【摘 要】
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中国的细颗粒物(PM2.5)污染具有危害性强、覆盖范围大、空间分布不均匀的特点.本研究以2015年中国PM2.5监测站点数据为基础,尝试结合空间分析的方法,对PM2.5污染空间分布的社
【机 构】
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北京大学遥感与地理信息系统研究所; 北京大学工学院;
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0503700);高分辨率对地观测系统国家重大专项(11-Y20A02-9001-16/17,30-Y20A01-9003-16/17,30-Y30B13-9003-14/16);测绘地理信息公益性行业科研专项(201512020)
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中国的细颗粒物(PM2.5)污染具有危害性强、覆盖范围大、空间分布不均匀的特点.本研究以2015年中国PM2.5监测站点数据为基础,尝试结合空间分析的方法,对PM2.5污染空间分布的社会经济影响因素进行分析.首先以省级行政区划为基本单元,选取Moran’s I指数和局部自相关指数（LISA）分析PM2.5在国家尺度上的分布特征.然后利用普通最小二乘回归模型（OLS）和地理加权回归模型（GWR）分析PM2.5浓度的空间分布和各项社会经济指标的相关性.结果表明,GWR模型比OLS模型更好地揭示出PM2.5浓度分布和各项因素之间的关系.PM2.5浓度在空间分布上存在以京津冀为中心的高浓度聚集区向四周逐渐递减,在广西、四川等南部省份形成低浓度聚集区的空间分布结构.另外,森林覆盖率和人均电力消费量与PM2.5浓度显著负相关,人均私家车保有量和PM2.5浓度显著正相关,其中人均私家车保有量是对PM2.5浓度影响最大的因素.
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