基于灰色关联模型对陕西O浓度影响因素分析-环境科学学报.PDF

第 ３７ 卷第 １２ 期 环　 境　 科　 学　 学　 报 Ｖｏｌ．３７，Ｎｏ．１２ ２０１７年１２月 　Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｅ Ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅ Ｄｅｃ．，２０１７ ＤＯＩ：１０．１３６７１／ｊ．ｈｊｋｘｘｂ．２０１７．０３１３ 南国卫，孙虎．２０１７．基于灰色关联模型对陕西省Ｏ 浓度影响因素分析［Ｊ］．环境科学学报，３７（１２）：４５１９⁃４５２７ ３ Ｎａｎ Ｇ Ｗ，Ｓｕｎ Ｈ． ２０１７．Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ ｄｒｉｖｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ Ｏ ｉｎ Ｓｈａａｎｘｉ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｒｅｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ［Ｊ］．Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｅ Ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｔｉａｅ，３７ ３ （１２）：４５１９⁃４５２７ 基于灰色关联模型对陕西省 Ｏ 浓度影响因素分析 ３ １，２ １，２，∗ 南国卫 ，孙虎 １．陕西师范大学地理科学与旅游学院，西安７１０１１９ ２．地理国家级实验教学示范中心，陕西师范大学，西安７１０１１９ 收稿日期：２０１７⁃０５⁃１９　 　 　 修回日期：２０１７⁃０８⁃１０　 　 　 录用日期：２０１７⁃０８⁃１０ 摘要：Ｏ 污染问题已经成为２１世纪另一个环境课题．本次研究采用克里金插值法对２０１５年陕西省Ｏ 浓度的空间分布特征进行分析，同时构 ３ ３ 建了Ｏ 浓度的影响指标体系，运用灰色关联模型，综合分析了Ｏ 浓度与其影响指标因子的关联度，并探讨了各指标因子综合关联度的空间 ３ ３ ＝ 关联性和分异性．结果显示：①陕西省Ｏ 浓度呈“北高南低”的空间分布特征；②权重最大的指标层是Ｏ 污染来源（Ｗ ０．４３３１），其次是城市 ３ ３ ｉ ＝ ＝ 报 化与产业结构（Ｗ ０．３４５５），空气质量与自然因子最小（Ｗ ０．２２１５）；③各个指标因子与Ｏ 浓度关联度均为强度关联．空气质量与自然因子 ｉ ｉ ３ 中，关联度较高的指标因子为ＣＯ、降水量、平均气温、日照时数；Ｏ 污染来源中，关联度较高的指标因子为等级公路里程、单位 ＧＤＰ 能耗及工 ３ 业用电量；城市化与产业结构中，关联度较高的指标因子为第二产业占地区总产值的比例、建成区绿地覆盖率和人均公园绿地面积；④Ｏ 污染３ 来源