旅游地人居空间多功能研究进展与展望

在旅游发展快速驱动下,旅游地人居空间正处于多功能转型的关键阶段。多功能理论为旅游地人居环境可持续发展研究提供了新理论与新范式,也为中国典型地域环境下旅游地人居环境建设与调控开拓了新思路。文章系统梳理和分析了国内外关于旅游地人居空间多功能的概念演变、评估体系、变化特征、驱动机制和适应性调控等方面的研究成果,揭示已有研究的演进路径,并提出未来研究的方向和建议。主要结论包括：1）概念内涵与评估体系层面,研究视域逐渐关注高质量人居空间的多样化需求。2）空间变化特征方面,更多的研究呈现从宏观区域整体描述、中观尺度的村镇重点分析到微观住宅内部空间深入探究的空间转变。3）驱动机制层面,研究结合自然因素与社会因素2个层面来判定驱动因子。驱动力变化呈现初期“自然资源基础决定空间功能类型”,中期“产业发展引领空间功能转型”,后期“人居环境自然舒适追求”的阶段性特征。4）适应性调控层面,研究对策主要通过协调多元主体的社会关系和优化物质空间组合实现。最后,建构了旅游地人居空间多功能研究三阶段的演进路径,提出后续研究关注的重点,包括构建更全面的多功能评估指标体系、多元主体之间多功能诉求的耦合权衡机制,以及自上而下和自下而上相结合的多功能转型优化策略。研究方法方面,跨学科方法的融合与创新将成为一个重要突破。     

区域可持续发展能力的能值与(火用)耦合分析模型构建

可持续发展能力评价方法是识别人地协同规律、支撑科学决策的重要工具和热点需求。通过文献回顾与理论分析框架构建,耦合能值及?方法,提出自组织能力指数（SO）、生态压力指数（EP）、可持续发展能力指数（SC）构成的,基于热力学理论的可持续发展能力分析模型,利用文献荟萃法筛选17个典型发达国家1985年状态值计算SO与EP阈值,划分了4个阶段。利用中美两国1985-2015年特征对比验证,结果显示：① 2005年以前中国属“低自组织能力、低生态压力”阶段,之后进入“低自组织能力、高生态压力”阶段,存在低生态效率、规模扩张驱动特征;美国一直属“高自组织能力、高生态压力”阶段,存在高生态效率驱动、经济与生态脱钩特征,与全球生态足迹网络和世界自然基金会等的研究结果一致,模型具有较好适应性和可靠性。② 模型利用“获得?量/输入能值量”表达经济社会生态效率、“经济社会?损耗量/生态系统年产?量”表达生态压力,连接了经济社会对生态基底的熵化路径,可识别区域所处可持续发展阶段、分析水平变化和驱动因素。③ 模型以人类与生态并重的视角,从深度上反映经济社会的生态效率、从广度上评价生态空间被占用比例,具有宏观规模与微观效率分析相结合的优势,是对经典方法的补充。     

基于多交通模式的长春市公园绿地空间可达性研究

城市公园绿地资源空间配置的有效性和公平性对城市规划建设和居民生活具有重要意义。基于百度地图路径规划API及腾讯宜出行大数据,采用集成多种交通模式（步行、公交、驾车）的引力模型与双变量空间自相关分析等方法,综合测度长春市中心城区公园绿地的空间可达性及其供需匹配特征。研究发现：① 长春市中心城区的公园绿地空间可达性随出行方式和时间观测阈值的变化而改变,各社区可达性水平空间差异显著,可达性较好的社区多分布于城市公园、河流及轨道交通沿线;低可达性社区主要位于城市东北、西南向外围边缘区域。② 从不同交通模式来看,驾车出行的可达性水平要显著高于步行和公交,其出行克服时间成本的能力较强,但驾车可达性的空间差异也高于公交和步行;随时间阈值的增大,不同交通模式可达性的空间分布表现出显著差异。③ 基于供需平衡视角的空间可达性特征显示,中心城区二环、三环区域公园绿地供需匹配较好,供需失衡的区域主要集中在一环内核心区及城市边缘开发区,核心区存在“低供给-高需求”的聚集现象,边缘城区存在“高供给-低需求”聚集现象。     

