作者：王嫣然，张学霞，赵静瑶，姜群鸥

作者单位：北京林业大学水土保持学院，水土保持与荒漠化防治教育部重点实验室，城乡生态环境北京实验室，

来源：生态环境学报

北京市近年来面临着严重的空气污染问题，严重威胁到人类健康，引起人们的广泛关注。目前，关于北京市PM_2.5的研究存在观测点位较少、时间尺度短等缺点。通过统计2013年1月一2014年12月北京市35个自动空气质量监测子站的PM_2.5:质量浓度数据的月平均值和季度平均值，结合空间信息，可以获得更具代表性的北京市PM_2.5时空分布特征。

基于2013年1月一2014年12月2920景北京市MODIS/NDVI时间序列数据，采用最大滤波算法LMF、植被覆盖度VC的计算等方法，对植被指数NDVI数据进行处理、计算。在此基础上，对PM_2.5质量浓度月均值数据和植被覆盖度数据进行回归分析，并且比对2013-2014年的北京及周边区域植被覆盖度图和统计北京市植被覆盖变化的面积，旨在说明PM_2.5质量浓度与植被覆盖度之间的关系。结果显示，(1)从PM_2.5质量浓度时间变化特征来看，PM_2.5质量浓度月均值呈波浪型分布，而季均值的分析结果显示冬季浓度水平最高，夏季最低，PM_2.5质量浓度随季节有规律地变化。(2)从PM_2.5质量浓度空间分布规律来看，东南部最为严重，西北部最轻，污染程度由南向北依次递减。(3)从PM_2.5质量浓度的时空分布特征分析发现，PM_2.5质量浓度越高的季节区域之间的差异越大，质量浓度越高的区域随时间演变的幅度也越大。(4)得到了二者关系的回归方程，发现二者相关性极高。(5)植被面积增加对PM_2.5质量浓度下降有着积极的影响。研究结论可为北京市大气污染治理和环境保护提供重要的科学依据。