封城前后绿地景观格局对气溶胶影响的比较.pdf
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1、115封城前后绿地景观格局对气溶胶影响的比较Comparison of Effects of Landscape Patterns of Green Space on Aerosol before and after City Closure摘 要:交通和工业排放是大气污染的主要来源。先前研究并未充分理解剔除交通和工业排放前后绿地景观格局对气溶胶光学厚度(AOD)的影响,比较分析了疫情封城前后社会经济、路网密度、绿地景观指数与AOD之间的因果关系,采用随机森林量化不同绿地景观百分比下影响AOD的主导因子,探测绿地景观指数和AOD的空间自相关特征,然后采用多尺度地理加权回归来量化绿地景观指数对A
2、OD的影响。结果表明,在不同绿地景观百分比和疫情封城前后影响AOD的主导因子具有差异。与疫情封城之前相比较,封城后绿地景观指数削减气溶胶污染的能力被减弱了,但影响因子对AOD的相对重要性得到了增强。绿地景观指数和AOD均存在显著的空间集聚特征。绿地景观指数在疫情封城前后对AOD的影响大小和尺度存在差异。研究结果有助于基于缓解AOD下绿地景观格局优化和政策制定。关 键 词:风景园林;气溶胶光学厚度;景观指数;绿地;随机森林;多尺度地理加权回归;结构方程模型Abstract:Traffic and industrial emissions are major sources of air poll
3、ution.As previous studies have not fully understood the effect of landscape patterns in green space on aerosol optical thickness(AOD)before and after removing traffic and industrial emissions,this study comparatively analyzed the causal relationships between socio-economy,road network density,landsc
4、ape metrics in green space and AOD before and after the epidemic closure,used random forest to quantify the dominant factors affecting AOD under different percentage of green space landscape,explored the spatial autocorrelation characteristics of landscape metrics in green space and AOD,and then use
5、d multi-scale geographically weighted regression to quantify the effect of landscape metrics in green space on AOD.The results showed that the dominant factors affecting AOD were different under different green space landscape percentages and before and after the epidemic closure.Compared with the p
6、eriod before the epidemic closure,the ability of the landscape metrics in green space to reduce aerosol pollution was diminished after the closure,but the relative importance of the influencing factors on AOD was enhanced.There were significant spatial clustering characteristics of both landscape me
7、trics in green space and AOD.There were differences in the magnitude and scale of the influence of landscape metrics in green space on AOD before and after the epidemic closure.The results of the study contribute to the optimization of landscape pattern in green space and policy formulation based on
8、 AOD mitigation.Keywords:landscape architecture;aerosol optical depth;landscape metrics;green space;random forest;multi-scale geographically weighted regression;structural equation model向 炀周志翔*XIANG YangZHOU Zhixiang文章编号:1000-6664(2023)07-0115-06DOI:10.19775/j.cla.2023.07.0115中图分类号:TU 986 文献标志码:A收稿日
9、期:2022-04-08 修回日期:2022-09-23基金项目:国家自然科学基金面上项目“街道峡谷大气颗粒物扩散对行道树覆盖的响应与调控”(编号31870701)资助*通信作者(Author for correspondence)E-mail:大气污染是城市环境中的典型问题1。世界上超过一半的人居住在世界卫生组织对空气质量安全阈值之外,长期暴露在高污染区域会导致严重的健康风险2。因此,了解驱动因子对大气污染的影响,并制定缓解策略对于城市规划和政策制定者是极其重要的信息。站点和移动监测是传统测量大气污染的方法2。但由于这些测量方式的限制,无法精确地获取大气污染的空间分布,在一定程度上限制了探究
10、大气污染的影响机制。得益于遥感技术的发展,越来越多的研究通过反演的方式获取气溶胶光学厚度(AOD)数据来表征大气污染状态。与先前的监测方法相比较,气溶胶数据能够更加快速地获取更大尺度的大气污染状态,是一种更加有效获取城市甚至更大尺度的空间分布和时间变异的数据源3。大气气溶胶是由大气中固态或液态颗粒所组成,能够影响大气中的许多过程4。先前的研究表明,不同土地利用类型能够向炀,周志翔*.封城前后绿地景观格局对气溶胶影响的比较.中国园林,2023,39(7):115-120.116中国园林/2023年/第39卷/第7期显著地影响大气污染,其中绿地被当作是缓解大气污染的重要组成部分5。绿地中的植物能够