中国区域农业生态效率空间演化及其驱动因素——水足迹与灰水足迹视角

将水足迹与灰水足迹指标纳入农业生态效率指标体系,运用基于非期望产出的SBM模型和Tobit面板模型对1990—2016年中国农业生态效率空间演化特征及驱动因素进行实证分析,结论如下：① 1990—2016年,中国农业水足迹和灰水足迹明显上升;中国高农业水足迹的区域重心北移,主要由长江流域转移至黄河下游地区。中国高灰水足迹地域范围明显扩大,整体由西南向东北方向移动;② 中国农业生态效率明显降低。中国农业生态效率存在明显的区域特征。华南区的农业生态效率最高。东北区、西北及长城沿线区、青藏区和西南区的农业生态效率较低,这些区域是中国农业污染治理防控的重点区;③ 中国省域农业生态效率呈现显著的空间自相关且空间上越来越趋于集聚。中国农业生态效率的空间集聚格局较为稳定,呈空间依赖与路径锁定特征;④ 中国七大区域农业生态效率演变的驱动因素存在异质性。提出中国提高农业生态效率要因地制宜采取差异化的发展策略,为促进中国农业生态效率提升和可持续发展提供科学参考。     

西安市绿地景观吸收雾霾生态系统服务测算及空间格局

大城市日益严重的雾霾现已成为影响城市生存发展的重要问题。城市绿地是城市社会—经济—自然复合生态系统的重要组成部分,发挥着重要的生态功能。测算城市绿地吸收雾霾的生态功能价值及空间格局,对城市雾霾治理以及生态与经济健康协调发展有重要意义。运用景观生态学和生态系统服务理论,基于西安市的TM遥感影像和Arc GIS 10.1、Fragstats 4.1软件,对西安市绿地吸收雾霾的生态系统服务价值进行了测算和空间分析。结果表明:1西安市建成区不同景观类型的破碎程度差异较大;2西安市建成区绿地景观吸收雾霾的生态系统服务总价值为2954.13万元,各类绿地生态景观对吸收雾霾的贡献率有较大差别;3西安市建成区绿地景观吸收雾霾的总生态系统服务功能值密度和各单项生态系统服务功能值密度具有明显的城市中心区到边缘区的圈层递变特征;4西安市建成区各绿地景观指数与绿地吸收雾霾服务功能密度值之间具有显著的相关关系。绿地斑块与廊道镶嵌存在且斑块分布均匀的绿地景观格局对吸收污染气体、滞尘、净化大气有着重要作用,而且景观斑块平均面积越大、破碎度越低,对大气污染物的净化功能越明显。     

西安市绿地生态系统服务功能测算及其空间格局研究

城市绿地是城市自然生态系统的重要组成部分,具有十分重要的生态服务功能.探索其生态系统服务功能价值及空间格局,在揭示其生态服务与城市经济社会功能的协调关系、城市宜居环境建设等方面具有重要的意义.以西安市的SPOT遥感影像与土地利用变化数据为基础,并以ArcGIS和Fragstats3.3软件为平台,应用景观生态学方法测评和分析西安市区绿地生态系统的服务功能及其空间格局特征.结果表明:(1)研究区绿地总面积为3 881.45 hm2,各类绿地景观面积差异大且分布不够合理,景观破碎度较大,蔓延度不好.(2)绿地生态系统服务总价值为7 546.99×104元,其中公共绿地提供的生态服务价值最大,而园地的最小;在其提供的生态系统服务功能中,娱乐文化价值最高,食物生产价值最低.(3)由于受绿地景观格局的影响,生态系统服务功能空间差异明显,环城路至二环路之间区域生态服务功能值较高,环城路向市中心和二环路向外围等地带的生态服务功能值较低,其中,食物生产服务功能由市中心向外围增强,娱乐文化服务功能由市中心向外围减弱,且高值和低值区较集中.     

广西国土空间格局演变特征与形成机理

国土空间格局演化与形成机理是人地系统交互关系研究的科学问题和国土空间规划的关键前提。采用地学图谱、标准差椭圆和空间自相关方法,分析2000—2018年广西国土空间格局演变特征,并运用地理探测器揭示其形成机理。结果表明：① 广西城镇空间加速挤占农业、生态空间形成了“一增双减”的面积变化特征,国土空间动态变化速度加快;② 广西国土空间相互转化频繁,转移轨迹多样性特征明显,农业空间与生态空间加速互换以及生态空间内部结构加快重组;③ 城镇空间与农业空间互竞主导了广西国土空间的迁移路径,城镇、农业空间存在“南高北低”和生态空间存在“北高南低”的集聚特征;④ 广西国土空间格局演变受自然地理与社会经济因素的共同作用影响,自然环境条件的限制作用减弱,社会经济发展水平驱动力增强,政策调控力度驱动作用深远。下一步可通过国土空间规划、调整产业布局和引导生产生活方式优化国土空间格局。     

