IGSNRR OpenIR
基于GWR的中国地级城市SO_2年均质量浓度模拟
卢亚灵1; 蒋洪强1; 黄季夏2; 徐丽芬3
2014
Source Publication生态环境学报
ISSN1674-5906
Volume023Issue:008Pages:1305
Abstract中国城市空气污染问题已经引起广泛关注。目前相关研究很多,但是以空间位置为拟合参数,对空气质量进行回归模拟的研究较少。以2010年中国地级以上城市SO2年均质量浓度为因变量,分别应用普通线性回归和地理加权回归(GWR)模型模拟SO2年均质量浓度,其中地理加权回归方法考虑了空间位置的影响并以此作为回归参数。回归的自变量指标体系包括气象要素(多年平均温度、光照、降水)、植被覆盖(NDVI)、地形要素(坡度、坡向、起伏度)、人为因素(GDP、能源消费)几个方面。由于各指标之间存在较强的相关性,用主成分分析方法计算得到温度、日照、降水、NDVI表征的气象植被综合指标,高程、坡度、起伏度表征的地形综合指标,和GDP、能源消费表征的人为因素综合指标。用3个综合指标值作为自变量进行回归模拟。普通回归结果较差,其r^2为0.11,矫正的r^2为0.10;GWR模型模拟结果相对较好,其拟合优度显著提高,r^2为0.66,矫正的r^2为0.47。因此,地理加权回归适合进行此类拟合,普通线性回归不适合。通过对比地理加权回归模拟的各个城市的拟合优度,发现年均质量浓度数值较高的地区拟合效果较差,这些地区主要集中在中国华北和南部部分地区。与基于机理的模型相比,GWR 模型和其各具优缺点,GWR 的优势主要表现在数据及其格式化要求低,计算机软硬件条件要求低,运算速度快等。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/106953
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation1.国家环境保护部环境规划院
2.中国科学院地理科学与资源研究所
3.北京大学
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GB/T 7714
卢亚灵,蒋洪强,黄季夏,等. 基于GWR的中国地级城市SO_2年均质量浓度模拟[J]. 生态环境学报,2014,023(008):1305.
APA 卢亚灵,蒋洪强,黄季夏,&徐丽芬.(2014).基于GWR的中国地级城市SO_2年均质量浓度模拟.生态环境学报,023(008),1305.
MLA 卢亚灵,et al."基于GWR的中国地级城市SO_2年均质量浓度模拟".生态环境学报 023.008(2014):1305.
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