基于自适应偏最小二乘回归法的CUACE模式污染物预报偏差订正改进方法研究

针对GRAPES-CUACE模式预报的6种常规污染物浓度,采用非线性动力统计-订正方法——自适应偏最小二乘回归法,建立了中国不同地区的CUACE模式预报偏差订正模型,采用多种敏感性试验优选了不同季节各区域的最优自变量组合方案,并对2016年1—3月、11—12月全国342个城市PM_(2.5)浓度预报值进行了滚动订正检验,分析了订正前后PM_(2.5)浓度的时空变化特征,重点分析了该方法在京津冀、长三角、珠三角、川渝地区等关键区域的适用性及其改进效果.结果表明:(1)CUACE模式预报PM_(2.5)浓度普遍低于观测浓度,且与实测值的相关系数较低;CUACE 15 km分辨率模式PM_(2.5)浓度预报效果优于54 km分辨率模式,其中长三角地区改进最显著,珠三角和京津冀次之,川渝地区预报效果较差.(2)订正后的PM_(2.5)浓度更接近于实测值,订正后误差明显减小,相关系数明显提高,而且订正值与实测值的散点集中分布于对角线附近.(3)长三角地区PM_(2.5)浓度订正效果最好,准确率可达72.3%;珠三角地区次之,准确率为66.3%;京津冀和川渝地区订正效果稍差,但准确率亦可达63.6%和62.6%.(4)订正后污染日和非污染日的准确率、相关系数分别提高了57.5%和25.9%、304.8%和15.2%;绝对平均偏差、均方根误差分别减小了38.9%和18.7%、21.8%和8.5%.(5)针对北京、上海、广州、乐山的不同重污染过程,订正后的平均绝对误差分别减小了12.07%、46.63%、36.66%、17.71%,相关系数分别提升了25.86%、22.22%、16.92%、162.5%,说明该订正方法适用于不同地区的不同重污染过程的预报.     

基于CMAQ模式和自适应偏最小二乘回归法的中国地区PM2.5浓度动力-统计预报方法研究

采用CMAQ模式和自适应偏最小二乘回归法相结合的动力-统计预报方法,对2014年1—12月全国252个环境监测站的PM_(2.5)浓度逐时预报值进行了滚动订正,分析了订正前后PM_(2.5)浓度的时空变化特征,重点研究该方法在中国不同地区不同季节的适用性.结果表明:CMAQ模式预报的PM_(2.5)浓度年平均和秋冬季季节平均偏差表现为非均匀空间分布特征,即辽宁、山东部分地区、川渝地区及华中、华东、华南大部分地区预报偏高,京津冀和西部大部分地区预报偏低;订正后PM_(2.5)浓度与实测值的空间分布较一致,上述偏高和偏低地区的PM_(2.5)浓度预报误差显著减小;秋冬季PM_(2.5)浓度预报和订正偏差均大于年平均值.全国区域平均PM_(2.5)浓度实测值存在明显的季节变化特征,1—3月和11—12月较大,其他月份较小;PM_(2.5)浓度预报误差较大,多数时刻预报偏低,尤其是1—3月和11—12月偏低较明显;订正后PM_(2.5)浓度与实测值较接近,而且时间变化趋势较一致,秋冬季PM_(2.5)浓度预报和订正偏差亦明显大于春夏季.秋冬季4个重点污染区域中,京津冀地区PM_(2.5)实测浓度的区域平均值较大,川渝地区次之,长三角和珠三角地区较小;珠三角地区PM_(2.5)浓度预报和订正效果较好,川渝和长三角地区次之,京津冀地区相对较差;经滚动订正后,全年和秋冬季时段PM_(2.5)浓度订正值与实测值的相关系数均显著增加,误差显著减小,尤其是秋冬季订正效果较好.川渝地区的订正改进幅度最大,长三角和京津冀地区次之,珠三角地区较小.本文方法均适用于非污染日和污染日全国范围的PM_(2.5)预报浓度订正,两种天气过程PM_(2.5)浓度的订正效果均较好;该方法对于改进京津冀地区污染日的PM_(2.5)浓度预报更有效,其他3个地区非污染日的订正改进效果优于污染日.本文研究结果可为改进空气质量预报、重霾污染天气预警和防治提供新技术途径和科学依据.     