旅游驱动型传统村落“三生”空间功能更新的特征、模式与逻辑——以湖南省张谷英村为例

以湖南省传统村落张谷英村为例,利用GIS技术构造土地利用转移矩阵,探讨旅游驱动型传统村落“三生”空间功能更新特征和逻辑模式。结果表明：1）张谷英村“三生”功能更新主要表现出生活功能产居一体化、生产功能旅游化、生态功能景观化、旅游功能多样化的旅游适应性特征及圈层分化和阶段有序的时空分异特征。2）张谷英村通过生活空间的人文景观开发与民俗文脉挖掘、生产空间的多元高质旅游服务模块构建、生态空间的生态环境保育与自然景观修复,实现传统物质空间的旅游功能更新和功能融合发展。3）旅游驱动型乡村社会通过供需关系构建、示范效应延伸、主客交往反馈,扩展功能更新范围、加深功能更新程度、提升多元功能质量。“三生”功能的更新存在一种相互促进、相互演化的共生耦合关系,其旅游化过程体现了空间结构有序变迁和空间属性质量提升的协同演化进程,以多功能交互、多层次联动的综合路径推助乡村振兴。     

基于GIS的兰州市大气污染空间分析

基于GIS空间分析与插值技术,对兰州市大气污染具有代表季节的冬季大气污染的空间分布特征进行了研究。应用1999-2000年冬季地面观察站实测资料,使用Surfer软件插值方法绘制等值线图,与行政图进行叠置分析。研究了兰州市SO2,TSP等几种大气污染物的空间分布特征与污染源的内在关系,并且结合国家环境空气质量标准中各项污染物的浓度限值,分别对上述污染物的污染强度进行了区域划分。地面实测表明,兰州市大气污染程度最重的冬季TSP对大气污染的贡献程度超过了SO2;应用空间插值与叠加分析表明,兰州市城区SO2与TSP污染强度的分布格局与污染源分布基本一致。研究证明使用GIS空间分析技术可以很好的揭示出西北高原典型盆地地貌型城市大气污染物空间扩散与分布的特征。     

基于“三生”空间的传统村落人居环境演变及驱动机制——以湖南江永县兰溪村为例

在快速城市化与乡村旅游开发背景下,从“三生”空间视角探索乡村人居环境演变特征和发展机理,可在一定程度上反映出中国传统村落发展的一般规律。本文以湖南省江永县兰溪村为例,基于参与性农村调查与评估(PRA)、GIS空间分析等方法,研究了其“三生”空间演变的过程、格局与机制,结果如下：①从“三生”空间视角,分析了传统村落人居环境与“三生”空间的系统耦合特征。认为传统村落人居环境在空间上要实现生活空间宜居、生产功能协调和生态空间优美,这与“三生”空间系统目标和特征非常契合;②从“三生”空间演变特征来看,兰溪村生活空间由血缘集聚向外围扩散转换,生产空间由农业功能向旅游功能转型,生态空间由外部整体收缩向内部斑块化发展。“三生”空间演变过程是一个相互交织、相互渗透的过程,“三生”空间逐渐由传统的人居空间向新型复合空间转变;③传统村落“三生”空间格局的演变过程,是在旅游市场需求、政府政策引导、空间行为转变和自组织反应力的内外双重驱动作用下的结果,内力驱动主要集中在农户生活空间结构特征上的延续与转化,外力驱动主要体现在生产和生态空间结构的转型与更替。     

Spatiotemporal evolution of urban air quality and socioeconomic driving forces in China

