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长三角地区PM2.5浓度对土地利用/覆盖转换的空间异质性响应
引用本文:周丽霞,吴涛,蒋国俊,张建珍,濮励杰,徐飞,解雪峰.长三角地区PM2.5浓度对土地利用/覆盖转换的空间异质性响应[J].环境科学,2022,43(3):1201-1211.
作者姓名:周丽霞  吴涛  蒋国俊  张建珍  濮励杰  徐飞  解雪峰
作者单位:浙江师范大学地理与环境科学学院,金华 321004,南京大学地理与海洋科学学院,南京 210023;自然资源部海岸带开发与保护重点实验室,南京 210023,浙江财经大学土地与城乡发展研究院,杭州 310018,浙江师范大学地理与环境科学学院,金华 321004;自然资源部海岸带开发与保护重点实验室,南京 210023
基金项目:国家自然科学基金项目(41871083,41230751);浙江省自然科学基金项目(LY19D010007)
摘    要:长三角地区PM2.5污染受区域空间效应的影响,其可持续治理方向仍不清晰.结合随机森林、空间计量模型和多尺度地理加权回归模型(MGWR),探讨PM2.5浓度对土地利用/覆盖转换的多尺度空间响应过程.结果表明:(1) 2000~2018年长三角地区PM2.5浓度呈现出4类空间连续聚集的时空变化模式,区域性同步变化强烈;(2)土地转换对PM2.5浓度的相对影响表现复杂,耕地与林地的源-汇效应显著.邻域分析表示周围聚集性土地利用/覆盖转换普遍比单一像元时作用更显著,空间效应明显;(3) PM2.5浓度变化与林地、草地转换类型大多呈显著负相关,与耕地、建设用地和水体之间的转换类型呈显著正相关.随机森林模型重要性排序及相关系数强度表明:耕地-耕地(29.65%及0.650)、林地-林地(26.98%及0.726)、建设用地-耕地(22.57%及0.519)、耕地-林地(17.84%及0.602)和耕地-建设用地(16.34%及0.424)之间转换对PM2.5浓度变化贡...

关 键 词:PM2.5  土地利用/覆盖转换  K-means聚类  随机森林  空间计量  多尺度地理加权回归(MGWR)
收稿时间:2021/6/4 0:00:00
修稿时间:2021/8/3 0:00:00

Spatial Heterogeneity of PM2.5 Concentration in Response to Land Use/Cover Conversion in the Yangtze River Delta Region
ZHOU Li-xi,WU Tao,JIANG Guo-jun,ZHANG Jian-zhen,PU Li-jie,XU Fei,XIE Xue-feng.Spatial Heterogeneity of PM2.5 Concentration in Response to Land Use/Cover Conversion in the Yangtze River Delta Region[J].Chinese Journal of Environmental Science,2022,43(3):1201-1211.
Authors:ZHOU Li-xi  WU Tao  JIANG Guo-jun  ZHANG Jian-zhen  PU Li-jie  XU Fei  XIE Xue-feng
Affiliation:College of Geography and Environmental Sciences, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004, China;School of Geography and Ocean Science, Nanjing University, Nanjing 210023, China;Key Laboratory of the Coastal Zone Exploitation and Protection of Ministry of Natural Resources, Nanjing University, Nanjing 210023, China;Institute of Land and Urban-Rural Development, Zhejiang University of Finance & Economics, Hangzhou 310018, China; College of Geography and Environmental Sciences, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004, China;Key Laboratory of the Coastal Zone Exploitation and Protection of Ministry of Natural Resources, Nanjing University, Nanjing 210023, China
Abstract:
Keywords:PM2  5  land use/cover conversion  K-means clustering  random forest  spatial econometric model  multi-scale geographically weighted regression model (MGWR)
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