【摘 要】
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自改革开放以来,我国不断加快的城市化进程,导致了城市大气污染加重,危害着人类健康,在如今城市土地面积紧张的情况下,如何在有限的条件下,充分发挥绿地景观格局对PM2.5、PM10的削减作用,探讨城市绿地景观格局对PM2.5、PM10的影响,显得极为迫切。本文基于徐州市2018年气象数据、7个国家监测站点的PM2.5、PM10数据以及遥感影像数据,以各个监测点为中心,以1km、2km、3km为半径绘制
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自改革开放以来,我国不断加快的城市化进程,导致了城市大气污染加重,危害着人类健康,在如今城市土地面积紧张的情况下,如何在有限的条件下,充分发挥绿地景观格局对PM2.5、PM10的削减作用,探讨城市绿地景观格局对PM2.5、PM10的影响,显得极为迫切。本文基于徐州市2018年气象数据、7个国家监测站点的PM2.5、PM10数据以及遥感影像数据,以各个监测点为中心,以1km、2km、3km为半径绘制缓冲区,将缓冲区内的遥感影像导入Arc GIS,用目视解译的方式获取缓冲区内的土地利用信息,将土地利用类型划分为:城市绿地、农地、建设用地、交通用地、水域以及未利用土地。使用Fragstats软件计算各尺度内绿地景观格局指数（PLAND、LPI、SHAPE＿AM、DIVISION）。利用EXCEL、SPSS软件分析PM2.5、PM10时间及空间分布特征、PM2.5、PM10浓度与气象因素之间关系以及不同尺度下的城市绿地景观格局与PM2.5、PM10浓度之间的相关性。结果表明:（1）徐州市主城区全年PM2.5、PM10浓度变化较大,二者的浓度值均在夏季最低,冬季最高。二者浓度值按季节由高到低为:冬季>春季>秋季>夏季。出现这种情况的主要原因是夏季高温多雨有利于大气污染物的扩散,冬季寒冷干燥减缓了大气颗粒物的扩散。（2）PM2.5和PM10浓度受气象因素的变化而产生浮动,当气温升高或风速变大时,PM2.5和PM10浓度会随之减小,主要是因为气温升高大气结构不稳定,有利于大气污染物的扩散,风速变大也加速了颗粒物的转移与稀释。当气压增大时,PM2.5和PM10浓度也随之上升是因为当气压升高时,气温降低,大气结构趋于稳定,近地面风速变小,大气污染物进多出少,导致PM2.5和PM10浓度居高不下。（3）PM2.5、PM10浓度对土地利用类型反应较为敏感,绿地、农地和水域作为PM2.5的“汇景观”可以降低PM2.5的浓度,建设用地、交通用地和未利用土地是PM2.5的“源景观”,它们的面积增大也会使PM2.5浓度增大。农地与PM10浓度具有季节性差异,冬季和春季,农地会使PM10浓度降低,夏季和秋季会使PM10浓度增大,主要是因为夏季和秋季是收割和播种的季节,土地翻耕、秸秆燃烧会增加地区PM10的浓度。（4）PM2.5和PM10浓度对绿地景观格局的响应存在季节和尺度上的差异,总体而言,绿地的PLAND、LPI、SHAPE＿AM与PM2.5、PM10浓度具有显著的负相关性,DIVISION与PM2.5、PM10浓度呈显著正相关关系。增加绿地斑块所占景观面积比和绿地斑块的面积可以有效的降低区域内的细颗粒物浓度值,并且越小尺度内的绿地斑块形状越复杂,其发挥滞尘能力就越强。绿地斑块的连通性越高,越有利于形成通风廊道,越有利于加快颗粒物的扩散。（5）采用多元逐步回归方法得出影响PM2.5和PM10浓度变化的最优回归模型,结果发现PLAND和LPI指数对PM2.5浓度的变化影响最大,LPI和DIVISION对PM10浓度的变化影响最大。
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