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面向场景的城市PM2.5浓度空间分布精细模拟

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中国环境科学 2019年第11期39卷 4570-4579页

作者：许珊邹滨胡晨霞中南大学地球科学与信息物理学院

针对传统PM2.5浓度空间分布模拟方法忽略了城市内部如道路、工厂、居民区、景区等不同微环境整体对PM2.5浓度影响机制的缺陷,本研究提出一种微环境PM2.5浓度场景分异的理论假设,并以湖南长沙主城区为例,结合基于污染先验知识划分的城市... 详细信息

针对传统PM2.5浓度空间分布模拟方法忽略了城市内部如道路、工厂、居民区、景区等不同微环境整体对PM2.5浓度影响机制的缺陷,本研究提出一种微环境PM2.5浓度场景分异的理论假设,并以湖南长沙主城区为例,结合基于污染先验知识划分的城市微环境场景空间分布与自主设计加密观测场获取的203个监测点小时PM2.5浓度加密数据,分析城市微环境PM2.5浓度场景时空分异特征.在此基础上,耦合地理加权回归(GWR)与人工神经网络(ANN)方法,构建微环境场景增强下的PM2.5浓度空间分布精细模拟GWR-ANN模型,开展城市内部高空间分辨率PM2.5污染制图.结果表明:不同微环境场景间PM2.5浓度存在显著时空差异,地表覆盖类型相同但分别位于2个不同场景的监测点间PM2.5浓度差会随时间发生变化;耦合微环境场景变量的GWR-ANN模型能够有效精细模拟PM2.5浓度的空间分布,模型拟合效果与交叉检验精度指标整体优于无场景变量参与的GWR-ANN模型(除部分时相较为接近外,检验R 2:0.76~0.84vs.0.57~0.81);场景增强下的PM2.5浓度空间分布100m级分辨率模拟估算结果可以较好揭示研究区PM2.5浓度高低值局地变化特征.

关键词： PM2.5 污染制图场景假设地理加权回归人工神经网络

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电牵引系统合理补偿的仿真研究

铁道学报 1999年第A05期21卷 81-83页

作者：邹滨西南交通大学电气工程学院

结合电力机车的网上取流模型，给出了电力机车的谐波电流分析程序，并通过对系统不同配置方式的功率补偿，比较，得到关于补偿配置的最优方案。

关键词：谐波电流功率补偿仿真合理配置电力机车

地理加权回归建模结果不确定性度量与约束方法

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测绘学报 2023年第2期52卷 307-317页

作者：刘宁邹滨张鸿辉中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083 广东国地规划科技股份有限公司广东广州510075 湖南师范大学资源与环境科学学院湖南长沙410012

作为一种经典局部加权最小二乘方法,地理加权回归建模一直受样本空间稀疏及预测变量局部共线性等因素困扰,导致建模结果不确定性呈现空间异质。通过协方差传播定律构建后验标准差精度评价指标,本文提出了一种地理加权回归建模结果不确... 详细信息

作为一种经典局部加权最小二乘方法,地理加权回归建模一直受样本空间稀疏及预测变量局部共线性等因素困扰,导致建模结果不确定性呈现空间异质。通过协方差传播定律构建后验标准差精度评价指标,本文提出了一种地理加权回归建模结果不确定性度量与约束方法,并基于地表PM 2.5浓度遥感制图实例开展了验证。试验结果表明:不确定性约束后,不同参数下地理加权回归模型的拟合精度、基于样本/站点/区域的十折交叉验证精度均有改善;局部共线性导致的模型回归系数符号偏差问题得到了改正;模型预测结果奇异值及负值能被有效甄别,有效提升了地表PM 2.5浓度制图结果的可靠性。该不确定性度量与约束方法可有效保证地理加权回归模型估算结果的稳定性和有效性。

关键词：地理加权回归模型不确定性度量 PM 2.5浓度遥感制图

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土地利用视角空气污染空间分异的地理分析

武汉大学学报（信息科学版） 2017年第2期42卷 216-222页

作者：邹滨许珊张静中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083

针对土地利用/覆盖(land-use and land-cover,LULC)方式是否影响城市空气污染空间分异特征形成的问题,利用遥感技术和景观生态学方法分别获取长株潭城市群核心城区LULC及其景观格局,绘制空气污染物浓度与气象影响因子空间分异图,引入地... 详细信息

针对土地利用/覆盖(land-use and land-cover,LULC)方式是否影响城市空气污染空间分异特征形成的问题,利用遥感技术和景观生态学方法分别获取长株潭城市群核心城区LULC及其景观格局,绘制空气污染物浓度与气象影响因子空间分异图,引入地理探测器定量分析土地因子在融合气象要素前后对NO2、PM10、O3、PM2.5浓度空间分布差异的贡献强度。结果表明,建设用地面积比例越高,林地越低,NO2、PM2.5浓度越高,O3越低。非建设用地区域,污染物浓度随着土地景观格局破碎度、多样性指数值增大而升高,建设用地区域反之。LULC和土地景观格局的复合因子贡献力(P:0.03~0.28)高于两者任意单独因子贡献力(P:0.01~0.11),融合气象要素后,LULC对空气污染物空间分异特征形成的因子贡献力(P:0.18~0.53)显著增强。

