【摘 要】
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基于2017年逐时空气质量监测数据、归一化植被指数（NDVI） 16 d合成数据以及社会经济数据,对京津冀大气污染特征进行了系统分析,并利用线性回归、地理加权回归模型等探讨了其变
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC0706004,2018YFC0706000)
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基于2017年逐时空气质量监测数据、归一化植被指数（NDVI） 16 d合成数据以及社会经济数据,对京津冀大气污染特征进行了系统分析,并利用线性回归、地理加权回归模型等探讨了其变化规律与NDVI的关系,及其受社会经济因素的影响.结果表明:①京津冀地区大气污染整体表现为南高北低、平原高山区低的分布特征,由北向南递次升高,大气污染呈现出显著的空间异质性;②从季节变化看,呈现冬季>秋季>春季>夏季的总体规律,京津冀地区大气污染呈现出显著的时间异质性;③SO2、NO2、CO、PM2.5、PM10等污染物浓度均与NDVI值呈负相关关系;在气候、地形等自然条件较为一致的前提下,NDVI值越低人类活动干扰越明显、产业经济布局越集中,进而污染排放量越大,对空气质量产生显著负面影响;④NDVI指数一定程度上反映了土地利用、人口分布以及产业布局状况,而这些因素直接或间接决定着大气污染排放水平,进而能够指示区域的污染分布特征;⑤地理加权回归模型（GWR）计算结果表明,经济发展水平越高的地区NDVI与社会经济因子、PM2.5等污染物浓度相关性越好. NDVI的分布可以大体反映社会经济发展水平.对PM2.5的分布也有一定的指示作用.
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