地球信息科学学报 ›› 2019, Vol. 21 ›› Issue (7): 1018-1028.doi: 10.12082/dqxxkx.2019.180695
收稿日期:
2018-12-28
修回日期:
2019-03-24
出版日期:
2019-07-25
发布日期:
2019-07-25
通讯作者:
吴志峰
E-mail:1494192279@qq.com;gzuwzf@163.com
作者简介:
作者简介:邹雨轩(1995-),女,广东惠州人,硕士生,研究方向为健康地理。E-mail:
基金资助:
Yuxuan ZOU1,2(), Zhifeng WU1,2,*(
), Zheng CAO1,2
Received:
2018-12-28
Revised:
2019-03-24
Online:
2019-07-25
Published:
2019-07-25
Contact:
Zhifeng WU
E-mail:1494192279@qq.com;gzuwzf@163.com
Supported by:
摘要:
PM2.5已成为人群健康的重要威胁之一,科学精准的暴露评估是PM2.5风险防控的前提,为提升PM2.5暴露精准评估,本文利用土地利用数据、道路数据、气象数据等构建PM2.5土地利用回归反演模型,实现了2013年12月1日-2014年2月8日(冬季)广佛都市区PM2.5时空动态演变监测,在此基础上将PM2.5反演结果与人口密度数据耦合,分别从PM2.5污染浓度与人口加权PM2.5浓度2个方面,评估广佛都市区PM2.5污染暴露风险。研究结果表明:① 土地利用回归模型能够较好的反映研究区域内PM2.5的空间分布特征,R2大于0.78;② 2013年12月1日-2014年2月8日,广佛都市区PM2.5浓度平均值呈现波动变化趋势,研究时段内,最高平均浓度为97.91 μg/m3 (12月29日-1月11日),最低平均浓度为53.40 μg/m3 (1月26日-2月8日),全时段PM2.5浓度超WHO健康标准的面积占比达99.8%;③ 广佛都市区PM2.5的空间分布具有异质性规律,其高值区分别位于广州市天河区、越秀区、番禺区北部、花都区北部及佛山市禅城区、南海区中部、三水区中部,低值区主要位于广州市白云区、番禺区东南部及佛山市顺德区南部。人口加权暴露风险存在2个高值中心,分别位于广州市和佛山市的主城区;④ 耦合人口加权模型前后,广佛都市区PM2.5暴露风险高风险区空间分布发生变化,未考虑人口加权模型时,广佛深高值区较为分散,主要位于南海区、天河区、越秀区、禅城区,考虑人口加权模型后,高值区更加集中于广州市和佛山市的主城区。
邹雨轩, 吴志峰, 曹峥. 耦合土地利用回归与人口加权模型的PM2.5暴露风险评估[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(7): 1018-1028.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.180695
Yuxuan ZOU, Zhifeng WU, Zheng CAO. Assessing PM2.5 Exposure Risk by Coupling Land Use Regression Model and Population Weighted Model[J]. Journal of Geo-information Science, 2019, 21(7): 1018-1028.DOI:10.12082/dqxxkx.2019.180695
表1
监测站点地理要素特征变量与PM2.5浓度的相关性"
自变量 | Pearson相关系数 | 自变量 | Pearson相关系数 |
---|---|---|---|
植被_50 m(x1) | -0.198 | 主干道长度_50 m(x33) | - |
植被_100 m(x2) | -0.301 | 主干道长度_100 m(x34) | - |
植被_200 m(x3) | -0.323 | 主干道长度_200 m(x35) | 0.183 |
植被_300 m(x4) | -0.344 | 主干道长度_300 m(x36) | 0.175 |
植被_500 m(x5) | -0.292 | 主干道长度_500 m(x37) | 0.221 |
植被_1000 m(x6) | -0.379 | 主干道长度_1000 m(x38) | 0.247 |
植被_1200 m(x7) | -0.392 | 主干道长度_1200 m(x39) | 0.297 |
植被_1500 m(x8) | -0.416 | 主干道长度_1500 m(x40) | 0.292 |
水体_50 m(x9) | - | 一级公路长度_50 m(x41) | -0.047 |
