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运用地理探测器研究京津冀城市群PM2.5浓度变化及影响因素

徐勇 郭振东 郑志威 戴强玉 赵纯 黄雯婷

徐勇, 郭振东, 郑志威, 戴强玉, 赵纯, 黄雯婷. 运用地理探测器研究京津冀城市群PM2.5浓度变化及影响因素[J]. 环境科学研究.
引用本文: 徐勇, 郭振东, 郑志威, 戴强玉, 赵纯, 黄雯婷. 运用地理探测器研究京津冀城市群PM2.5浓度变化及影响因素[J]. 环境科学研究.
Study of the PM2.5 Concentration Variation and its Influencing Factors in the Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration Using Geo-detector[J]. Research of Environmental Sciences.
Citation: Study of the PM2.5 Concentration Variation and its Influencing Factors in the Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration Using Geo-detector[J]. Research of Environmental Sciences.

运用地理探测器研究京津冀城市群PM2.5浓度变化及影响因素

Study of the PM2.5 Concentration Variation and its Influencing Factors in the Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration Using Geo-detector

  • 摘要: 研究京津冀城市群PM2.5浓度时空格局变化和影响因素,对区域大气环境保护和经济可持续发展具有十分重要的意义. 基于PM2.5遥感数据、地面站点气象数据、DEM数据、MODIS NDVI数据、夜间灯光数据、人口密度数据、土地利用类型数据和路网数据,利用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和Getis-Ord Gi*分析,运用地理探测器,分析京津冀城市群PM2.5浓度时空变化和空间聚集特征,并探究影响其空间分异的影响因素. 结果表明:①2000—2021年京津冀城市群PM2.5污染严重,全年平均PM2.5浓度为59.94 μg/m3,冬季是京津冀城市群PM2.5污染的高发季,但京津冀城市群PM2.5浓度总体呈下降趋势,变化斜率为–0.85 μg/(m3·a). ②PM2.5浓度在空间上呈现出东南高、西北低的分布格局,且PM2.5浓度呈显著下降的区域占比76.52%,主要集中在京津冀城市群中南部.③ PM2.5浓度变化的聚集性呈西北高、东南低的空间分布格局,PM2.5浓度变化热点区域占比为50.95%. ④因子探测结果表明,气温(0.91)、高程(0.81)和路网密度(0.63)是影响京津冀城市群PM2.5浓度空间分异最主要的因子,研究时段内,降水对京津冀城市群PM2.5空间分异的影响力呈上升趋势,相对湿度、日照时数、夜间灯光和路网密度对京津冀城市群PM2.5空间分异的影响力均呈下降趋势. 交互探测结果表明,气温在因子交互中发挥十分重要的作用,气温与降水、高程和路网密度的交互作用是影响京津冀城市群PM2.5空间分异的主要因子组合. 研究显示,2000—2021年京津冀城市群PM2.5浓度整体呈下降态势,气温、高程和路网密度对京津冀城市群PM2.5浓度的空间分异有着显著的作用.

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-09-02
  • 录用日期:  2023-01-06
  • 修回日期:  2023-01-06
  • 网络出版日期:  2023-01-06

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