Air pollution is a serious problem brought by the rapid urbanization and economic development in China, imposing great challenges and threats to population health and the sustainability of the society. Based on the real-time air quality monitoring data obtained for each Chinese city from 2013 to 2014, the spatiotemporal characteristics of air pollution are analyzed using various exploratory spatial data analysis tools. With spatial econometric models, this paper further quantifies the influences of socioeconomic factors on air quality at both the national and regional scales. The results are as follows: (1) From 2013 to 2014, the percentage of days compliance of urban air quality increased but air pollution deteriorated and the worsening situation in regions with poor air quality became more obvious. (2) Changes of air quality show a clear temporal coupling with regional socioeconomic activities, basically “relatively poor at daytime and relatively good at night”. (3) Urban air pollution shows a spatial pattern of “heavy in the east and light in the west, and heavy in the north and light in the south”. (4) The overall extent and distribution of regional urban air pollution have clearly different characteristics. The formation and evolution of regional air pollution can be basically induced as “the pollution of key cities is aggravated—pollution of those cities spreads—regional overall pollution is aggravated—the key cities lead in pollution governance—regional pollution joint prevention and control is implemented—regional overall pollution is reduced”. (5) At the national level, energy consumption, industrialization and technological progress are the major factors in the worsening of urban air quality, economic development is a significant driver for the improvement of that quality. (6) Influenced by resources, environment and the development stage, the socioeconomic factors had strongly variable impacts on air quality, in both direction and intensity in different regions. Based on the conclusion, the regional differentiation and development idea of the relationship between economic development and environmental changes in China are discussed.     

中国城市空气质量时空特征及其影响因素的地理探测（英文）

Ambient air pollution brought by the rapid economic development and industrial production in China has exerted a significant influence on socio-economic activities and public health, especially in the densely populated urban areas. Therefore, scientific examination of regional variation of urban air quality and its dominant factors is of great importance to regional environmental management. Based on daily air quality index(AQI) datasets spanning from 2014 to 2016, this study analysed the spatiotemporal characteristics of air quality across different regions throughout China and ascertained the determinants of urban air quality in disparate regions. The main findings are as follows:(1) The annual average value of the urban AQI in China decreased from 2014 to 2016, indicating a desirable trend in air quality at the national scale.(2) The attainment rate of the urban AQI exhibited an apparent spatially stratified heterogeneity, wherein North China retained a high AQI value. The increase of Moran's I Index reported an apparent spillover effect among adjacent regions.(3) Both at the national and regional scales, the seasonal tendency of air quality in each year is similar, wherein good in summer and relatively poor in winter.(4) Results drawn from the Geographic Detector analysis show that dominant factors influencing AQI vary significantly across urban agglomerations. Topographical and meteorological variations in urban areas may lead to complex spatiotemporal variations in pollutant concentration. Whereas given the same natural conditions, the human-dominated factors, such as industrial structure and urban form, exert significant impacts on urban air quality.The spatial spillover effects and regional heterogeneity of urban air quality illustrated in this study suggest the governments and institutions should set priority to the importance of regional cooperation and collaboration in light of environment regulation and pollution prevention.     

Spatiotemporal characteristics of urban air quality in China and geographic detection of their determinants

Ambient air pollution brought by the rapid economic development and industrial production in China has exerted a significant influence on socio-economic activities and public health, especially in the densely populated urban areas. Therefore, scientific examination of regional variation of urban air quality and its dominant factors is of great importance to regional environmental management. Based on daily air quality index (AQI) datasets spanning from 2014 to 2016, this study analysed the spatiotemporal characteristics of air quality across different regions throughout China and ascertained the determinants of urban air quality in disparate regions. The main findings are as follows: (1) The annual average value of the urban AQI in China decreased from 2014 to 2016, indicating a desirable trend in air quality at the national scale. (2) The attainment rate of the urban AQI exhibited an apparent spatially stratified heterogeneity, wherein North China retained a high AQI value. The increase of Moran’s I Index reported an apparent spillover effect among adjacent regions. (3) Both at the national and regional scales, the seasonal tendency of air quality in each year is similar, wherein good in summer and relatively poor in winter. (4) Results drawn from the Geographic Detector analysis show that dominant factors influencing AQI vary significantly across urban agglomerations. Topographical and meteorological variations in urban areas may lead to complex spatiotemporal variations in pollutant concentration. Whereas given the same natural conditions, the human-dominated factors, such as industrial structure and urban form, exert significant impacts on urban air quality.The spatial spillover effects and regional heterogeneity of urban air quality illustrated in this study suggest the governments and institutions should set priority to the importance of regional cooperation and collaboration in light of environment regulation and pollution prevention.     