浙江省大气PM2.5时空分布及相关因子分析

该研究以浙江省2014-2019年PM_2.5浓度数据为研究对象,应用多元线性回归和随机森林方法结合气象、植被、地形、经济、人口和基础设施等因子进行分析.研究结果表明PM_2.5浓度时空分布不均匀,时间上季节变化差异显著,总体呈冬季>春季>秋季>夏季分布规律,每年呈下降趋势;空间上呈西北多东南少的分布特征.多元线性回归和随机森林模型显示日最低地表气温（MI-GST）、日最低气压（MI-PRS）、日蒸发量（EVP）、日最小相对湿度（MI-RHU）、月植被覆盖度（FVC）、日降水量（PRE）、日极大风速（MM-WIN）、日平均相对湿度（AV-RHU）、铁路密度（Railway）、日最大风速（MA-WIN）、日照时长（SSD）、海拔（DEM）、日平均风速（AV-WIN）和河流密度（River）等15个因子对PM_2.5浓度影响显著;随机森林模型均方根误差（RMSE）、均方绝对百分比误差（MAPE）和变异解释量（R²）分别为0.133、17.83%和0.834,明显优于多元线性回归（0.278、40.48%和0.575）,表明随机森林更适合浙江省PM_2.5浓度估测,该研究揭示PM_2.5时空分布及相关因子分析,为限制空气污染提供有效策略.     

基于LUR模型的中国PM2.5时空变化分析

土地利用回归(LUR)模型是模拟大气污染物浓度时空分异最主要、最体系化的方法之一,为了探索LUR模型在中国国家尺度空气污染物模拟的适应性,挖掘中国2015年空气细颗粒物(PM_(2.5))的时空变化特征及其与不同地理要素相关关系,以2015年国家控制监测站点PM_(2.5)数据为因变量,土地利用类型、地形地貌、人口、道路交通与气象要素等影响因素为自变量,构建基于地理加权的LUR模型,通过模型回归制图得到2015年全国月均与年均PM_(2.5)浓度分布图,以胡焕庸线为参考线分析中国2015年PM_(2.5)浓度的时空变化特征.结果表明,引入地理加权算法的LUR模型残差Moran'sⅠ显著降低,残差空间自相关性明显减弱,判别系数R2明显提高,更好地揭示出PM_(2.5)空间分布和各影响因子间的复杂关系;耕地、林地、草地和城镇居民工矿用地以及气象要素、主干道路对PM_(2.5)浓度的影响比较显著.不同地理要素的不同空间分布对PM_(2.5)影响作用不同;胡焕庸线两侧PM_(2.5)表现出明显的时空差异,人口规模大、工业化水平高的发达城市PM_(2.5)浓度较高; PM_(2.5)浓度在冬季月份较高,秋季、春季、夏季月份污染情况逐渐减弱.     

嵊泗地区大气PM2.5中汞形态污染及其与碳组分的关系

2014年11月~2015年8月在舟山群岛嵊泗岛上设定采样点采集了4个不同季节的大气PM_(2.5)样品.采用微波消解-原子荧光光度法测定了颗粒物中汞及其不同形态,采用热/光碳分析仪分析样品中有机碳(OC)和元素碳(EC).结果表明,嵊泗岛上大气PM_(2.5)中总汞(PBM)的质量浓度范围为0.02~1.25 ng·m-3,而单位质量颗粒物中汞的含量为(12.46±18.79)μg·g-1,比陆地城市PM_(2.5)的汞含量偏高.ANOVA分析结果表明,PBM的季节变化规律为:秋季春季冬季夏季.春秋季节汞的质量浓度较高,这表明春秋季节嵊泗地区的汞可能受到外来输送的影响.此外,大气PM_(2.5)中不同形态汞的分析结果表明,惰性汞(RPM)的比例最高,占53.1%.OC、EC均与PBM显示出明显的正相关性,表明碳组分有利于汞的气-粒转化.由于OC/EC比值间接反映了大气光氧化能力的高低,而OC/EC与可溶盐酸汞(HPM)呈显著正相关,这说明高浓度HPM主要来自于大气中的气-粒转化.char-EC/soot-EC与形态汞呈现显著负相关,表明嵊泗地区的大气颗粒汞主要受外界源输入的影响.     

