基于LUR模型的重庆主城区公园绿地格局对PM 2.5 影响研究
发布时间：2021-03-31 12:11
随着城市化和工业化进程加快,PM2.5现已成为影响环境质量的重要因素。作为“汇景观”的绿地在很大程度上可以削弱PM2.5的浓度,其中公园绿地的空间布局、聚集程度等格局形态会通过影响空气流动来影响PM2.5的扩散,因此针对性的研究公园绿地的相关格局指标对PM2.5的影响作用,探讨如何优化公园绿地形态以辅助PM2.5污染防治措施,可以在原有的公园规划原则上,为城市规划和公园设计阶段进一步提供一种调控PM2.5的思路,更好的发挥公园绿地的生态效益。本文主要研究内容如下:首先,对重庆市主城区PM2.5质量浓度在2013年至2018年的历年变化情况,及季节和空间分布特征进行分析;就1996年至2018年重庆主城区公园绿地格局的发展变化情况及分布现状进行简要分析。其次,通过利用1.2m分辨率的Goole Earth地图,对重庆主城区公园绿地的高分辨率信息进行提取,为后续研究做好铺垫;利用双变量相关性分析、多元逐步线性回归分析在数据层面上得出公园绿...
【文章来源】：西南大学重庆市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区范围Figure2-1Scopeofstudyarea
西南大学专业硕士学位论文14江流经。气候温暖湿润，年降水量较多，在地形和气候的双重作用下，多雾气，有“中国雾都”的称号。重庆主城区的绿化水平较高，全市建成区绿化覆盖率36%，绿地率32%，人均公共绿地面积为9平方米。根据中国天气网公布的2018年数据显示，重庆主城区整体表现为夏季气温最高，在30℃左右，春季和秋季次之，在19-23℃左右，冬季温度最低，约为12℃。9个区的气温差别不大，在春季、夏季、秋季、冬季和年均的数值上来看，除北碚区因为区域内的缙云山起到了一定程度调控气温的作用，在夏季较其他区有约为0.7℃的温差，在其他季节约有0.3℃的温差外，其他区域各季节气温基本保持一致，所以图2-2中显示的温度值折线多数区域重叠在一起。图2-2主城区气温数据分析Figure2-2Analysisoftemperaturedatainmainurbanareas图片来源：作者自绘图2-3主城区降水数据分析Figure2-3Analysisofprecipitationdatainmainurbanareas图片来源：作者自绘在降水的数据上来看，重庆主城区表现为春季降水最多，夏季与秋季次之，
西南大学专业硕士学位论文14江流经。气候温暖湿润，年降水量较多，在地形和气候的双重作用下，多雾气，有“中国雾都”的称号。重庆主城区的绿化水平较高，全市建成区绿化覆盖率36%，绿地率32%，人均公共绿地面积为9平方米。根据中国天气网公布的2018年数据显示，重庆主城区整体表现为夏季气温最高，在30℃左右，春季和秋季次之，在19-23℃左右，冬季温度最低，约为12℃。9个区的气温差别不大，在春季、夏季、秋季、冬季和年均的数值上来看，除北碚区因为区域内的缙云山起到了一定程度调控气温的作用，在夏季较其他区有约为0.7℃的温差，在其他季节约有0.3℃的温差外，其他区域各季节气温基本保持一致，所以图2-2中显示的温度值折线多数区域重叠在一起。图2-2主城区气温数据分析Figure2-2Analysisoftemperaturedatainmainurbanareas图片来源：作者自绘图2-3主城区降水数据分析Figure2-3Analysisofprecipitationdatainmainurbanareas图片来源：作者自绘在降水的数据上来看，重庆主城区表现为春季降水最多，夏季与秋季次之，
【参考文献】：
期刊论文
[1]城市绿地类型对大气PM2.5浓度的影响[J]. 俞琳琳,胡海波,余伟. 南京林业大学学报(自然科学版). 2020(03)
[2]城市绿地景观格局对“核心生境”质量的影响探究[J]. 韩依纹,李英男,李方正. 风景园林. 2020(02)
[3]基于无人机影像的城市绿地提取分析[J]. 吴卓恒,徐霞,陶帅. 四川林业科技. 2019(06)
[4]高分辨率遥感影像技术应用研究——以城市绿化精细化调查为例[J]. 赵康兵. 南京工程学院学报(自然科学版). 2019(04)