中国城市空气质量时空演化特征及社会经济驱动力

城市空气污染是中国在快速城镇化和经济发展过程中亟待解决的难题。利用2013年和2014年全国城市空气质量数据,综合ArcGIS空间分析和统计分析,从年度、季节、月份、小时4个时间尺度比较归纳了全国城市空气质量的时空间演化特征,并采用空间计量模型,从全国和区域两个空间尺度,量化分析了城市空气质量变化的社会经济驱动力。结果表明：① 全国城市空气质量全年达标天数比例增加,但空气污染程度加重,高污染区域恶化态势明显;② 城市空气质量与生产生活活动表现出一定的时间耦合性,基本呈现“日出趋差、日落趋优”的态势;③ 全国城市空气污染表现出“东重西轻、北重南轻”的空间格局,区域一体化态势明显;④ 区域城市空气污染的总体程度和分布结构具有明显的分异特征,区域空气污染形成和演化路径可基本归纳为：“重点城市污染加重—重点城市污染扩散—区域整体污染加重—重点城市引领治污—区域污染联防联控—区域整体污染减轻”;⑤ 从全国层面看,能源消耗、工业化和技术进步是推动城市空气质量恶化的重要因素,经济发展对城市空气质量改善具有显著的推动作用。⑥ 受各地区资源环境基础和社会经济发展阶段影响,各类社会经济因素对城市空气质量改善的驱动方向和驱动强度差异明显。在结论的基础上,讨论了中国经济发展和环境变化关系的区域分异以及发展理念。     

杭州城市空气污染物空间分布及其影响因子的定量分析

以乡镇、街道为基本空间统计单元,基于地统计方法、GIS和遥感技术绘制和计算了杭州城市人口密度、道路面积比例、建设用地比重、NDVI和地表温度的空间图层,并应用GIS空间数据相关分析和空间叠加方法,定量评价了SO₂、NO₂、O₃的空间分布与城市人口密度、建设用地比重、道路用地比例、地表温度等影响因子的空间相关程度和总体污染水平的分布特征。结果表明:NO_X的空间分布受道路比例、地表温度、城镇建设用地、人口密度的影响程度最大,SO₂次之,O₃最小。SO₂受工业用地分布影响较大,O₃为二次污染物,其空间分布受其他因素影响相对较小。杭州市室外空气的总体污染程度,主要集中在上城、下城、拱墅,江干区次之,西湖区污染程度较轻。城市空气污染物浓度空间分布及受其他因素影响程度的定量分析可以为不同城市地域有针对性地制定合理的空气污染缓减对策提供科学依据。     

大气污染物排放量与颗粒物环境空气质量的空间非协同耦合研究——以武汉市为例

针对区域大气污染物排放量与空气质量在时空分布上存在不完全协同、匹配的现象,论文选择SO₂、NO_X、PM_2.5、CO和VOCs作为大气污染物指标,选择气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)表征颗粒物环境空气质量,以武汉市为例,综合应用耦合模型和空间错位指数模型研究2类指标之间的空间非协同耦合规律。主要结论如下：① 武汉市大气污染物排放量与颗粒物空气质量具有不同空间分布特征,大气污染物排放量呈现由城市中心城区向远城区递减的趋势,其中SO₂、PM_2.5和VOCs的排放具有明显的中心聚集现象,而NO_X和CO聚集现象不显著,且与道路分布明显相关;AOD分布具有明显的空间差异性,总体上呈由西北向东南依次递减的趋势。② 武汉市大气污染物排放与颗粒物空气质量的空间非协同耦合规律：越靠近城市中心城区,空间协同耦合现象越显著,空间错位现象越弱;越远离主城区,空间非协同耦合现象越显著,空间错位现象越显著;SO₂排放量与AOD在武汉市远城区的空间错位指数均大于0.7,且耦合度指数小于0.3,呈现较强的非协同耦合特征,NO_X、VOCs、PM_2.5的排放量与AOD在武汉中心城区的空间错位指数均小于0.5,且耦合度指数大于0.5,协同耦合现象较为显著。③ 基于时空非协同耦合分析城市大气环境污染治理建议：针对污染物与AOD空间错位不显著的城市中心城区,以本地减排治理为主;针对污染物与AOD空间错位显著的远城区,应在污染溯源分析的基础上进行区域协调综合治理。     