基于小波分解与自适应多级残差修正的最小二乘支持向量回归预测模型的PM2.5浓度预测

采用小波分解(WD)将济南市科干所监测站PM_(2.5)浓度的一维时间序列(2013年1月1日—2017年8月15日)分解为高维信息,获得了该监测站附近PM_(2.5)浓度的时频变化特征,重点分析了PM_(2.5)的随机性和趋势性问题.然后构建了基于小波分解的多级残差修正的最小二乘支持向量回归预测模型(AMLRC-WLSSVR),结果发现,该模型能够很好地对济南市PM_(2.5)浓度做出预测,特别是针对重污染天气的预测有很好的精度.为了避免预测结果的不确定性问题,提出了一种基于方差估计给出预测值置信区间上界的方法,同时,有效弥补了单点预测的不稳定性及预测精度不足的缺点,该方法能够为实际空气污染预警提供技术支持.     

北京大气PM2.5与惰性SiO2的生物毒性比较

以惰性SiO2颗粒作为模式颗粒,与野外采集PM2.5分别作用于模式生物粟酒裂殖酵母菌(Schizosaccharomyces pombe),旨在通过对比实验确定PM2.5致毒的主要因素.采用紫外分光光度法测定细胞增值率,环境扫描电镜观察颗粒物在细胞表面的附着状态,DHE荧光染色剂显色法测定细胞ROS生成情况,单细胞凝胶电泳实验检测细胞DNA损伤.结果表明,SiO2颗粒在超细粒径尺度(60 nm)下能抑制S.pombe细胞增殖,主要是通过附着在细胞表面来改变细胞外壁的通透性,并不能通过诱导细胞生成ROS而造成对细胞的氧化损伤;而平均粒径较大的PM2.5主要是通过诱导细胞生成ROS对细胞造成氧化损伤,同时可损伤DNA.结论认为PM2.5毒性大小与颗粒物粒径等物理性质并无直接关系.     

重庆市北碚大气中PM2.5、NOx、SO2和O3浓度变化特征研究

重庆是我国西南工业重镇,但长期受大气污染困扰.利用全自动在线环境监测仪器,于2012年1月—2014年2月,对重庆市北碚区大气中的典型污染物PM2.5、NO_x、SO_2和O_3进行了观测研究.结果表明:重庆北碚大气首要污染物为PM2.5,2012和2013年平均浓度分别为(67.5±31.9)和(66.6±37.5)μg·m~(-3),是国家环境空气质量一级标准35μg·m~(-3)的1.9倍,两年超过国家二级标准的天数分别为119和126 d,年超标率均大于1/3;两年NO_x,SO_2及O_3的年平均浓度分别为(57.1±24.6)和(55.1±36.6),(43.1±24.0)和(35.0±21.9)及(31.1±24.9)和(48.5±37.4)μg·m~(-3).大气污染物浓度具有明显的季节变化特征,PM2.5和NO_x冬季污染最为严重,两年冬季平均值分别比两年年平均值高33.6%、59.6%和43.2%、8.5%;O_3表现为夏高冬低;SO_2春季最高且污染最轻.大气污染物日变化显示PM2.5和NO_x浓度呈双峰日变化形式,有早晚两个峰值,与城市交通高峰相对应.SO_2和O_3浓度呈单峰日变化,前者峰值出现在午前10∶00—12∶00大气对流层被打破之后,而后者峰值出现在午后16∶00局地光化学最强之时.消减各种污染源的颗粒物直接排放,消减气态污染物SO_2和NO_x的工业排放,消减机动车NO_x和VOCs等的排放,才有可能使重庆北碚的大气污染状况得到改善.     

利用多模式最优集成方法预报上海PM2.5

采用多模式最优集成方法(OCF),对PANDA项目中国和欧洲7个空气质量模式的PM_(2.5)预报结果进行集成释用.2016年6月—2017年5月对上海逐日预报试验结果表明:和最优单模式预报结果相比,OCF预报的PM_(2.5)日均质量浓度的均方根误差降低1.9μg·m-3,相关系数提高0.04,日均质量浓度的精度评分TI提高了2.4,污染TS评分提高了0.28,污染空报率降低了20%,显著提高了PM_(2.5)污染等级预报、趋势预报和精度预报的技巧.对长三角合肥、南京、苏州、杭州、宁波5个城市的预报试验也得到类似的结果,为城市空气质量预报提供了新的方法和思路.但OCF对客观预报的改进幅度在夏季不如冬季显著,在降雨日相对较低.     

