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大湾区环境观察-基于地理探测器的广州市大气PM2.5浓度驱动因素分析
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大湾区环境观察-基于地理探测器的广州市大气PM2.5浓度驱动因素分析

大湾区环境观察-基于地理探测器的广州市大气PM2.5浓度驱动因素分析 大湾区环境
2021-08-04
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   基于地理探测器的广州市大气PM2.5浓度驱动因素分析

周敏丹1,4, 匡耀求1,2, 云国梁3,4

1. 中国科学院广州地球化学研究所, 广东 广州 510640;

2. 暨南大学环境学院, 广东 广州 511486;

3. 中国科学院城市环境研究所, 福建 厦门 361021;

4. 中国科学院大学, 北京 100049


摘 要


   PM2.5变化的驱动因素是大气PM2.5研究的重要内容.为了揭示PM2.5污染的特点及其驱动影响因子，以广州市为例，采用地理探测器方法探测自然因素（包括平均降水量、平均温度、平均气压、平均相对湿度、平均风速、植被指数）与社会经济因素（包括人口密度、国内生产总值、工业总产值、人均公园绿地面积、公交车辆数、电力消费量）对2015年广州市ρ（PM2.5）变化的影响机制与差异.

   结果表明：
    ①基于因子探测分析发现，对ρ（PM2.5）变化影响最大的前三位驱动因素分别为植被指数、公交车辆数与电力消费量，对应的因子影响程度指标值分别为0.51、0.46、0.40.
    ②基于生态探测分析发现，植被指数与其他自然因素（如平均温度、平均降水量、平均气压等）对ρ（PM2.5）空间分布的影响均存在显著差异，与所有社会经济因素对ρ（PM2.5）空间分布的影响均不存在显著差异；除植被指数外，公交车辆数与其他自然因素及社会经济因素对ρ（PM2.5）空间分布的影响均存在显著差异.
     ③基于交互探测分析发现，所有影响因素（包括自然因素与社会经济因素）对ρ（PM2.5）变化的交互作用均大于单一影响因素的独自作用，其中平均降水量与平均气压交互作用后对ρ（PM2.5）变化的影响最大.
  研究显示，自然因素（尤其是植被指数、平均降水量）及自然因素与人为活动（如交通出行、电力消费等）交互效应对广州市ρ（PM2.5）的变化起决定性作用. 


论文详情详见原文链接


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【声明】内容源于网络
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