空气污染对城市活力的影响及其建成环境异质性——基于大数据的分析

建设充满活力的城市空间得到地理和城乡规划学者的广泛关注。随着空气污染问题的加剧,空气质量影响居民在城市空间中的活动,但鲜有研究考察空气污染与城市活力的定量关系。基于广州市2019年新浪微博签到记录、日气象和空气质量数据、以及建成环境数据,本研究构建以街道为空间单元、以天为时间单元的面板数据,通过标准差椭圆（SDE）以及面板回归模型测度空气污染对城市活力的抑制效应以及该抑制效应在不同建成环境上的异质性。研究得到以下结论：① 城市活力SDE面积随空气质量指数（AQI）上升而收缩,轻度污染和中度污染的城市活力SDE面积仅为空气质量优的约80%和30%。② 运用空间面板回归模型控制街道的空间关联性后,空气质量指数（AQI）对城市活力具有明显负向影响,AQI每增加1个单位,日活动强度减少约0.10次/10 km²;当空气质量恶化到中等污染后,AQI每增加1个单位,日活动强度减少约0.14次/10 km²。③ 空气污染对城市活力的抑制效应在不同建成环境上存在异质性,POI密度、离城市中心距离强化空气污染对城市活力的抑制效应,而地铁站密度、道路交叉口密度、土地利用混合度则弱化空气污染对城市活力的抑制效应。本研究有助于更好厘清空气污染、建成环境与城市活力的关系,并为优化建成环境以缓减空气污染对城市活力抑制效应提供分析支撑。     

Assessment of Urban Air Pollution and Spatial Spillover Effects in China: Cases of 113 Key Environmental Protection Cities

With rapid urbanization and energy consumption, environmental pollution and degradation have become increasingly serious problems in China. At the beginning of 2013, China implemented new ambient air quality standards (GB 3095-2012) in which the concentration of six pollutants including PM_2.5, ozone, carbon monoxide, PM₁₀, sulfur dioxide and nitrogen dioxide were monitored. This study gathered annual air pollutant concentration data for the six pollutants in 113 key environmental protection cites throughout China in 2014 and 2015 to explain spatial patterns of urban air pollution. Based on the Kernel density estimation method, spatial hotspots of air pollution were illustrated through which spatial cluster of each pollutants could be plotted. By employing an entropy evaluation system, urban air quality was assessed in terms of the six atmospheric pollutants. We conclude that, in general, CO and SO₂ were two important pollutants in most Chinese cities, but this varied greatly among cities. The assessment results indicate that cities with the worst air quality were mainly located in northern and central provinces, dominantly in the Beijing-Tianjin-Hebei metropolitan area. Regression modeling showed that a combination of meteorological factors and human-related determinants, to say specifically, industrialization and urbanization factors, greatly influenced urban air quality variation in China. Results from spatial lag regression modeling confirmed that air pollution existed obvious spatial spillover effects among key cities. The spatial interdependence effects of urban air quality means that Chinese municipal governments should strengthen regional cooperation and deepen bilateral collaboration in terms of air regulation and pollution prevention.     

东北地区制造业空间格局演化及其空气污染环境效应——基于企业数据的实证

基于企业数据与空间计量方法,总结2005年、2010年、2015年和2020年东北地区制造业空间格局演化特征,并在分析地区空气污染同期变化的基础上,探讨制造业空间格局演化对空气污染的环境效应。结果表明：① 东北地区制造业集聚水平逐渐增高,并形成多个新兴“热点区”,31个细分行业大类均呈集聚分布,资本规模由高度集中向“T字形”铁路周边沿线城市扩散。② 东北地区产业结构清洁度与产业技术高级度均呈下降趋势,在县区尺度上体现出空间差异且有不同程度的增幅和降幅。③ 制造业空间格局对空气污染具有显著的集聚效应和技术效应,二者分别表现为拥挤效应和回弹效应,但规模效应和结构效应不明显。     

基于空间计量模型的中国城市化发展与城市空气质量关系

采用中国289个地级及以上城市2016年的空气质量指数（AQI）和夜间灯光数据，运用空间滞后模型，从空间溢出效应视角出发探究了城市化发展与空气质量之间的定量关系。从空间滞后模型的估计结果来看，城市空气污染存在显著的空间溢出效应，周边地区空气质量的下降会导致本地空气污染情况加重。在城市发展过程中，城市经济发展水平的提高，引致的城市建设用地的扩张使得空气质量不断恶化；政府管制力的加强对空气污染的治理起到了促进作用，而居民环保意识和城市技术创新水平的提高有利于空气质量的改善。此外，PM2.5质量浓度的上升导致空气质量恶化。公路货运量在统计上与空气质量的关系不显著。从研究结果来看，协调城市发展与空气质量的关系以及加强空气污染防治的联防联控机制，是未来空气污染治理工作的重点。