文献类型：期刊文章

作　　者：贺祥[1,2,3] 林振山[1,3] 刘会玉[1,3] 齐相贞[1,3]

机构地区：[1]南京师范大学地理科学学院,南京210023 [2]凯里学院,凯里556011 [3]江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京210023

出　　处：《地理学报》

基　　金：国家自然科学基金项目(31470519);2015年江苏省高校自然科学研究重大项目(15KJA17002);江苏省自然科学基金项目(BK20131399);江苏省高校优势学科建设工程资助项目;贵州省科技厅基金项目([2014]7237);贵州省教育厅人文社科项目(13GH004)~~

年　　份：2016

卷　　号：71

期　　号：7

起止页码：1119-1129

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20170703349557)、GEOBASE、IC、JST、PROQUEST、PUBMED、RCCSE、RWSKHX、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用克里金插值法分析2014年江苏省PM_(2.5)浓度空间分布特征,运用灰色关联模型计算PM_(2.5)浓度与影响因素间关联度,分析主要影响指标因子与PM_(2.5)浓度空间分布的相互关系。结果显示:(1)江苏省PM_(2.5)浓度具有沿海低、内陆高,南部高、北部低的空间分布特征;(2)PM_(2.5)污染来源指标层的权重值最大(w_i=0.4691),空气质量与气象要素指标层的权重稍大(w_i=0.2866),城市化与产业结构层的权重值最小(w_i=0.2453);(3)在27个指标因子中,与PM_(2.5)浓度关联度为中度的仅有公路客运量、房屋建筑施工面积、园林绿地面积、人口密度等4个指标因子,PM_(2.5)与其余指标因子均呈强度相关联,其中与PM_(10)、O_3、降雨量、公路货运总量、地区工业总产值和第二产业占地区生产总值比重等指标的关联度较高;(4)PM_(2.5)污染源指标层与PM_(2.5)浓度关联度值较大的城市分别是南京、无锡、常州、南通、泰州市;城市化与产业结构指标层与PM_(2.5)浓度关联度值较大的城市分别是徐州、苏州、盐城、常州市;空气质量与气象要素指标层与PM_(2.5)浓度关联度值较大的城市分别是盐城、扬州、常州、南通市。综合分析可知,影响指标因子关联度值与PM_(2.5)浓度空间分布有较好相关性。研究表明,灰色关联模型可有效分析影响PM_(2.5)浓度的主要因素,能对PM_(2.5)浓度影响指标进行定量分析与评价。

关 键 词：灰色关联模型 PM2.5浓度空间分布  影响指标因子  江苏省  

分 类 号：X513]