【摘 要】
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工业化、城市化快速发展,城市生产、交通规模不断扩大。不合理的能源结构以及对环境问题预料不足,导致黑龙江省在经济高速发展的同时也伴随着严重的环境污染。国内外研究表明
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工业化、城市化快速发展,城市生产、交通规模不断扩大。不合理的能源结构以及对环境问题预料不足,导致黑龙江省在经济高速发展的同时也伴随着严重的环境污染。国内外研究表明,空气负离子对空气中的可吸入颗粒有很好的吸附作用,并且空气负离子能够随血液和神经进入人体调节身体的各项机能,在医疗保健、净化空气方面都具有突出贡献。近年,研究学者将空气负离子与生态环境相结合,将空气负离子作为衡量空气质量好坏的一个重要参数,国内学者针对空气负离子的发生条件、相关影响因素以及作用功效展开研究,目前,空气负离子已被广泛引用到医学、工农业以及环境评估等领域。本文以黑龙江省东部地区为例,研究了林地、耕地、水域和居民地等四种功能区空气负离子浓度与环境因子的相关关系并构建空气负离子浓度与环境因子的相关数学模型。本文选择温度、湿度、高程和归一化植被指数等四个环境因子,利用野外实测数据、区划图、TM影像、DEM影像和MODIS产品结合空间统计学、相关分析方法、空间插值方法等,对黑龙江省东部地区的空气负离子时空分布进行定量和可视化的分析研究。本文首先利用SPSS统计软件对林地、耕地、水域和居民地等四种功能区的空气负离子浓度进行对比分析,探究四种功能区的空气负离子浓度差异,并将不同功能区的空气负离子浓度与环境因子的相关性进行分析,定性分析环境因子对空气负离子浓度的之间作用和间接作用关系。选用多元线性回归和遗传算法优化的BP神经网络方法依据空气负离子浓度与环境因子的相关关系建立相应的数学模型,通过均方差根检验数学模型精度,对比分析两种方法得到的数学模型,选取精度较高的数学模型对空气负离子浓度进行预测。应用ArcGIS软件对TM影像进行分类处理,得到林地、耕地、水域和居民地四种功能区。通过处理MODIS产品中的植被归一化和大气产品、DEM影像得到2008年、2012年、2014年和2016年8月份的环境因子数据,根据建好的不同功能区的数学模型对黑龙江省空气负离子浓度进行估算。分析黑龙江省东部地区空气负离子浓度在时空分布特征。
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