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作 者:祁沛昕 裴婷婷 王雯 陈英 谢保鹏 陈虹 QI Peixin;PEI Tingting;WANG Wen;CHEN Ying;XIE Baopeng;CHEN Hong(College of Management,Gansu Agricultural University,Lanzhou 730070,China;Gansu Provincial Institute of Resource Planning,Lanzhou 730070,China)
机构地区:[1]甘肃农业大学管理学院,甘肃兰州730070 [2]甘肃省自然资源规划研究院,甘肃兰州730070
出 处:《资源开发与市场》2025年第3期344-352,共9页Resource Development & Market
基 金:甘肃省自然资源规划研究院外协项目资助。
摘 要:探明土地利用变化与PM_(2.5)浓度之间的关系,可以为优化黄土高原土地利用格局提供参考。基于2000—2020年PM_(2.5)浓度和土地利用数据,采用Theil-Sen Median趋势模型分析、广义相加模型等方法探索土地利用变化对PM_(2.5)浓度的影响。结果表明:①2000—2020年黄土高原PM_(2.5)年均浓度经历了“下降—上升—下降”的状态,并且在2011年达到峰值,但就整体来说其处于下降态势。②耕地、水域、未利用地和不透水表面与PM_(2.5)浓度呈现显著正相关,且与之呈现倒“U”型曲线;林地、灌木地、草地和冰川融雪与PM_(2.5)浓度呈负相关,林地面积增加是PM_(2.5)浓度降低的主要原因之一。Exploring the relationship between land use change and PM_(2.5)concentration can provide reference for optimizing the land use pattern on the Loess Plateau.Based on PM_(2.5)concentration and land use data from 2000 to 2020,this paper used Theil-Sen Median trend model analysis,GAM and other methods to explore the impact of land use change on PM_(2.5)concentration.The results showed that:①The annual average concentration of PM_(2.5)in the Loess Plateau from 2000 to 2020 had experienced a state of“decline-rise-decline”,and reached its peak in 2011,but on the whole,it was in a downward trend.②Cropland,water,barren and Impervious were significantly positively correlated with PM_(2.5)concentration and showed an inverted“U”curve with it.The forest,shrub land,grassland and snow/ice were negatively correlated with PM_(2.5)concentration,and the increase of forest area was one of the main reasons for the decrease of PM_(2.5)concentration.
关 键 词:PM_(2.5) 土地利用变化 广义相加模型 黄土高原
分 类 号:X321[环境科学与工程—环境工程] F061.6[经济管理—政治经济学]
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