11、通过叶片或枝干对颗粒污染物进行吸附和阻挡等滞尘作用6。绿地滞尘往往会受到叶片特征、绿地结构和环境因子的影响7。上海的研究表明,林地和草地削减PM2.5的年均值分别为20.24kg/hm2和9.11kg/hm28。随着景观生态学的不断发展,绿地景观格局与大气污染的关系受到了极大的关注9。增加绿地覆盖率能有效地缓解大气污染10。更大且聚集的绿地有利于缓解大气污染,绿地的边界密度与AOD呈负相关关系5,11。尽管先前许多研究量化了景观指数与AOD之间的相互关系,但是仍然存在一定的限制。首先,大多数研究并未比较剔除交通和工业排放前后对影响因子与大气污染之间的相互关系,因为大气污染不仅受绿地影响,而且受
12、到交通及工业排放的影响12。其次,先前大多数研究都是基于全局回归模型,例如最小二乘法(OLS)。OLS模型是基于空间平稳性、样本之间相互独立的假设之上。然而,大量研究表明,景观指数和AOD均存在空间自相关的特征13,这导致OLS的结果存在一定的偏差。尽管少数研究采用地理加权回归(GWR)的方法在一定程度上降低了偏差,但GWR平均了所有影响因子的带宽,忽略了驱动因子对AOD产生影响的尺度效应14。最后,景观指数之间存在显著的强相关性,存在严重的共线性问题15。因此,先前的研究大多数通过降维或通过降低景观指数的数量来解决共线性问题,然而影响AOD的主导的景观指数并不清晰。基于上述问题,本研究拟采用
13、结构方程模型比较分析新冠疫情封城前后社会经济、路网密度、绿地景观指数之间的因果关系,并引入随机森林的方法来探测主导的绿地景观指数,再采用多尺度地理加权回归(MGWR)比较封城前后绿地景观指数对AOD的影响。希望通过优化绿地景观格局来缓解大气污染,为城市规划和政策制定者提供基础信息。1 研究区域和方法1.1 研究区域选取中国中部的特大城市武汉,包含13个区,面积约为8 500km2。武汉市人口超过1 000万,地处江汉平原,地势平坦。其气候四季分明,为亚热带季风气候。武汉经历过相对严重的大气污染16,2020年武汉生态环境局发布的公报显示,全年武汉市空气质量为优的仅占100天,因此选取其为研究区
14、域。1.2 数据来源AOD数据来自国家科技基础条件平台国家地球系统科学数据中心(http:/)中国1km分辨率逐日无缝气溶胶光学厚度数据集,选取新冠疫情封城前的时间分别为2020年1月19、20日,封城后的时间为2020年1月30、31日及2020年2月24日,这几天风速小(0.9m/s),且当天和前2天均无降雨。疫情封城前后的AOD均通过平均值合成用于后续分析。夜间灯光来自VIIRS数据集中2020年度合成的产品,该产品空间分辨率为500m17。人口数据来自WorldPop数据集,本研究选取1 000m的空间分辨率下联合国调整的人口数据。道路数据来自Open Street Map。1.3 研
15、究方法1.3.1 土地利用类型分类基于哨兵二号数据采用随机森林的方法对土地利用进行分类,最终获取到10m空间分辨率的6类土地利用分布图(图1)。其中,分类结果的总体分类精度为0.94,kappa系数为0.92。本研究中的绿地主要为乔木植被覆盖区,被选取为目标土地利用类型。1.3.2 分析网格的选择选择所有数据的整数倍1km1km的网格作为分析基础,由于土地利用数据为10m,人口数据的空间分辨率为1 000m,夜间灯光数据为500m。通过归一化差值水体指数剔除了包含水体和水田的网格,由于水体区域存在高AOD,最终获取4 254个网格用于绿地景观指数的后续分析。1.3.3 贡献指数采用贡献指数量化
16、出疫情前后不同行政区下绿地景观指数和AOD对武汉对应指标的贡献。贡献指数的计算公式如下:式中,和 分别为行政单元d和整个武汉绿地景观指数或者AOD的均值;Sd和S分别代表行政单元d和整个武汉的面积。1.3.4 结构方程模型的设定结构方程模型能够描述影响因子之间的因果关系。选取新冠疫情前后来探索社会经济、路网密度、绿地景观指数和AOD之间的因果关系。设定由夜间灯光和人口所表征的社会经济能够直接影响路网密度18和绿地景观指数19,然后绿地景观指数和路网密度影响AOD20-21。标准化的路径系数被用于表征影响大小。在执行结构方程模型之前,分别对绿地景观指数和夜间图1 武汉市土地利用空间分布图117中
17、国园林/2023年/第39卷/第7期灯光与人口进行了主成分分析来降低共线性。最后通过(1)CFI、GFI和NFI指数接近1和(2)RMSEA小于0.8来描述模型的优劣。在R语言中“lavaan”包来执行结构方程模型。1.3.5 主导绿地景观指数的因子采用R语言“randomForest”包中随机森林模型探测对AOD产生影响的主导因子。随机森林相较于传统的OLS,能够很好地克服景观指数之间共线性所带来不确定性。本研究选取12个绿地景观指数作为解释变量,AOD为响应变量。通过最大值-最小值对重要性的结果进行标准化,并加权平均IncMSE和IncNodePurity2个指标来获取最终的重要性。1.3
18、.6 回归模型中景观指数的选择景观指数是量化景观格局的指标,能够反映景观的组成和配置特征。初步选择景观百分比(PLAND)、最大斑块指数(LPI)、斑块密度(PD)、边界密度(ED)、景观形状指数(LSI)、平均斑块面积(AREA_MN)、平均形状指数(SHAPE_MN)、平均斑块分维数(FRAC_MN)、平均斑块回转半径(GYRATE_MN)和斑块内聚力指数(COHESION),然后通过逐步回归模型和方差膨胀因子(V0.90、CFI0.90、CFI0.90和RMSEA0.08表明模型的拟合效果好21。社会经济、路网密度和绿地景观指数在疫情前后分别解释了64%和21%AOD的空间变异。新冠疫情
19、封城前后由夜间灯光和人口所表征的社会经济均能够直接促进路网密度,表明社会经济的发展增加了路网密度。社会经济和路网密度对绿地景观指数为限制作用,表明社会经济的发展需要更多的灰色基础设施,从而限制了绿地的配置。路网密度会显著影响AOD,路网密度图2 不同行政单元下筛选后绿地景观指数和气溶胶光学厚度对武汉市的贡献(注:CI为贡献指数,a、b、c、d、e和f分别指PLAND、PD、AREA_MN、PARA_MN、疫情封城前的AOD和封城后的AOD)118中国园林/2023年/第39卷/第7期越高,交通排放量也会更大,从而导致AOD升高,而新冠疫情封城后交通排放地被降低了,因此与封城前相比较,封城后路网
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- 前后 绿地 景观 格局 气溶胶 影响 比较
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