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摘要
NO2是常见的大气污染物之一,长期处于高NO2暴露环境会对人类健康造
成不利影响。近年来,随着我国经济的快速发展,工业生产和交通运输造成的能
源消耗进一步增加,我国已成为全球NO2污染最严重的地区之一。长江经济带
作为我国国家级三大发展战略之一,拥有全国21.4%的土地面积,生产总值超过
全国的45%,是我国生态文明建设的先行示范带。二十大报告中提出要推动绿色
发展,促进人与自然和谐共生,研究长江经济带近地面NO2浓度分布格局,对推
动长江经济带绿色、高效发展具有重要的现实意义。传统的近地面NO2浓度地
基监测,虽然可以准确监测站点周围近地面NO2污染状况,但由于监测站点分
布有限,难以实现对大空间尺度范围的连续性监测;卫星可以实现大空间尺度的
对流层NO2遥感监测,但是无法提供与人类健康直接相关的近地面NO2浓度。
所以将卫星遥感监测面数据与近地面监测点数据进行融合,实现大空间尺度的近
地面NO2浓度估算,对研究长江经济带NO2污染空间格局具有重要的意义。
本文基于2019年12月-2020年11月近地面NO2浓度数据、OMI-L3级对流
层垂直柱浓度、ERA5气象数据,分季节、分区域构建各时空尺度长江经济带近
地面NO2浓度时空地理加权回归模型(GTWR),并与普通线性回归模型(OLS)、
地理加权回归模型(GWR)、时间加权回归模型(TWR)估算结果进行对比。并
依据GTWR模型计算出的时空权重,计算监测点与估算点时空距离,根据时空
最邻近监测点的模型解释变量系数估算各未知点近地面NO2浓度,并利用IDW
插值实现对近地面NO2浓度加密估算结果的快速制图。
估算结果表明:相较于OLS、GWR、TWR模型,GTWR模型在各尺度均表
2
现出最高的拟合优度(R)与最低的均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、
平均绝对百分误差(MAPE),且在各季节与区域上表现出更好的估算性能;分季
节估算能有效减少时间异质性对模型的干扰,提高模型估算性能,但受大气层稳
定性与太阳辐射影响,模型在冬秋两季表现出高于春夏两季的估算性能;分区域
估算能有效减少空间异质性对模型的干扰,提高模型估算性能,受各地监测点数
量、分布疏密以及气象差异等多因素综合影响,模型在中游地区表现出高于下游、
中游的估算性能。
整体上看,长江经济带近地面NO2浓度与对流层垂直柱浓度在时空分布上
I
存在高度的相似性。时间分布上均呈现冬季浓度最高,春秋季浓度次之,夏季浓
度最低的季节变化趋势;空间分布上均呈现以长三角地区、鄂东部、成渝地区为
高浓度区向周围地市逐渐降低的空间格局,但是在部分中低值区域,对流层NO2
浓度由于空间分辨率受限通常呈现低值聚集,而估算的近地面NO2浓度则表现
出更多的空间分布细节。
局部上看,长江经济带上游地区近地面NO2浓度呈现东高西低的分布趋势,
总体表现为以成渝地区、攀枝花市为高值中心向周围地区逐渐降低的空间分布格
局;中游地区近地面NO2浓度呈现以各省省会城市为高值中心向周围地区逐渐
降低的空间分布格局;下游地区近地面NO2浓度呈现以长江三角洲城市群为高
值中心向周围地区逐渐降低的空间分布格局。
关键词:长江经济带、近地面NO、浓度估算、时空地理加权回归模型
2
II
Abstract
NOisoneofthecommonatmosphericpollutants,andlong-termexposureto
2
highNOcancause
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