【摘 要】
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PM2.5污染暴露评估需要浓度空间分布数据,而稀疏的地面监测点无法满足要求。土地利用回归（LUR）模型是模拟大气污染物浓度的有效方法,本研究拟探讨LUR模型在中国区域尺度的适用
【机 构】
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武汉大学资源与环境科学学院; 武汉大学地理信息系统教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41571385)资助
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PM2.5污染暴露评估需要浓度空间分布数据,而稀疏的地面监测点无法满足要求。土地利用回归（LUR）模型是模拟大气污染物浓度的有效方法,本研究拟探讨LUR模型在中国区域尺度的适用性及精度。选取土地利用、道路交通、人口密度、工业污染源、高程、气象共6类变量建立区域LUR模型模拟京津冀地区2013年PM2.5浓度空间分布。以研究区80个监测点为中心建立0.1km10km共22个系列缓冲区,表征不同尺度下各变量对PM2.5浓度的影响。双变量相关分析得出161个影响因子与PM2.5浓度的相关性水平,筛选出13个影响因子与PM2.5浓度进行逐步多元线性回归,得到区域LUR模型。交叉验证显示模型拟合精度（R2）达到78.7%,模拟结果显示京津冀PM2.5污染南北差异明显。
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