基于时空XGBoost的中国区域PM2.5浓度遥感反演

为了提高PM_2.5估算精度,获得连续的PM_2.5浓度空间分布,本文提出了一种时空XGBoost模型（STXGB）.STXGB模型引入克里金法,将地理信息和时间信息融合到XGBoost算法体系中,通过集成遥感数据、气象数据和地理信息数据建立了基于STXGB模型的PM_2.5质量浓度空间估算方法.最后,以2019年中国区域PM_2.5质量浓度月数据为例,采用基于样本、站点和时间的十折交叉验证法,评估了STXGB模型的性能,并与BP神经网络（BPNN）、随机森林（RF）、XGBoost、反距离加权XGBoost （XGBIDW）模型结果进行对比.结果表明,STXGB模型的预测精度优于其它模型,其中,STXGB模型验证的决定系数为0.92,均方根误差为6.51 μg·m^-3,平均预测误差为4.26 μg·m^-3,利用该模型生成的中国区域PM_2.5浓度空间分布更为合理.     

基于随机森林模型的武汉市城区大气PM2.5来源解析

基于2019年12月～2020年11月期间武汉市城区大气PM_2.5及其主要化学组分（碳质组分、水溶性离子和元素组分）的在线监测数据,分析武汉城区大气PM_2.5的污染特征,并利用主成分分析方法和随机森林模型,对PM_2.5进行来源解析．结果表明,武汉市大气ρ(PM_2.5)冬季最高,为（61.33±35.32）μg·m^-3,而夏季最低,为（17.87±10.06）μg·m^-3．其中碳质组分以有机碳为主,年均值为（7.27±3.51）μg·m^-3,离子组分中ρ（NO₃^-）、ρ(SO₄^2-)和ρ（NH₄⁺）最高,年均值分别为（11.55±3.86）、（7.55±1.53）和（7.34±1.99）μg·m^-3,元素组分中ρ（K）、ρ（Fe）和ρ（Ca）最高,年均值分别为（752.80±183.9...     

上海市夏季颗粒物污染过程数值模拟研究

利用观测资料和嵌套网格空气质量模式(Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS)模拟研究了2010年7月26日—8月26日上海市及周边城市PM10、PM2.5及其无机盐组分的浓度变化趋势及时空分布特点.结果表明,NAQPMS模式较为合理的重现了上海各方位站点及其周边城市PM10、PM2.5及其硫酸盐、硝酸盐等无机化学组分的浓度水平与变化趋势,相关系数在0.7以上.研究期间造成上海颗粒物污染的主要原因是:弱气旋低压系统控制下,西南或西北气流将内陆污染物输送至上海市,当低压中心移至上海附近时带来的辐合气流使得污染进一步累积上升.长三角地区PM2.5主要无机盐组分分布特征表明,上海市及周边城市的硫酸盐、硝酸盐和铵盐的总和占PM2.5浓度的40%~60%,二次气-粒转化过程贡献明显,且以SO2向SO2-4的氧化转换为主;污染上升过程中NO-3/SO2-4比率增大,说明流动源的贡献有所增加.     

上海典型持续性PM2.5重度污染的数值模拟

本研究针对2013年1月23~24日的上海PM_(2.5)持续重污染过程,采用WRF-Chem大气化学模式以及PM_(2.5)质量浓度、能见度、气象要素等地面实测资料相结合的方式,揭示了造成上海冬季PM_(2.5)持续性重污染的一类"天气学必要成因",即一次弱冷空气活动过程导致了两种不利污染天气条件——"弱气压场(静稳形势)"和"弱冷空气扩散(输送形势)",两者先后影响上海造成PM_(2.5)浓度持续上升.主要过程如下:首先弱冷空气影响之前,上海处在不利的局地气象扩散条件下,受弱气压场控制10 h后本地PM_(2.5)质量浓度达到重度污染水平,之后夜间稳定边界层(地面静风和低层逆温)使得PM_(2.5)重度污染维持了7h,期间PM_(2.5)平均质量浓度为172.4μg·m~(-3).后期弱冷空气影响上海,虽然改善了局地扩散条件但是同时产生了明显的周边污染物输送,使得本地PM_(2.5)质量浓度升高并达到峰值(280μg·m~(-3)),继续加重污染水平,期间PM_(2.5)平均质量浓度为213.6μg·m~(-3).WRF-Chem模拟结果进一步表明,整个污染过程周边区域输送对上海PM_(2.5)平均贡献率为23%,其中两个阶段周边区域输送的平均贡献率分别为17.2%和32.2%,可见在不同的污染天气条件下周边污染源的贡献存在显著差异,因此可以根据对污染天气类型的预判制定应急减排方案.     

