气污染物空间分布特征

本文基于2015—2019年冬季黄河流域中游地区（山西段和陕西段）6种大气污染物的浓度数据,研究了黄河流域中游冬季大气污染物的变化特征。研究结果表明,2015—2019年黄河流域中游地区,PM₁₀和CO浓度持续降低,O₃浓度持续升高,PM_2.5、SO₂及NO₂平均浓度呈先上升后下降的规律。2019年主要污染物NO₂、CO、PM_2.5、PM₁₀及SO₂浓度均最低;2019年冬季O₃平均浓度达到最高（54μg/m³）。研究地区下游的PM_2.5浓度高于上游,且沿黄河由北向南其浓度逐渐增加,黄河东侧山西段的PM_2.5浓度高于西侧陕西段。研究区域PM₁₀污染浓度由2015—2016年的黄河东侧高西侧低转变为2017—2019年上游低下游高的分布特征。SO₂浓度呈黄河东岸比西岸高的分布。NO₂高值区域从2015—2017年黄河西侧下游地区变为2018—2019年中上游地区;CO平均浓度高值区域位于黄河东侧下游地区;O₃浓度空间分布特征不明显,但近5年浓度大幅增加,需要加强对臭氧的防控。     

2000—2020年东营市人口分布的时空特征演变规律及影响因素分析

本文基于2000—2020年人口格网数据对东营市乡镇尺度人口分布的时空特征及演变规律进行了分析,并利用地理探测器,探讨了东营市人口分布的影响机制.时序特征表明:东营市整体人口呈增长状态,但各区县及乡镇的人口数量差异较大;空间特征表明:人口密度总体上呈现南密北稀的状态,人口密度分布不均衡;时空演变规律表明:人口重心呈西北...