隨著城市化和工業(yè)化進程加快,PM_2.5現(xiàn)已成為影響環(huán)境質(zhì)量的重要因素。作為“匯景觀”的綠地在很大程度上可以削弱PM_2.5的濃度,其中公園綠地的空間布局、聚集程度等格局形態(tài)會通過影響空氣流動來影響PM_2.5的擴散,因此針對性的研究公園綠地的相關(guān)格局指標對PM_2.5的影響作用,探討如何優(yōu)化公園綠地形態(tài)以輔助PM_2.5污染防治措施,可以在原有的公園規(guī)劃原則上,為城市規(guī)劃和公園設(shè)計階段進一步提供一種調(diào)控PM_2.5的思路,更好的發(fā)揮公園綠地的生態(tài)效益。本文主要研究內(nèi)容如下:首先,對重慶市主城區(qū)PM_2.5質(zhì)量濃度在2013年至2018年的歷年變化情況,及季節(jié)和空間分布特征進行分析;就1996年至2018年重慶主城區(qū)公園綠地格局的發(fā)展變化情況及分布現(xiàn)狀進行簡要分析。其次,通過利用1.2m分辨率的Goole Earth地圖,對重慶主城區(qū)公園綠地的高分辨率信息進行提取,為后續(xù)研究做好鋪墊;利用雙變量相關(guān)性分析、多元逐步線性回歸分析在數(shù)據(jù)層面上得出公園綠... 

【文章來源】：西南大學(xué)重慶市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：96 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)范圍Figure2-1Scopeofstudyarea

西南大學(xué)專業(yè)碩士學(xué)位論文14江流經(jīng)。氣候溫暖濕潤，年降水量較多，在地形和氣候的雙重作用下，多霧氣，有“中國霧都”的稱號。重慶主城區(qū)的綠化水平較高，全市建成區(qū)綠化覆蓋率36%，綠地率32%，人均公共綠地面積為9平方米。根據(jù)中國天氣網(wǎng)公布的2018年數(shù)據(jù)顯示，重慶主城區(qū)整體表現(xiàn)為夏季氣溫最高，在30℃左右，春季和秋季次之，在19-23℃左右，冬季溫度最低，約為12℃。9個區(qū)的氣溫差別不大，在春季、夏季、秋季、冬季和年均的數(shù)值上來看，除北碚區(qū)因為區(qū)域內(nèi)的縉云山起到了一定程度調(diào)控氣溫的作用，在夏季較其他區(qū)有約為0.7℃的溫差，在其他季節(jié)約有0.3℃的溫差外，其他區(qū)域各季節(jié)氣溫基本保持一致，所以圖2-2中顯示的溫度值折線多數(shù)區(qū)域重疊在一起。圖2-2主城區(qū)氣溫數(shù)據(jù)分析Figure2-2Analysisoftemperaturedatainmainurbanareas圖片來源：作者自繪圖2-3主城區(qū)降水數(shù)據(jù)分析Figure2-3Analysisofprecipitationdatainmainurbanareas圖片來源：作者自繪在降水的數(shù)據(jù)上來看，重慶主城區(qū)表現(xiàn)為春季降水最多，夏季與秋季次之，

西南大學(xué)專業(yè)碩士學(xué)位論文14江流經(jīng)。氣候溫暖濕潤，年降水量較多，在地形和氣候的雙重作用下，多霧氣，有“中國霧都”的稱號。重慶主城區(qū)的綠化水平較高，全市建成區(qū)綠化覆蓋率36%，綠地率32%，人均公共綠地面積為9平方米。根據(jù)中國天氣網(wǎng)公布的2018年數(shù)據(jù)顯示，重慶主城區(qū)整體表現(xiàn)為夏季氣溫最高，在30℃左右，春季和秋季次之，在19-23℃左右，冬季溫度最低，約為12℃。9個區(qū)的氣溫差別不大，在春季、夏季、秋季、冬季和年均的數(shù)值上來看，除北碚區(qū)因為區(qū)域內(nèi)的縉云山起到了一定程度調(diào)控氣溫的作用，在夏季較其他區(qū)有約為0.7℃的溫差，在其他季節(jié)約有0.3℃的溫差外，其他區(qū)域各季節(jié)氣溫基本保持一致，所以圖2-2中顯示的溫度值折線多數(shù)區(qū)域重疊在一起。圖2-2主城區(qū)氣溫數(shù)據(jù)分析Figure2-2Analysisoftemperaturedatainmainurbanareas圖片來源：作者自繪圖2-3主城區(qū)降水數(shù)據(jù)分析Figure2-3Analysisofprecipitationdatainmainurbanareas圖片來源：作者自繪在降水的數(shù)據(jù)上來看，重慶主城區(qū)表現(xiàn)為春季降水最多，夏季與秋季次之，

