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

发布时间：2024-02-15 14:58

　　随着城市化进程的加快,空气污染问题已成为中国最主要城市问题之一,严重影响公众健康。当前微观尺度下空气监测点周围景观格局对PM2.5浓度影响的研究较少,以长株潭城市群为例,选取地形、污染源、人口、道路交通、土地利用与城市景观格局6大类预测变量,其中城市景观格局选取边缘密度、连续度、形状指数、斑块平均面积、蔓延度、均匀度指数7个景观指数,运用逐步线性回归模型,探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响。研究结果显示:(1)所选取的土地景观格局指数可以解释研究区PM2.5浓度的73.2%的变异,模型拟合较好;(2)影响PM2.5浓度的土地利用类型包括建设用地、林地、草地与水体。微观尺度下城市各类型景观格局中连续度和形状指数对PM2.5影响显著,建设用地连续度越高,分布越集聚,PM2.5浓度越高;水体形状指数越小,形状越简单规则,越易降低PM2.5浓度;(3)城市整体景观格局中,景观聚集程度与景观多样性等因素对PM2.5浓度产生重要影响。减少景观内各类型斑块的离散分布,使各景观类型均匀分布于整体景观内,有助于降低PM2.5浓度。研究结果可为未来大气防治与城市规划提供参考依据。

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
1 研究区概况
2 研究数据与方法
    2.1 研究数据及处理
        2.1.1 PM2.5数据
        2.1.2 土地利用数据
        2.1.3 其他数据
    2.2 研究方法
        2.2.1 景观指数
        2.2.2 统计分析
3 结果
    3.1 描述性统计
    3.2 LUR建模与验证结果
4 讨论
    4.1 城市各土地利用类型及景观格局对PM2.5浓度的影响
    4.2 城市整体景观格局对PM2.5浓度的影响
    4.3 模型应用讨论
5 总结



本文编号：3899939