土地利用回归模型在大气NO_2浓度空间分布模拟中的应用

目的探讨土地利用回归(land use regression,LUR)模型在武汉市大气NO_2浓度空间分布模拟中的应用。方法从武汉市环保局获取2016年1月1日至12月31日市内20个空气质量监测站点的NO_2日均浓度数据,结合土地利用数据、人口密度数据、道路交通数据、工业污染源数据和地形地貌数据,建立土地利用回归模型。采用留一法交叉验证(leave-one out cross-validation,LOOCV)检验模型稳定性。结果土地利用回归模型最终纳入三个变量,分别是7 000 m内污染源数、3 000 m内所有道路长度和5 000 m内建设用地面积。模型调整R~2为0.91,LOOCV的R2为0.89,模型有很高的预测能力。采用LUR预测得到一年内武汉市高分辨率(2 km×2 km)的NO_2浓度分布图。模拟结果显示研究期间武汉市NO_2的平均浓度为24.59μg/m~3,最小值为20.63μg/m~3,最大值为56.77μg/m~3。浓度较高的区域为中心城区,较低的区域为周边远郊区。结论 LUR模型可应用于武汉市大气NO_2浓度空间分布模拟及空气污染暴露评估。