【參考文獻】：
期刊論文
[1]城市綠地類型對大氣PM2.5濃度的影響[J]. 俞琳琳,胡海波,余偉.  南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020(03)
[2]城市綠地景觀格局對“核心生境”質(zhì)量的影響探究[J]. 韓依紋,李英男,李方正.  風景園林. 2020(02)
[3]基于無人機影像的城市綠地提取分析[J]. 吳卓恒,徐霞,陶帥.  四川林業(yè)科技. 2019(06)
[4]高分辨率遙感影像技術(shù)應(yīng)用研究——以城市綠化精細化調(diào)查為例[J]. 趙康兵.  南京工程學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(04)
[5]老年友好視角下舊城區(qū)公園綠地步行可達性評價與優(yōu)化[J]. 游寧龍,李文越.  西北師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2019(06)
[6]城市綠地空間環(huán)境公平研究進展[J]. 史春云,陶玉國.  世界地理研究. 2020(03)
[7]城市園林綠地規(guī)劃及植物配置特色研究——以昆明安寧市東湖公園為例[J]. 張彬,陳新雅,施衛(wèi)省.  城市建筑. 2019(31)
[8]少數(shù)民族多山城市公園綠地景觀格局分析與優(yōu)化——以凱里市為例[J]. 邢龍,王志泰,包玉,涂燕茹.  山地農(nóng)業(yè)生物學(xué)報. 2019(05)
[9]城市綠地格局與居民社會經(jīng)濟特征關(guān)系研究進展[J]. 曹雅琴,陳樟昊,黃甘霖,陳力原,姜亞瓊,張征愷,屠星月,華野毓.  應(yīng)用生態(tài)學(xué)報. 2019(10)
[10]基于LUR模型探究城市景觀格局對PM2.5濃度的影響——以長株潭城市群為例[J]. 楊婉瑩,劉艷芳,劉耀林,安子豪,銀超慧.  長江流域資源與環(huán)境. 2019(09)

博士論文
[1]基于MODIS的AOD反演與PM2.5時空變化分析與監(jiān)測[D]. 李昕.山東農(nóng)業(yè)大學(xué) 2017
[2]土地利用景觀格局與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的關(guān)聯(lián)分析及優(yōu)化研究[D]. 岑曉騰.浙江大學(xué) 2016
[3]上海浦東新區(qū)綠地系統(tǒng)研究—分布格局、生態(tài)系統(tǒng)特征及服務(wù)功能[D]. 殷杉.上海交通大學(xué) 2011

碩士論文
[1]長株潭城市綠心地區(qū)生態(tài)環(huán)境效益研究[D]. 楊子.中南林業(yè)科技大學(xué) 2019
[2]基于多源數(shù)據(jù)的上海市公園時空格局演變及其生態(tài)效益研究[D]. 龍凌波.華東師范大學(xué) 2019
[3]土地利用變化對PM2.5濃度的影響及空間效應(yīng)研究[D]. 萬偉華.浙江大學(xué) 2019
[4]中國城市公園綠地空間格局及社會服務(wù)價值研究[D]. 李雙金.河南財經(jīng)政法大學(xué) 2019
[5]基于引入建筑形態(tài)因素LUR模型的PM2.5空間分布研究[D]. 吳楠.華中科技大學(xué) 2019
[6]基于分形理論的大城市公園綠地空間布局合理性評價方法研究[D]. 李盈秀.重慶大學(xué) 2018
[7]武漢市大氣污染物分布與綠地景觀格局的相關(guān)性[D]. 邱義山.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 2017
[8]城市景觀格局對PM2.5濃度時空變異的影響[D]. 孫敏.浙江農(nóng)林大學(xué) 2017
[9]綠地分量對浙北地區(qū)PM2.5濃度估算精度影響分析[D]. 項佳娥.浙江農(nóng)林大學(xué) 2016



本文編號：3111415