【摘 要】
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开展PM2.5的驱动成因分析,对大气污染防治具有重要意义.利用2015—2018年PM2.5地面监测数据,结合地理探测器和地理加权岭回归方法,探测了全国282个城市PM2.5空间分异的关键驱动因素,分析了各关键驱动因素对PM2.5影响的时空异质性.结果表明,气象参数和社会经济活动可更好地解释PM2.5呈现的空间分异性;在2015—2018年间,所建地理加权岭回归模型的R2分别为0.698、0.724、0.656和0.712,AICc分别为1317.533、1234.400、1256.107和1110.74
【机 构】
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西南交通大学地球科学与环境工程学院,四川 成都 611756;兰州交通大学环境与市政工程学院,甘肃 兰州 730070
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开展PM2.5的驱动成因分析,对大气污染防治具有重要意义.利用2015—2018年PM2.5地面监测数据,结合地理探测器和地理加权岭回归方法,探测了全国282个城市PM2.5空间分异的关键驱动因素,分析了各关键驱动因素对PM2.5影响的时空异质性.结果表明,气象参数和社会经济活动可更好地解释PM2.5呈现的空间分异性;在2015—2018年间,所建地理加权岭回归模型的R2分别为0.698、0.724、0.656和0.712,AICc分别为1317.533、1234.400、1256.107和1110.740,2种指标均优于全局回归模型和地理加权回归模型,说明地理加权岭回归模型可更好地解释PM2.5产生空间分异的关键影响机制;模型拟合结果进一步显示,气温、比湿度、地区生产总值、年平均人口和工业企业数是引起PM2.5空间分异的关键驱动因素,各因素的影响既存在正向效应也存在负向效应,其对应的回归系数具有明显的时空异质性.
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