2014年北京奥体中心空气质量演变特征

利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,选择北京国家奥林匹克体育中心(下称北京奥体中心)为研究对象,分析了2014年全年北京奥体中心空气质量演变特征. 结果表明:①2014年全年北京奥体中心首要污染污染物为PM_2.5,其次是NO₂,而PM_2.5和PM₁₀出现中度污染以上的污染事件主要集中在冬季和春末秋初;②PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃和CO等主要污染物的年均质量浓度分别为89.75、141.12、21.83、64.26、48.60和1 210 μg/m3. 其中年均ρ(PM_2.5)是GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(35 μg/m3)的2.6倍,年均ρ(PM₁₀)也是其二级标准限值(70 μg/m3)的2.0倍,年均ρ(SO₂)略高于其一级标准限值(20 μg/m3),而年均ρ(NO₂)则高于其标准限值(40 μg/m3);③北京奥体中心全年逐月ρ(SO₂)/ρ(NO₂)都小于1.00,年均值为0.37,反映出北京目前硝酸型污染特征越来越明显;④针对不同污染等级下各类污染物质量浓度的分析结果显示,严重污染时ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)平均值分别高达324.75和494.98 μg/m3,分别是世界卫生组织(WHO)《空气质量准则》推荐24 h平均浓度准则值的13和10倍,其浓度如此之高会对人体健康造成严重危害;⑤ρ(PM_2.5)年均24 h变化趋势表明,ρ(PM_2.5)具有明显的日变化特征,出现2个峰值,高峰值出现在午夜时分(23:00—翌日01:00),次高峰值出现在上午(09:00—11:00),最低值出现在下午(15:00—17:00),次低谷值则出现在凌晨(05:00—07:00),说明ρ(PM_2.5)除与混合层高度日变化特征密切相关外,还与人们的日常生活有一定联系.      

基于随机森林模型的中国PM2.5浓度影响因素分析

选取气溶胶光学厚度、海拔、年降水量、年均气温、年均风速、人口密度、GDP密度和NDVI作为影响因子,基于随机森林模型、特征重要性排序和偏依赖图技术,研究中国PM_2.5浓度空间分布的影响因素及其区域差异.结果表明:①与多元回归、广义可加模型和BP神经网络相比,随机森林模型估算的PM_2.5浓度精度最高,可用于PM_2.5污染的影响因素研究.②PM_2.5浓度随气溶胶光学厚度、人口密度和GDP密度的增加呈先上升后平稳的趋势,随降水、风速和NDVI的增加呈先下降后平稳的趋势,随海拔和气温的增加呈下降→上升→下降的趋势.③气溶胶光学厚度对PM_2.5浓度空间分布的影响最大,可解释37.96%的PM_2.5浓度空间分异;年降水量对PM_2.5浓度空间分布的影响最小,解释率仅为5.75%.④影响因子与PM_2.5浓度的关系存在空间异质性,同一影响因子对不同地理分区的PM_2.5浓度的影响程度有所不同.气溶胶光学厚度对华...     

近10年海南岛大气NO2的时空变化及污染物来源解析

利用OMI卫星反演的NO2柱浓度数据,分析了近10年海南岛对流层NO2柱浓度(Tro NO2)和总NO2柱浓度(Tot NO2)的时空变化,同时结合地面风向、SO2排放资料,以及HYSPLIT模式等探究其大气污染物来源.结果表明,海南岛地区大气NO2呈北半部高于南半部、中部山区低于四周沿海的分布特征,其季节变化表现为冬季高、夏季低的特点,其中夏季浓度偏低和雨水的冲刷作用有关,而冬季浓度偏高与珠江三角洲地区的外源输送作用有密切联系.近10年海南岛大气NO2冬夏季有相反的变化趋势,冬季逐年下降,夏季则有弱的上升趋势.其原因可能是夏季大气污染物以本地排放为主,冬季外源输送起主要贡献作用.海口市Tro NO2与珠江三角洲地区的有利风向日数相关系数为0.84,通过了99%的信度检验.后向轨迹分析表明,2013年12月影响海口市的3条气流移动路径,均不同程度的经过珠江三角洲地区,进一步表明海南岛冬季大气污染物主要以珠江三角洲地区的外源输送为主.     