水体_100 m(x10) | - | 一级公路长度_100 m(x42) | -0.047 |
水体_200 m(x11) | -0.123 | 一级公路长度_200 m(x43) | -0.032 |
水体_300 m(x12) | -0.112 | 一级公路长度_300 m(x44) | -0.023 |
水体_500 m(x13) | -0.078 | 一级公路长度_500 m(x45) | -0.054 |
水体_1000 m(x14) | -0.181 | 一级公路长度_1000 m(x46) | -0.033 |
水体_1200 m(x15) | -0.388 | 一级公路长度_1200 m(x47) | -0.036 |
水体_1500 m(x16) | -0.482 | 一级公路长度_1500 m(x48) | -0.002 |
不透水面_50 m(x17) | 0.329 | 二级公路长度_50 m(x49) | 0.164 |
不透水面_100 m(x18) | 0.356 | 二级公路长度_100 m(x50) | 0.164 |
不透水面_200 m(x19) | 0.337 | 二级公路长度_200 m(x51) | 0.644** |
不透水面_300 m(x20) | 0.366 | 二级公路长度_300 m(x52) | 0.333 |
不透水面_500 m(x21) | 0.410 | 二级公路长度_500 m(x53) | 0.107 |
不透水面_1000 m(x22) | 0.492 | 二级公路长度_1000 m(x54) | -0.053 |
不透水面_1200 m(x23) | 0.510 | 二级公路长度_1200 m(x55) | -0.108 |
不透水面_1500 m(x24) | 0.597* | 二级公路长度_1500 m(x56) | 0.038 |
道路总长度_50 m(x25) | 0.133 | 三级公路长度_50 m(x57) | -0.132 |
道路总长度_100 m(x26) | -0.127 | 三级公路长度_100 m(x58) | -0.332 |
道路总长度_200 m(x27) | 0.076 | 三级公路长度_200 m(x59) | -0.444 |
道路总长度_300 m(x28) | 0.076 | 三级公路长度_300 m(x60) | -0.300 |
道路总长度_500 m(x29) | 0.278 | 三级公路长度_500 m(x61) | -0.150 |
道路总长度_1000 m(x30) | 0.319 | 三级公路长度_1000 m(x62) | -0.092 |
道路总长度_1200 m(x31) | 0.347 | 三级公路长度_1200 m(x63) | -0.046 |
道路总长度_1500 m(x32) | 0.418 | 三级公路长度_1500 m(x64) | -0.127 |
表5
2013年12月1日-2014年2月8日多元线性回归方程及模型精度"
时段 | 回归方程 | R2 |
---|---|---|
时段一 | Y=3.876x8+19.372x16+29.967x24+42.788x26-34.143x37-50.086x44+93.066x53-38.663x59 +27.562x65-11.11x66-42.257x67+89.081 | 0.825 |
时段二 | Y=15.052x8+48.009x16+9.022x24+22.677x26-17.731x37-26.441x44+104.565x53-31.973x59 +5.38x65-5.463x66-21.818x67+66.51 | 0.786 |
时段三 | Y=48.153x8+28.691x16+37.224x24+63.619x26-27.226x37+37.04x44+22.141x53-70.281x59 -38.965x65-38.5x66-24.872x67+87.678 | 0.892 |
时段四 | Y=43.816x8+25.451x16+25.249x24+30.497x26-6.236x37+15.35x44+40.895x53-47.251x59 -7.594x65-47.62x66-52.629x67+82.223 | 0.813 |
时段五 | Y=20.882x8+3.161x16+17.805x24-33.023x26+7.659x37+45.987x44-33.884x53-42.567x59-15.06x65+0.173x66-74.48x67+85.962 | 0.913 |
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