杨 柳, 张兰怡, 胡喜生, 邱荣祖

(福建农林大学交通与土木工程学院,福建 福州 350002)

随着我国城市化进程的不断加快，城市大气污染问题逐渐成为研究热点[1,2].为了更好地模拟区域尺度的大气污染浓度的时空分布，国内外学者提出了许多研究方法，如污染物—气象逐步回归模型[3]、扩散模型[4]、大气数值模拟技术[5]，但上述方法对数据精度的要求高，难以获得小范围内污染物浓度的空间变化.与上述方法相比， LUR模型[6]具有明显的优势，数据精度要求相对低，模型构建简单，且能充分反映小尺度污染物浓度的空间分异，该模型在近年来逐渐受到关注[7-14].XU et al[15]利用LUR模型结合卫星遥感和普通克里金法，研究中国PM2.5和NO2的空间分布，结果表明80%中国人口生活在超过PM2.5标准的地区.阳海鸥等[16]探索了城市土地利用与大气污染相耦合的新思路，利用LUR模型研究不同功能区大气污染物分布.

福州市空气质量较好，但与国际标准相比还存在一定差距.本研究以福州市城市核心区为研究区域，根据各监测点获得的污染物数据和影响其空间分布的因素，以污染物浓度作为因变量，利用GIS获取的研究区域内道路交通、土地利用、人口密度、工业污染源等数据作为自变量建立回归模型，探讨各因素对污染物浓度的影响，分析城市污染物时空分布规律，为福州市城市中心区大气污染防治提供参考.

1 研究区概况

福州市地处北纬25°15′—26°39′，东经118°08′—120°31′，位于福建省东部、闽江下游及东海之滨.福州……