哈尔滨街区PM2.5分布与街区形态耦合机制及预测研究

城市污染物扩散受城市空间形态影响.选取典型寒地城市哈尔滨城区内10.1 km2区域进行长期实测,实测内容包括不同城市空间形态下的PM2.5浓度与城市微气候数据,发现相同时间内不同测点之间PM2.5浓度的最大差异可达69.03 μg/m3.结合地理信息系统(GIS)提取并筛选合理缓冲半径下的城市空间形态数据,开展PM2.5浓度预测实验,建立梯度提升回归树(GBRT)预测模型,分别与随机森林(RF)、决策树(DT)和多元线性回归(MLR)模型进行对比,结果表明:GBRT模型精度最高,R2达到0.981;对城市空间形态要素进行影响程度排序,影响程度最高的是建筑密度(57％)和平均建筑高度(49％).研究成果在揭示PM2.5分布与街区形态耦合机制的同时也肯定了GBRT模型用于街区尺度PM2.5浓度预测的合理性.