基于GIS的空气污染空间变异性模型及其应用

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基于GIS的变异性分析是空间统计分析的重要工具,可以为空间样本数据创建平滑完美的内插图像,据此建立空间变异性模型,采用普通克里金算法插值,以江浙沪部分城市为例,针对16个城市的PM2.5月均浓度数据,通过半方差函数计算,分析了该地区PM2.5月均浓度的空间变异性。并结合人为源VOC S排放污染源与当地的风向、风速和降雨量数据,分析了各指标对空气污染指数空间分布的影响。
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