上海大气PM2.5来源解析对比:基于在线数据运用3种受体模型

于2014年12月2～24日在上海市城区对大气中细粒子及其化学组分进行了在线连续观测,基于在线数据运用正定矩阵因子分析法(PMF)、化学质量平衡法(CMB)和多元线性模型(ME2)这3种受体模型开展颗粒物源解析并进行相互验证.结果显示,基于在线数据共获得了8类污染源,包括二次硝酸盐、二次硫酸盐、二次有机碳、重油燃烧源、工业源、移动源、扬尘源和燃煤源.其中二次硝酸盐、二次硫酸盐、二次有机碳等二次污染源(44.9%～64.8%)对PM_2.5的贡献最大,移动源(16.8%～24.8%)和燃煤源(5.6%～14.9%)的贡献次之,其他源类的贡献相对较小. 3种模型获得的污染源特征组分和来源结果对比表明, 3种模型获得的二次硫酸盐、二次硝酸盐、二次有机碳、移动源的源解析结果较接近,说明模型对这4类源的模拟较好.ME2和PMF模型对燃煤源、扬尘源的拟合结果要好于CMB;工业源则是CMB的结果更好.     

上海市PM2.5的物理化学特征及其生物活性研究

采集了上海市区和郊区春季和夏季的大气PM_2.5样品,分析了市区和郊区春夏2季PM_2.5质量浓度变化的规律,使用PIXE(Proton Induced X-ray Emission)分析技术获得S、K、Ca、Ti、Cr、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、As、Se、Br、Sr、Pb等15种元素的质量浓度.结果表明,上海PM_2.5中化学元素的质量浓度在春季　(5?038.6 ng·m^-3) 比在夏季 (3?810.6 ng·m^-3) 高,春季郊区(2?528.9 ng·m^-3) 和市区(2?509.7 ng·m^-3) PM_2.5中化学元素的质量浓度相当,夏季市区样品 (1?674.2 ng·m^-3) 中化学元素质量浓度的总量比郊区(2?136.3 ng·m^-3) 的低,但来自人为污染的化学元素 (Cr、Mn、Ti、Ni、Cu、Zn、As、Br、Sr、Pb) 在市区PM_2.5中的含量较高;场发射扫描电镜 (FESEM) 分析显示,上海PM_2.5主要由烟尘集合体、燃煤飞灰、矿物颗粒、生物质颗粒和不明物质组成,质粒DNA评价揭示上海市区PM_2.5比郊区的具有更强的生物活性,主要原因可能在于市区样品中含有较高的重金属元素和较多的烟尘集合体．     

基于LUR模型的2019年北京地区PM2.5与PM10浓度空间分异模拟

在城市区域内,空气污染物的浓度在小范围内存在显著差异,而离散的地面监测点分布不均匀,且监测范围有限,无法满足污染物暴露评估等研究的需求.本研究基于GIS空间分析和多元逐步回归的模型构建的方法,建立了土地利用回归（LUR）模型,并模拟了北京市2019年PM_2.5和PM₁₀浓度的空间分布特征.选择土地覆盖数据、气象数据（风速、降水、温度）和植被覆盖度数据等预测变量,以研究区34个监测站点为中心建立0.1~5 km共7个系列缓冲区,表征不同尺度下各变量对PM_2.5和PM₁₀浓度的影响.研究结果表明：①进入PM_2.5回归模型中的变量有：年均风速、温度、降水量和周围中等植被覆盖、耕地和不透水面的面积;进入PM₁₀回归模型中的变量有：年均风速和周围中等植被覆盖的面积.两个模型的调整R²分别为0.829和0.677,模型精度较高.②抑制污染物浓度的变量,影响力随着空间范围扩大而增强;使污染物浓度增加的变量,影响力随着空间范围缩小而增强.③浓度模拟结果显示,PM_2.5和PM₁₀在西北部山区浓度较低,南偏东的城区浓度较高,并且向南有逐渐增加趋势.4植被覆盖度这一变量不仅进入了上述两个方程,且影响力都强于其他土地利用类型,故以后的模型改进应该考虑植被覆盖度这一因素.