城市景观与PM2.5暴露不平等：基于机器学习方法的山东实证研究

《Environmental Research》：The Interplay of Urban Landscape and PM 2.5 Exposure Disparities: A Machine Learning Approach in Shandong, China

　　本文综述了2000-2020年山东省PM2.5暴露差异的时空格局及其与城市景观的关联。研究采用随机森林模型（RF）量化了城市密度、人口密度和归一化植被指数（NDVI）对暴露不平等的影响，发现不均衡的城市化加剧了PM2.5暴露不平等，而绿色空间具有缓解作用。该研究为制定可持续城市环境政策提供了重要参考。

　　

研究区域

山东省位于中国东部沿海，北纬34°22.9′至38°24.01′，东经114°47.5′至122°42.3′之间，面积约158,000平方公里。该地区地形多样，包括平原、台地、丘陵和山地，东临渤海和黄海，西、北接华北平原。山东省属暖温带季风气候，年均气温11至14°C，年日照时数2290至2890小时。

时间趋势分析

图3展示了2000年至2020年城市因素和PM_2.5的时间趋势，X轴为年份，Y轴为各因素数值。对城市密度的分析表明其呈稳步增长趋势，反映了不同城市不同程度的城市扩张。淄博、青岛、枣庄和临沂的趋势线斜率相对较大，显示出较高的城市密度增长。同样，人口密度和NDVI值的总体趋势也呈现增长现象，描绘了人口增长和植被覆盖改善的图景。然而，PM_2.5浓度和暴露水平则显示出下降趋势，表明空气质量有所改善。

讨论

本研究的结果强调了在二十年期间（2000-2020年），城市化和景观变化对山东省17个城市PM_2.5暴露不平等的深远影响。分析表明，城市形态发生了复杂的显著转变，城市密度（平均Δ = 0.08）、人口（平均Δ = 0.42）和NDVI（平均Δ = 0.18）均有所增加，而PM_2.5浓度（平均Δ = -10.16）和暴露水平（平均Δ = -0.60）则有所下降。此外，暴露不平等的基尼系数也显示出下降趋势（平均Δ = -0.09），表明不平等程度有所缓解。这些发现突显了城市化、人口动态和绿色基础设施在塑造空气污染暴露模式方面的相互作用。