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长株潭城市群PM2.5和O3浓度时空分布特征及影响因素分析
摘要点击 1808  全文点击 1273  投稿时间:2022-01-24  修订日期:2022-04-05
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中文关键词  长株潭城市群  时空分布  地理加权回归(GWR)  空间自相关  空间异质性
英文关键词  Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration  temporal and spatial distribution  geographically weighted regression (GWR)  spatial autocorrelation  spatial heterogeneity
作者单位E-mail
刘贤赵 湖南科技大学地球科学与空间信息学院, 湘潭 411201 1100095@hnust.edu.cn 
张国桥 湖南科技大学地球科学与空间信息学院, 湘潭 411201  
杨文涛 湖南科技大学地球科学与空间信息学院, 湘潭 411201
湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室, 湘潭 411201 
yangwentao8868@126.com 
吴业荣 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室, 湘潭 411201  
李朝奎 湖南科技大学地理空间信息技术国家地方联合工程实验室, 湘潭 411201  
任毅 湖南科技大学地球科学与空间信息学院, 湘潭 411201  
中文摘要
      基于2015~2019年长株潭城市群PM2.5和O3遥感浓度数据,利用空间自相关指数和地理加权回归(GWR)等方法探究PM2.5和O3浓度的时空分布特征及相关因素对其影响强度.结果表明:① PM2.5浓度整体呈现出冬季和春季高,夏季和秋季低的"U"型特征,而O3浓度则表现为夏季和秋季高,冬季和春季低的"M"型特征,PM2.5与O3年均浓度高低排序为:长沙市>湘潭市>株洲市.② PM2.5与O3浓度在夏季呈现正相关,秋冬季为负相关,且具有显著的空间集聚特征,O3浓度高-高集聚区的面积呈现逐年增加的趋势.③GWR结果显示:夜间灯光强度和人口密度都对PM2.5与O3具有正相关效应,其中,植被指数(NDVI)、风速和温度对PM2.5浓度的影响最为显著,而风速和温度对O3影响强度更为突出,不同因素对PM2.5和O3浓度影响具有显著的空间异质性.
英文摘要
      Based on the remote sensing concentration data of PM2.5 and O3 in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration from 2015 to 2019, this research uses spatial autocorrelation index and geographically weighted regression (GWR) to explore the spatial-temporal differentiation characteristics of PM2.5 and O3 concentrations and the influence intensity of natural and socio-economic factors on them. The results show that:① PM2.5 concentration presents a u-shaped trend of high concentration in winter and spring and middle concentration in summer and autumn, while O3 concentration shows an M-shaped law of high concentration in summer and autumn and low concentration in winter and spring. The order of PM2.5 and O3 concentration in Changsha-Zhuzhou-Xiangtan urban agglomeration is as follows:Changsha>Xiangtan>Zhuzhou. ②PM2.5 and O3 concentrations were positively correlated in summer, but negatively correlated in autumn and winter, and PM2.5 and O3 concentrations had significant spatial agglomeration characteristics. ③ GWR results show that among the nine influencing factors, night light intensity and population density have an impact on PM2.5 has a positive correlation effect with O3, in which Vegetation Index (NDVI), wind speed and temperature have the most significant effects on PM2.5 concentration, while wind speed and temperature have more prominent effects on O3 concentration, and different factors have significant spatial heterogeneity on PM2.5 and O3 concentration.

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