摘要：PM2.5以其对环境空气质量及人类健康的巨大威胁而逐渐引起了专家学者的关注。以西南地区典型山地城市——重庆市主城区为研究区,利用多元线性回归方法和地理信息系统(GIS)技术,基于2013—2017年冬季(1、2、12月)原重庆市环境保护局的17个空气环境监测站点实测数据,同时考虑自然及社会经济因素,构建了基于多因素的多元回归模型,模拟了重庆市主城区2013—2017年冬季PM2.5平均浓度的空间分布状况。结果表明:PM2.5浓度受多因素的影响,其中缓冲半径1500m内建设用地面积、1000m内林地面积、2500m内产业点密度、1500m内道路长度及高程影响较大;通过多因素与PM2.5浓度的相关性建立的回归模型,能有效模拟PM2.5浓度的空间分布特点,重庆市主城区冬季PM2.5平均浓度的空间分布呈现中西部高、北部和东南部较低的格局;2013—2017年冬季PM2.5平均浓度有下降的趋势,2015年冬季下降幅度尤为明显。此研究结果对探讨PM2.5浓度的空间分布特点有一定的应用价值,可为减轻空气PM2.5污染及提高城市空气质量提供重要的科学依据。

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