为探究城市带状绿地降减空气颗粒物的作用机制和效应,选取武汉市罗家港带状公园绿地及其周边建成环境作为研究对象,选择冬季天气晴朗无风且气象条件相似的3天进行重复观测,采用土地利用回归(land use regression,LUR)模型和主成分分析...为探究城市带状绿地降减空气颗粒物的作用机制和效应,选取武汉市罗家港带状公园绿地及其周边建成环境作为研究对象,选择冬季天气晴朗无风且气象条件相似的3天进行重复观测,采用土地利用回归(land use regression,LUR)模型和主成分分析相结合的方法,分析冬季城市带状绿地对空气PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的降减效应,识别其关键影响因素。结果显示,基于LUR模型得出城市带状绿地对空气PM_(10)和PM_(2.5)的降减作用存在宽度效应,宽度30~40 m的绿地在冬季对空气PM_(10)的降减效率最显著。同时,研究发现冬季城市带状绿地内部的空气PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度会出现高于邻近道路位置的现象,空气PM_(10)和PM_(2.5)在城市带状绿地内存在明显的积聚效应。结果表明,城市带状绿地对空气PM_(10)和PM_(2.5)的降减作用会受到周边交通污染排放的干扰,不同宽度带状绿地创造的微气象条件也会对空气PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度产生一定影响。展开更多
随着经济的快速发展,空气污染已经成为当今重要的环境问题,引起公众的广泛关注,二氧化氮(NO_2)作为主要的空气污染物之一,成为相关研究的重点。通过监测数据发现,二氧化氮质量浓度值的空间分布具有区域性差异,所以对其空间分布模拟,以...随着经济的快速发展,空气污染已经成为当今重要的环境问题,引起公众的广泛关注,二氧化氮(NO_2)作为主要的空气污染物之一,成为相关研究的重点。通过监测数据发现,二氧化氮质量浓度值的空间分布具有区域性差异,所以对其空间分布模拟,以及形成区域差异的下垫面影响因素分析,具有重要的研究价值。土地利用回归模型(Land-use Regression,LUR)是将统计方法中的回归模型与空间上的土地利用数据、监测数据和其他相关的地理数据结合分析并在地图上显示的方法。本文结合缓冲区分析、叠加分析、Spearman相关性分析、多元回归分析等方法构建土地利用回归模型(Land Use Regression,LUR),用于识别与NO_2浓度相关的下垫面影响因素,并模拟NO_2质量浓度的空间分布。LUR模型可以模拟出NO_2质量浓度空间分布特征,并针对下垫面影响因素得到以下结论:城乡居住地及工业用地面积增加、污染源的距离减少和道路长度增加会导致NO_2浓度升高;耕地面积、绿地面积和水域面积的增加会导致NO_2浓度减少;NO_2浓度最高的区域主要集中在工业园区;NO_2浓度值从城区到郊区递减,需要通过改变工业区结构和增加绿地面积来减少城区的NO_2浓度。展开更多
文摘为探究城市带状绿地降减空气颗粒物的作用机制和效应,选取武汉市罗家港带状公园绿地及其周边建成环境作为研究对象,选择冬季天气晴朗无风且气象条件相似的3天进行重复观测,采用土地利用回归(land use regression,LUR)模型和主成分分析相结合的方法,分析冬季城市带状绿地对空气PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的降减效应,识别其关键影响因素。结果显示,基于LUR模型得出城市带状绿地对空气PM_(10)和PM_(2.5)的降减作用存在宽度效应,宽度30~40 m的绿地在冬季对空气PM_(10)的降减效率最显著。同时,研究发现冬季城市带状绿地内部的空气PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度会出现高于邻近道路位置的现象,空气PM_(10)和PM_(2.5)在城市带状绿地内存在明显的积聚效应。结果表明,城市带状绿地对空气PM_(10)和PM_(2.5)的降减作用会受到周边交通污染排放的干扰,不同宽度带状绿地创造的微气象条件也会对空气PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度产生一定影响。
文摘随着经济的快速发展,空气污染已经成为当今重要的环境问题,引起公众的广泛关注,二氧化氮(NO_2)作为主要的空气污染物之一,成为相关研究的重点。通过监测数据发现,二氧化氮质量浓度值的空间分布具有区域性差异,所以对其空间分布模拟,以及形成区域差异的下垫面影响因素分析,具有重要的研究价值。土地利用回归模型(Land-use Regression,LUR)是将统计方法中的回归模型与空间上的土地利用数据、监测数据和其他相关的地理数据结合分析并在地图上显示的方法。本文结合缓冲区分析、叠加分析、Spearman相关性分析、多元回归分析等方法构建土地利用回归模型(Land Use Regression,LUR),用于识别与NO_2浓度相关的下垫面影响因素,并模拟NO_2质量浓度的空间分布。LUR模型可以模拟出NO_2质量浓度空间分布特征,并针对下垫面影响因素得到以下结论:城乡居住地及工业用地面积增加、污染源的距离减少和道路长度增加会导致NO_2浓度升高;耕地面积、绿地面积和水域面积的增加会导致NO_2浓度减少;NO_2浓度最高的区域主要集中在工业园区;NO_2浓度值从城区到郊区递减,需要通过改变工业区结构和增加绿地面积来减少城区的NO_2浓度。