[5]老年友好视角下旧城区公园绿地步行可达性评价与优化[J]. 游宁龙,李文越. 西北师范大学学报(自然科学版). 2019(06)
[6]城市绿地空间环境公平研究进展[J]. 史春云,陶玉国. 世界地理研究. 2020(03)
[7]城市园林绿地规划及植物配置特色研究——以昆明安宁市东湖公园为例[J]. 张彬,陈新雅,施卫省. 城市建筑. 2019(31)
[8]少数民族多山城市公园绿地景观格局分析与优化——以凯里市为例[J]. 邢龙,王志泰,包玉,涂燕茹. 山地农业生物学报. 2019(05)
[9]城市绿地格局与居民社会经济特征关系研究进展[J]. 曹雅琴,陈樟昊,黄甘霖,陈力原,姜亚琼,张征恺,屠星月,华野毓. 应用生态学报. 2019(10)
[10]基于LUR模型探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响——以长株潭城市群为例[J]. 杨婉莹,刘艳芳,刘耀林,安子豪,银超慧. 长江流域资源与环境. 2019(09)
博士论文
[1]基于MODIS的AOD反演与PM2.5时空变化分析与监测[D]. 李昕.山东农业大学 2017
[2]土地利用景观格局与生态系统服务价值的关联分析及优化研究[D]. 岑晓腾.浙江大学 2016
[3]上海浦东新区绿地系统研究—分布格局、生态系统特征及服务功能[D]. 殷杉.上海交通大学 2011
硕士论文
[1]长株潭城市绿心地区生态环境效益研究[D]. 杨子.中南林业科技大学 2019
[2]基于多源数据的上海市公园时空格局演变及其生态效益研究[D]. 龙凌波.华东师范大学 2019
[3]土地利用变化对PM2.5浓度的影响及空间效应研究[D]. 万伟华.浙江大学 2019
[4]中国城市公园绿地空间格局及社会服务价值研究[D]. 李双金.河南财经政法大学 2019
[5]基于引入建筑形态因素LUR模型的PM2.5空间分布研究[D]. 吴楠.华中科技大学 2019
[6]基于分形理论的大城市公园绿地空间布局合理性评价方法研究[D]. 李盈秀.重庆大学 2018
[7]武汉市大气污染物分布与绿地景观格局的相关性[D]. 邱义山.华中农业大学 2017
[8]城市景观格局对PM2.5浓度时空变异的影响[D]. 孙敏.浙江农林大学 2017
[9]绿地分量对浙北地区PM2.5浓度估算精度影响分析[D]. 项佳娥.浙江农林大学 2016
本文编号：3111415
【文章来源】：西南大学重庆市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：96 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究区范围Figure2-1Scopeofstudyarea
西南大学专业硕士学位论文14江流经。气候温暖湿润，年降水量较多，在地形和气候的双重作用下，多雾气，有“中国雾都”的称号。重庆主城区的绿化水平较高，全市建成区绿化覆盖率36%，绿地率32%，人均公共绿地面积为9平方米。根据中国天气网公布的2018年数据显示，重庆主城区整体表现为夏季气温最高，在30℃左右，春季和秋季次之，在19-23℃左右，冬季温度最低，约为12℃。9个区的气温差别不大，在春季、夏季、秋季、冬季和年均的数值上来看，除北碚区因为区域内的缙云山起到了一定程度调控气温的作用，在夏季较其他区有约为0.7℃的温差，在其他季节约有0.3℃的温差外，其他区域各季节气温基本保持一致，所以图2-2中显示的温度值折线多数区域重叠在一起。图2-2主城区气温数据分析Figure2-2Analysisoftemperaturedatainmainurbanareas图片来源：作者自绘图2-3主城区降水数据分析Figure2-3Analysisofprecipitationdatainmainurbanareas图片来源：作者自绘在降水的数据上来看，重庆主城区表现为春季降水最多，夏季与秋季次之，