关键词：土地利用/覆盖景观气象地理探测空气污染

PM2.5浓度空间估算的神经网络与克里格方法对比

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武汉大学学报（信息科学版） 2020年第10期45卷 1642-1650页

作者：许珊邹滨王敏刘宁中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083 湖南省第三测绘院湖南长沙410004

针对人工神经网络与克里格插值在PM2.5浓度空间估算中精度随样本点数量与耦合因素不同差异较大的问题,基于相关分析与径向基函数(radical basis function, RBF)筛选PM2.5空间变异关键影响因素,对比不同比例训练样本下普通克里格插值(ord... 详细信息

针对人工神经网络与克里格插值在PM2.5浓度空间估算中精度随样本点数量与耦合因素不同差异较大的问题,基于相关分析与径向基函数(radical basis function, RBF)筛选PM2.5空间变异关键影响因素,对比不同比例训练样本下普通克里格插值(ordinary Kriging, OK),仅考虑地理坐标RBF神经网络,耦合关键因素的协同克里格插值(CoKriging, CK)及RBF神经网络(CoRBF)的效果差异,并基于最优方法开展PM2.5浓度空间制图。结果表明:4种方法均能有效实现PM2.5浓度空间估算,且精度随训练样本比例增大而波动上升。考虑关键因素人口密度的CoRBF最能表现数据变化趋势,而CK在误差指标上更优越。基于CK与CoRBF的PM2.5浓度空间估算结果较好展示了污染的分异特征,前者较后者更平滑。

关键词：径向基函数人工神经网络克里格插值大气污染空间估算

高分辨率人口空气污染暴露GIS空间区划研究

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武汉大学学报（信息科学版） 2013年第3期38卷 334-338页

作者：邹滨彭芬焦利民翁敏中南大学有色金属成矿预测教育部重点实验室地球科学与信息物理学院长沙市410083 武汉大学资源与环境科学学院武汉市430079

集成大气污染扩散模型、GIS空间分析及人口动态制图模型(PDMM)实现了高空间分辨率空气污染浓度和人口空间分布模拟,通过构建人口空气污染暴露相对风险评价模型实现了人口空气污染暴露程度的空间格局划分。研究结果显示,空气污染浓度与... 详细信息

集成大气污染扩散模型、GIS空间分析及人口动态制图模型(PDMM)实现了高空间分辨率空气污染浓度和人口空间分布模拟,通过构建人口空气污染暴露相对风险评价模型实现了人口空气污染暴露程度的空间格局划分。研究结果显示,空气污染浓度与人口空气污染暴露相对风险评价模型两种方法生成的人口空气污染暴露评估结果差异较大。研究结果揭示,前者在区域人口空气污染暴露评估中存在缺陷的同时(如无人居住的SO2高浓度区被误判为人口SO2污染暴露高风险区),也肯定了基于后者得到的人口空气污染暴露空间区划结果在区域空气污染暴露风险调控政策制定过程中的重要理论意义与实践价值。

关键词：空气污染人口暴露风险评估空间分析

2001～2015年中国城镇化与PM_(2.5)浓度时空关联特征

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中国环境科学 2019年第2期39卷 469-477页

作者：许珊邹滨宫俊霞中南大学地球科学与信息物理学院湖南长沙410083

综合运用时空统计、剪刀差、地理加权回归等手段分5个阶段从人口、土地、经济角度研究了2001～2015年中国大陆地区城镇化水平与PM_(2.5)浓度的时空分布以及相互关联特征.结果表明:2001～2015年,我国3a均人口、土地、经济城镇化水平平均... 详细信息

综合运用时空统计、剪刀差、地理加权回归等手段分5个阶段从人口、土地、经济角度研究了2001～2015年中国大陆地区城镇化水平与PM_(2.5)浓度的时空分布以及相互关联特征.结果表明:2001～2015年,我国3a均人口、土地、经济城镇化水平平均值稳步提高,PM_(2.5)浓度波动上升(44.14～50.89μg/m^3),不同经济区之间时序变化趋势相似但强度存在差异.不同阶段PM_(2.5)浓度空间分布趋势基本一致,京津冀、河南与山东北部、新疆西部等地区始终为高值区,3类城镇化水平高值区域逐步扩大.城镇化水平的时序变化趋势与PM_(2.5)浓度随时间变化的趋势存在差异(切线夹角:15.33°～62.92°),难以解释PM_(2.5)浓度在时间上的突变.城镇化水平与PM_(2.5)浓度空间分布关联特征显著,土地城镇化水平与PM_(2.5)浓度在0.01水平上正相关,其相关系数依次为东北(0.609～0.723)>中部(0.572～0.631)>东部(0.218～0.323)>西部(0.079～0.255),除中、西部地区外,经济城镇化水平对PM_(2.5)浓度正效应明显,东北地区人口城镇化水平与PM_(2.5)浓度负相关,GWR模型调整R^2在2001～2003年阶段最高(0.6～0.77),2013～2015年阶段最低(0.08～0.64).

关键词：城镇化 PM2.5 时空关联地理加权回归