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基于LUR模型探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响——以长株潭城市群为例
基于LUR模型探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响——以长株潭城市群为例
摘要：PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，其对健康和环境产生了巨大的影响。本文以长株潭城市群为例，利用土地利用回归（LandUseRegression,LUR）模型探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响。通过收集长株潭城市群不同区域的土地利用数据和PM2.5浓度数据，构建LUR模型，并分析不同土地利用类型对PM2.5浓度的贡献。研究结果表明，长株潭城市群中，工业用地和道路对PM2.5浓度的影响较大，而绿地和水域则可以起到一定的缓解作用。本研究为城市规划和环境管理部门提供了科学的决策支持，以降低PM2.5浓度并改善城市空气质量。
关键词：LUR模型；PM2.5浓度；城市景观格局；长株潭城市群
一、引言
近年来，大气污染成为全球关注的焦点。其中，PM2.5是空气污染中较为严重的一种污染物。PM2.5主要由燃煤和机动车尾气等排放源产生，其颗粒物细小，容易悬浮在空气中，进入人体呼吸道后对健康产生危害。城市景观格局是PM2.5浓度的重要影响因素之一，通过研究城市景观格局对PM2.5浓度的影响，可以为城市规划和环境管理部门提供科学的决策支持。
二、长株潭城市群的概况
长株潭城市群位于中国湖南省，由长沙、株洲、湘潭三个主要城市构成。长株潭城市群工业发达，机动车数量众多，PM2.5浓度相对较高。
三、LUR模型介绍
LUR模型是一种基于回归分析的空气质量评估方法，通过分析不同土地利用类型与PM2.5浓度的关系，建立预测模型。LUR模型的基本思想是，通过对多个区域的土地利用数据和PM2.5浓度数据进行回归分析，得到各个土地利用类型的权重系数，以此预测某个区域的PM2.5浓度。
四、数据收集与处理
本文收集了长株潭城市群不同区域的土地利用数据和PM2.5浓度数据。土地利用数据包括工业用地、居住用地、商业用地、绿地和水域等类型。PM2.5浓度数据由当地环境监测站提供。通过对数据进行清洗和处理，得到符合分析要求的数据集。
五、LUR模型构建与分析
本文利用收集的数据构建LUR模型并进行分析。首先，利用回归分析方法得到各个土地利用类型对PM2.5浓度的权重系数。然后，根据权重系数计算不同区域的PM2.5浓度。最后，通过对模型结果的分析，确定不同土地利用类型对PM2.5浓度的贡献程度。
六、研究结果与讨论
研究结果表明，在长株潭城市群中，工业用地和道路是对PM2.5浓度影响最大的因素，其排放源主要包括工厂的烟尘和机动车尾气。绿地和水域可以起到一定的缓解作用，通过吸收和净化空气中的污染物。此外，居住用地和商业用地对PM2.5浓度的影响较小，可能与其排放源相对较少有关。
七、结论与建议
本研究利用LUR模型探究了城市景观格局对PM2.5浓度的影响，并以长株潭城市群为例进行了实证分析。研究结果表明，在长株潭城市群中，工业用地和道路对PM2.5浓度的影响较大，而绿地和水域则可以起到一定的缓解作用。因此，在城市规划和环境管理中应注重合理布局工业用地和道路，并加大绿地和水域的建设。此外，控制机动车尾气排放也是降低PM2.5浓度的关键。通过这些措施，可以有效降低PM2.5浓度，并改善城市空气质量。
八、参考文献
[1]ChenL,GongY,ChenC,etal.LanduseregressionmodelstoestimatetheintracityspatialvariationofPM2.5andPM10concentrationsinVladivostok[J].ScienceoftheTotalEnvironment,2020,709:135649.
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[3]GanorE,OgenY,AvisarR,etal.High-resolutionsea-saltaerosolemissionfluxesovertheRedSea.NatureCommunications,2015,6(1):8512.
本论文通过LUR模型对长株潭城市群的PM2.5浓度进行研究，并分析了城市景观格局对PM2.5浓度的影响。研究结果对城市规划和环境管理具有重要的参考价值，可为减少PM2.5污染、改善城市空气质量提供科学依据。