基于GIS的中国PM<sub>2.5</sub>浓度的空间分布及影响因素分析

李松; 罗绪强; 李恋; 万红燕

doi:10.13961/j.cnki.stbctb.2015.04.038

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基于GIS的中国PM_2.5浓度的空间分布及影响因素分析

试验研究

- 基于GIS的中国PM_2.5浓度的空间分布及影响因素分析
- Spatial Distribution Model of Countrywide PM_2.5 Concentration and Influence Factors Using Geographical Information System
- 水土保持通报 2015年35卷第4期页码：202-205
- 作者机构：
  
  1. 贵州师范学院资源环境与灾害研究所,贵州,贵阳,550018
  2. 中国科学院遥感与数字地球研究所,北京,100101
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目"喀斯特植物磷、钙胁迫的生态适应性调控机制研究"(31100187);贵州教育厅科技项目(13GH069);乌当科技局科研项目([2012]乌科技合同字48号)
- DOI：10.13961/j.cnki.stbctb.2015.04.038
  中图分类号：
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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李松, 罗绪强, 李恋, 等. 基于GIS的中国PM_2.5浓度的空间分布及影响因素分析[J]. 水土保持通报, 2015,35(4):202-205.

LI Song, LI Lian, LI Lian, et al. Spatial Distribution Model of Countrywide PM_2.5 Concentration and Influence Factors Using Geographical Information System[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2015, 35(4): 202-205.
李松, 罗绪强, 李恋, 等. 基于GIS的中国PM_2.5浓度的空间分布及影响因素分析[J]. 水土保持通报, 2015,35(4):202-205. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2015.04.038.

LI Song, LI Lian, LI Lian, et al. Spatial Distribution Model of Countrywide PM_2.5 Concentration and Influence Factors Using Geographical Information System[J]. Bulletin of Soiland Water Conservation, 2015, 35(4): 202-205. DOI： 10.13961/j.cnki.stbctb.2015.04.038.

摘要

[目的

]

研究中国PM

2.5

的空间分布特征及其影响因素

为区域可持续发展提供科学依据。[方法

]

利用2014年2月25日上午9时和3月23日9时来自国家环保部的PM

2.5

时均浓度值

以GIS为平台利用双三次B样条方法

以中国陆疆国界为内插区域

模拟两个时相PM

2.5

浓度的空间分布

并在此基础上对比分析了中国和美国PM

2.5

浓度标准的差异

进一步分析荒漠化、降水、风速和经济增长水平对PM

2.5

浓度空间分异的影响。[结果

]

模拟结果表明

京、津为中心的华北地区是中国PM

2.5

污染严重的区域

珠三角是另一个污染较严重的区域

西藏、新疆和贵州等西部省区是中国PM

2.5

浓度较低

空气质量较好的区域。[结论

]

我国各地区PM

2.5

浓度与区域经济发展水平表现出显著的相关性。

Abstract

[Objective] The characteristics of spatial distribution of PM2.5 in China and the influence factors were studied to provide scientific basis for environment monitoring. [Methods] This paper collected hourly concentrations of PM2.5 pollutant at 9:00 on February 25 th and 9:00 on March 23 th

2014. Consequentially

the countrywide spatial distribution of PM2.5 concentration was simulated within national boundaries using bicubic B-spline method in GIS. The concentration distribution was compared with that of USA spatially atdifferent standard. [Results] The most serious polluted region is Beijing and Tianjin-centered north China

and another is Pearl River Delta. The western provinces

including Tibet

Xinjiang and Guizhou area are good-air regions with low concentration. [Conclusion] There is a stable relationship between economic growth and PM2.5 concentration.

关键词

Keywords

references

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