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- [1] 南京江北2014—2016年PM2.5质量浓度分布特征及气象和传输影响因素分析[J]. 环境科学学报, 2019, 39 (04) : 1039 - 1048卢文王红磊朱彬施双双康晖
- [6] 中国PM_(2.5)污染空间分布的社会经济影响因素分析.[J].段杰雄;翟卫欣;程承旗;陈波;.环境科学.2018, 05
基于地理探测器的广州市大气PM2.5浓度驱动因素分析
被引：20
作者：
周敏丹
[1
,2
]
匡耀求
[1
,3
]
云国梁
[4
,2
]
机构：
[1] 中国科学院广州地球化学研究所
[2] 中国科学院大学
[3] 暨南大学环境学院
[4] 中国科学院城市环境研究所
来源：
基金：
广东省科技计划;
关键词：
PM2.5;
影响因素;
地理探测器;
广州市;
D O I：
10.13198/j.issn.1001-6929.2019.10.01
中图分类号：
X513 [粒状污染物];
学科分类号：
摘要：
PM2.5变化的驱动因素是大气PM2.5研究的重要内容.为了揭示PM2.5污染的特点及其驱动影响因子,以广州市为例,采用地理探测器方法探测自然因素（包括平均降水量、平均温度、平均气压、平均相对湿度、平均风速、植被指数）与社会经济因素（包括人口密度、国内生产总值、工业总产值、人均公园绿地面积、公交车辆数、电力消费量）对2015年广州市ρ(PM2.5)变化的影响机制与差异.结果表明:①基于因子探测分析发现,对ρ(PM2.5)变化影响最大的前三位驱动因素分别为植被指数、公交车辆数与电力消费量,对应的因子影响程度指标值分别为0.51、0.46、0.40.②基于生态探测分析发现,植被指数与其他自然因素（如平均温度、平均降水量、平均气压等）对ρ(PM2.5)空间分布的影响均存在显著差异,与所有社会经济因素对ρ(PM2.5)空间分布的影响均不存在显著差异;除植被指数外,公交车辆数与其他自然因素及社会经济因素对ρ(PM2.5)空间分布的影响均存在显著差异.③基于交互探测分析发现,所有影响因素（包括自然因素与社会经济因素）对ρ(PM2.5)变化的交互作用均大于单一影响因素的独自作用,其中平均降水量与平均气压交互作用后对ρ(PM2.5)变化的影响最大.研究显示,自然因素（尤其是植被指数、平均降水量）及自然因素与人为活动（如交通出行、电力消费等）交互效应对广州市ρ(PM2.5)的变化起决定性作用.
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