基于LUR和GIS的西安市PM2．5的空间分布模拟及影响因素

摘要

从地学角度出发,基于土地利用、人口状况、道路交通和地形等自然人文因素构建土地利用回归模型(LUR),模拟西安市主城区2014年和2015年冬季采暖季PM_(2.5)平均浓度的空间分布,并分析其空间分布成因和年际变化原因。结果显示:LUR模型构建中,2014年采暖季选择的变量主要有500m缓冲区内植被面积、1 000m缓冲区内植被和居民地面积以及人口密度,2015年采暖季选择的变量主要有1 500m、2 000m、2 500m和3 000m缓冲区内道路总长度。2014年和2015年采暖季LUR模型的R2分别为0.933和0.832,拟合效果很好。2014年采暖季各城区PM_(2.5)平均浓度均较高,碑林区绝大部分区域空气质量为严重污染,新城区次之,其他区空气质量基本为重度污染。2015年各城区PM_(2.5)平均浓度均有所下降,大部分区域为轻度污染。土地利用、污染源、道路交通、人口密度、国家环保相关政策、风向和DEM是西安市2014年和2015年采暖季PM_(2.5)浓度空间分布规律、成因、污染来源和年际变化的影响因素。