基于GWR的中国地级城市SO_2年均质量浓度模拟
文献类型：期刊论文
| 作者 | 卢亚灵2; 蒋洪强2; 黄季夏1; 徐丽芬3 |
| 刊名 | 生态环境学报
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| 出版日期 | 2014 |
| 卷号 | 023期号:008页码:1305 |
| ISSN号 | 1674-5906 |
| 英文摘要 | 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。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/106952]  |
| 专题 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 作者单位 | 1.中国科学院地理科学与资源研究所 2.国家环境保护部环境规划院 3.北京大学 |
| 推荐引用方式 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. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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