城市土地利用对城市大气污染具有重要影响,探究两者间的关系对于促进城市大气污染治理、保障人体健康具有重要意义。该研究首先利用土地利用回归(land use regression,LUR)模型模拟南昌市中心城区PM_(2.5)浓度空间分布。其次,根据土地...城市土地利用对城市大气污染具有重要影响,探究两者间的关系对于促进城市大气污染治理、保障人体健康具有重要意义。该研究首先利用土地利用回归(land use regression,LUR)模型模拟南昌市中心城区PM_(2.5)浓度空间分布。其次,根据土地利用主导方式的不同,在南昌市中心城区选择商业区、工业区、居住区、教育区和对照区各5个,作为样本功能区,分春、夏、秋、冬四季统计各样本功能区PM_(2.5)浓度,运用方差分析与多重比较法定量研究不同类型功能区四季PM_(2.5)浓度差异。研究结果表明:1)四季LUR模型调整R2分别为0.713、0.741、0.898、0.964,检验样本平均绝对误差率为12.03%,说明构建的四季LUR模型拟合情况好,可以有效地对监测点以外区域PM_(2.5)浓度进行估计;2)功能区类型对PM_(2.5)浓度影响显著,城市土地利用方式显著影响PM_(2.5)浓度,且这种影响与季节无关;3)各类功能区之间PM_(2.5)浓度差异显著水平不一致,工业区与商业区、居住区与教育区均无显著差异,工业区、商业区均与教育区和居住区有显著差异,对照区与其他4类功能区均有显著差异。该研究探索了城市土地利用与大气污染耦合的新思路,研究结果为优化城市土地利用,缓解大气污染提供参考。展开更多
文摘城市土地利用对城市大气污染具有重要影响,探究两者间的关系对于促进城市大气污染治理、保障人体健康具有重要意义。该研究首先利用土地利用回归(land use regression,LUR)模型模拟南昌市中心城区PM_(2.5)浓度空间分布。其次,根据土地利用主导方式的不同,在南昌市中心城区选择商业区、工业区、居住区、教育区和对照区各5个,作为样本功能区,分春、夏、秋、冬四季统计各样本功能区PM_(2.5)浓度,运用方差分析与多重比较法定量研究不同类型功能区四季PM_(2.5)浓度差异。研究结果表明:1)四季LUR模型调整R2分别为0.713、0.741、0.898、0.964,检验样本平均绝对误差率为12.03%,说明构建的四季LUR模型拟合情况好,可以有效地对监测点以外区域PM_(2.5)浓度进行估计;2)功能区类型对PM_(2.5)浓度影响显著,城市土地利用方式显著影响PM_(2.5)浓度,且这种影响与季节无关;3)各类功能区之间PM_(2.5)浓度差异显著水平不一致,工业区与商业区、居住区与教育区均无显著差异,工业区、商业区均与教育区和居住区有显著差异,对照区与其他4类功能区均有显著差异。该研究探索了城市土地利用与大气污染耦合的新思路,研究结果为优化城市土地利用,缓解大气污染提供参考。
