[1] |
魏复盛, 胡伟, 滕恩江, 等. 空气污染对人体健康影响研究的进展[J]. 世界科技研究与发展, 2000(3): 14-18. doi: 10.3969/j.issn.1006-6055.2000.03.004
|
[2] |
吴健生, 谢舞丹, 李嘉诚. 土地利用回归模型在大气污染时空分异研究中的应用[J]. 环境科学, 2016, 37(2): 413-419.
|
[3] |
HOEK G, BEELEN R, HOOGH K D, et al. A review of land-use regression models to assess spatial variation of outdoor air pollution[J]. Atmospheric Environment, 2008, 42(33): 7561-7578. doi: 10.1016/j.atmosenv.2008.05.057
|
[4] |
黄仁东, 仝慧贤, 刘抗, 等. 西安市PM2.5污染特征及其估测模型[J]. 环境工程学报, 2015, 9(6): 2974-2978. doi: 10.12030/j.cjee.20150671
|
[5] |
孙兆彬, 安兴琴, 陶燕, 等. 基于GIS和大气数值模拟技术评估兰州市PM10的人群暴露水平[J]. 中国环境科学, 2012, 32(10): 1753-1757. doi: 10.3969/j.issn.1000-6923.2012.10.004
|
[6] |
刘杰, 杨鹏, 吕文生. 北京大气颗粒物污染特征及空间分布插值分析[J]. 北京科技大学学报, 2014, 36(9): 1269-1279.
|
[7] |
陈辉, 厉青, 王中挺, 等. 利用MODIS资料监测京津冀地区近地面PM2.5方法研究[J]. 气象与环境学报, 2014, 30(5): 27-37.
|
[8] |
CIOCǍNEA A, DRAGOMIRESCU A. Modular ventilation with twin air curtains for reducing dispersed pollution[J]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2013, 37: 180-198. doi: 10.1016/j.tust.2013.03.012
|
[9] |
王敏, 邹滨, 郭宇. 基于BP人工神经网络的城市PM2.5浓度空间预测[J]. 环境污染与防治, 2013, 35(9): 63-66. doi: 10.3969/j.issn.1001-3865.2013.09.013
|
[10] |
LEE J H, WU C F, HOEK G, et al. LUR models for particulate matters in the Taipei metropolis with high densities of roads and strong activities of industry, commerce and construction[J]. Science of the Total Environment, 2015, 514: 178-184. doi: 10.1016/j.scitotenv.2015.01.091
|
[11] |
MAVKO M E, TANG B, GEORGE L A. A sub-neighborhood scale land use regression model for predicting NO2[J]. Science of the Total Environment, 2008, 398(1/2/3): 68-75.
|
[12] |
KASHIMA S, YORIFUJI T, TSUDA T, et al. Application of land use regression to regulatory air quality data in Japan[J]. Science of the Total Environment, 2009, 407(8): 3055-3062. doi: 10.1016/j.scitotenv.2008.12.038
|
[13] |
TANG R, BLANGIARDO M, GULLIVER J. Using building heights and street configuration to enhance intra urban PM10, NOx, and NO2 land use regression models[J]. Environmental Science&Technology, 2013, 47(20): 11643-11650.
|
[14] |
陈莉, 白志鹏, 苏笛, 等. 利用LUR模型模拟天津市大气污染物浓度的空间分布[J]. 中国环境科学, 2009, 29(7): 685-691. doi: 10.3321/j.issn:1000-6923.2009.07.003
|
[15] |
吴健生, 廖星, 彭建, 等. 重庆市PM2.5浓度空间分异模拟及影响因子[J]. 环境科学, 2015, 36(3): 759-767.
|
[16] |
焦利民, 许刚, 赵素丽, 等. 基于LUR的武汉市PM2.5浓度空间分布模拟[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2015, 40(8): 1088-1094.
|
[17] |
汉瑞英, 陈健, 王彬. 利用LUR模型模拟杭州市PM2.5质量浓度空间分布[J]. 环境科学学报, 2016, 36(9): 3379-3385.
|
[18] |
阳海鸥, 陈文波, 梁照凤. LUR模型模拟的南昌市PM2.5浓度与土地利用类型的关系[J]. 农业工程学报, 2017, 33(6): 232-239. doi: 10.11975/j.issn.1002-6819.2017.06.030
|
[19] |
赵佳楠, 徐建华, 卢德彬, 等. 基于RF-LUR模型的PM2.5空间分布模拟: 以长江三角洲地区为例[J]. 地理与地理信息科学, 2018, 34(1): 18-23. doi: 10.3969/j.issn.1672-0504.2018.01.004
|
[20] |
许刚, 焦利民, 肖丰涛, 等. 土地利用回归模型模拟京津冀PM2.5浓度空间分布[J]. 干旱区资源与环境, 2016, 30(10): 116-120.
|
[21] |
杨新兴, 尉鹏, 冯丽华. 大气颗粒物PM2.5及其源解析[J]. 前沿科学, 2013, 7(2): 12-19. doi: 10.3969/j.issn.1673-8128.2013.02.003
|
[22] |
徐敬, 丁国安, 颜鹏, 等. 北京地区PM2.5的成分特征及来源分析[J]. 应用气象学报, 2007(5): 645-654. doi: 10.3969/j.issn.1001-7313.2007.05.009
|
[23] |
成海容, 王祖武, 冯家良, 等. 武汉市城区大气PM2.5的碳组分与源解析[J]. 生态环境学报, 2012, 21(9): 1574-1579. doi: 10.3969/j.issn.1674-5906.2012.09.011
|
[24] |
慕建利, 梁生俊, 侯明全, 等. 近40年陕西省扬沙和沙尘暴天气[J]. 西北大学学报(自然科学版), 2005, 35(1): 109-112.
|
[25] |
万炜, 魏伟, 钱大文, 等. 土地利用/覆被变化的环境效应研究进展[J]. 福建农林大学学报(自然科学版), 2017, 46(4): 361-372.
|
[26] |
李玉玲, 刘红玉, 娄彩荣, 等. 江苏省PM2.5时空变化及土地利用影响研究[J]. 环境科学与技术, 2016, 39(8): 10-15.
|
[27] |
李会霞, 史兴民. 西安市PM2.5时空分布特征及气象成因[J]. 生态环境学报, 2016, 25(2): 266-271.
|
[28] |
李琛, 刘瑾, 王彦民. 气象因素对西安市城区空气质量的影响[J]. 干旱区资源与环境, 2017, 31(3): 83-88.
|
[29] |
段时光, 姜楠, 杨留明, 等. 郑州市冬季大气PM2.5传输路径和潜在源分析[J]. 环境科学, 2019, 40(1): 86-93.
|
[30] |
任浦慧, 解静芳, 姜洪进, 等. 太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析[J]. 中国环境科学, 2019, 39(8): 3144-3151. doi: 10.3969/j.issn.1000-6923.2019.08.002
|
[31] |
黄光球, 雷哲. 西安市大气颗粒物PM2.5的输送路径和潜在源分析[J]. 云南大学学报(自然科学版), 2019, 41(6): 1191-1200. doi: 10.7540/j.ynu.20190157
|