%0 Journal Article %T 基于GWR模型的中国城市雾霾污染影响因素的空间异质性研究 %A 陈静 %A 高爽 %A 王少剑 %J 地理研究 %D 2020 %R 10.11821/dlyj020181389 %X 摘要: 基于全国城市的PM2.5监测数据,识别PM2.5的时空分布特征,并着重利用地理加权回归模型分析自然和社会经济因素对PM2.5影响的空间异质性。结果显示:2015年全国PM2.5的年均浓度为50.3 μg/m3,浓度变化呈现冬高夏低,春秋居中的“U型”特征;PM2.5的空间集聚状态明显,其中京津冀城市群是全国PM2.5的污染重心。地理加权回归结果显示:影响因素除高程外,其余指标均呈现正负两种效应,且影响程度具有显著的空间差异性特征。从回归系数的贡献均值来看,自然因素对城市PM2.5浓度影响强度由高到低依次是高程、相对湿度、温度、降雨量、风速、植被覆盖指数;各类社会经济指标对城市PM2.5浓度影响强度排名依次是人口密度、研发经费、建设用地比例、产业结构、外商直接投资、人均GDP。由于各指标对城市PM2.5浓度变化的影响程度存在着空间异质性,因此在制定大气治理对策时可以考虑不同指标影响程度的空间差异,从而使得治霾对策更具针对性。 %K 大气污染 %K PM2.5浓度 %K 地理加权回归模型 %K 空间异质性 %K 中国 %U http://www.dlyj.ac.cn/CN/10.11821/dlyj020181389