西南大学专业硕士学位论文14江流经。气候温暖湿润，年降水量较多，在地形和气候的双重作用下，多雾气，有“中国雾都”的称号。重庆主城区的绿化水平较高，全市建成区绿化覆盖率36%，绿地率32%，人均公共绿地面积为9平方米。根据中国天气网公布的2018年数据显示，重庆主城区整体表现为夏季气温最高，在30℃左右，春季和秋季次之，在19-23℃左右，冬季温度最低，约为12℃。9个区的气温差别不大，在春季、夏季、秋季、冬季和年均的数值上来看，除北碚区因为区域内的缙云山起到了一定程度调控气温的作用，在夏季较其他区有约为0.7℃的温差，在其他季节约有0.3℃的温差外，其他区域各季节气温基本保持一致，所以图2-2中显示的温度值折线多数区域重叠在一起。图2-2主城区气温数据分析Figure2-2Analysisoftemperaturedatainmainurbanareas图片来源：作者自绘图2-3主城区降水数据分析Figure2-3Analysisofprecipitationdatainmainurbanareas图片来源：作者自绘在降水的数据上来看，重庆主城区表现为春季降水最多，夏季与秋季次之，
【参考文献】：
期刊论文
[1]城市绿地类型对大气PM2.5浓度的影响[J]. 俞琳琳,胡海波,余伟. 南京林业大学学报(自然科学版). 2020(03)
[2]城市绿地景观格局对“核心生境”质量的影响探究[J]. 韩依纹,李英男,李方正. 风景园林. 2020(02)
[3]基于无人机影像的城市绿地提取分析[J]. 吴卓恒,徐霞,陶帅. 四川林业科技. 2019(06)
[4]高分辨率遥感影像技术应用研究——以城市绿化精细化调查为例[J]. 赵康兵. 南京工程学院学报(自然科学版). 2019(04)
[5]老年友好视角下旧城区公园绿地步行可达性评价与优化[J]. 游宁龙,李文越. 西北师范大学学报(自然科学版). 2019(06)
[6]城市绿地空间环境公平研究进展[J]. 史春云,陶玉国. 世界地理研究. 2020(03)
[7]城市园林绿地规划及植物配置特色研究——以昆明安宁市东湖公园为例[J]. 张彬,陈新雅,施卫省. 城市建筑. 2019(31)
[8]少数民族多山城市公园绿地景观格局分析与优化——以凯里市为例[J]. 邢龙,王志泰,包玉,涂燕茹. 山地农业生物学报. 2019(05)
[9]城市绿地格局与居民社会经济特征关系研究进展[J]. 曹雅琴,陈樟昊,黄甘霖,陈力原,姜亚琼,张征恺,屠星月,华野毓. 应用生态学报. 2019(10)
[10]基于LUR模型探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响——以长株潭城市群为例[J]. 杨婉莹,刘艳芳,刘耀林,安子豪,银超慧. 长江流域资源与环境. 2019(09)
博士论文
[1]基于MODIS的AOD反演与PM2.5时空变化分析与监测[D]. 李昕.山东农业大学 2017
[2]土地利用景观格局与生态系统服务价值的关联分析及优化研究[D]. 岑晓腾.浙江大学 2016
[3]上海浦东新区绿地系统研究—分布格局、生态系统特征及服务功能[D]. 殷杉.上海交通大学 2011
硕士论文
[1]长株潭城市绿心地区生态环境效益研究[D]. 杨子.中南林业科技大学 2019
[2]基于多源数据的上海市公园时空格局演变及其生态效益研究[D]. 龙凌波.华东师范大学 2019
[3]土地利用变化对PM2.5浓度的影响及空间效应研究[D]. 万伟华.浙江大学 2019
[4]中国城市公园绿地空间格局及社会服务价值研究[D]. 李双金.河南财经政法大学 2019
[5]基于引入建筑形态因素LUR模型的PM2.5空间分布研究[D]. 吴楠.华中科技大学 2019
[6]基于分形理论的大城市公园绿地空间布局合理性评价方法研究[D]. 李盈秀.重庆大学 2018
[7]武汉市大气污染物分布与绿地景观格局的相关性[D]. 邱义山.华中农业大学 2017
[8]城市景观格局对PM2.5浓度时空变异的影响[D]. 孙敏.浙江农林大学 2017
[9]绿地分量对浙北地区PM2.5浓度估算精度影响分析[D]. 项佳娥.浙江农林大学 2016
本文编号：3111415
本文链接：https://www.wllwen.com/jianzhugongchenglunwen/3111415.html
