黄河流域空气污染的空间格局演化及影响因素

基于2008—2017年黄河流域工业SO₂和PM_2.5两类典型空气污染物数据,首先刻画了两者的空间演化格局,并运用空间面板杜宾模型（SPDM）从直接效应和间接效应两方面对两者的影响因素进行对比分析。结果表明：① 工业SO₂和PM_2.5污染均存在显著的空间集聚特征,从东南至西北方向呈现梯度递减趋势;二者在城市尺度均存在显著的正向空间关联性,但PM_2.5污染的空间关联性比工业SO₂更强;② 2008—2017年,工业SO₂和PM_2.5污染有所缓解,其中工业SO₂排放强度迅速下降;而PM_2.5质量浓度下降相对缓慢,仍是黄河流域主要的空气污染源。③ 产业结构、技术创新、能源效率、人口规模、经济发展、工业规模等是影响黄河流域空气污染的主要因素,但PM_2.5的影响因素更加复杂多样化。其中,技术创新能力和经济发展水平的提升虽然在研究期内加剧了本地工业SO₂污染的排放强度,但却能缓解周边城市的工业SO₂和PM_2.5污染;工业规模的扩大会加剧本地和邻近城市的PM_2.5污染。     

长三角多维城市化对PM2.5浓度的非线性影响及驱动机制

探索多维城市化对PM_2.5浓度的非线性影响及驱动机制,是城市群高质量发展的重要课题。以2000—2017年长江三角洲地区城市面板遥感影像和统计数据为样本,采用反距离权重空间插值、空间自相关和标准差椭圆等方法探查其PM_2.5浓度的时空演变规律,并运用系统动态面板回归模型研判多维城市化对PM_2.5浓度的非线性影响及驱动机制。结果表明：① 2000—2017年,长三角PM_2.5浓度由低污染等级向高污染等级演替;PM_2.5浓度整体呈现由东南向西北方向递增的空间趋势。② PM_2.5浓度呈现显著空间集聚与关联特征;PM_2.5浓度重心总体由东南向西北方向偏移,在东西方向上趋向分散,在南北方向上逐渐极化。③ 长三角城市化子系统不同发展阶段对PM_2.5浓度的非线性影响存在显著差异。经济城市化与PM_2.5浓度呈倒“N”型曲线关系,二者存在环境库兹涅茨曲线（EKC）关系,当人均GDP大于63709元时,经济城市化对PM_2.5浓度将产生抑制效应,表明城市综合质量提升和发展方式转变是PM_2.5治理的关键;而人口城市化、土地城市化与PM_2.5浓度的关系仅是倒“U”型曲线的左侧部分,二者与空气质量改善的拐点尚有一定距离。人口规模、外商直接投资、工业产业结构均对PM_2.5浓度具有显著的正向效应,而环境规制对PM_2.5浓度具有显著的抑制效应。长三角PM_2.5浓度的时空异质性特征是在经济社会因素和政府调控等诸多因素交互叠加、循环累积作用下形成,其中,经济社会因素扮演着主角。本文为探索多维城市化对PM_2.5浓度的非线性影响提供了新视角,以期为实现长三角环境保护与城市可持续发展的协调提供重要参考。     

基于GWR模型的中国城市雾霾污染影响因素的空间异质性研究

基于全国城市的PM_2.5监测数据,识别PM_2.5的时空分布特征,并着重利用地理加权回归模型分析自然和社会经济因素对PM_2.5影响的空间异质性。结果显示：2015年全国PM_2.5的年均浓度为50.3 μg/m3,浓度变化呈现冬高夏低,春秋居中的“U型”特征;PM_2.5的空间集聚状态明显,其中京津冀城市群是全国PM_2.5的污染重心。地理加权回归结果显示：影响因素除高程外,其余指标均呈现正负两种效应,且影响程度具有显著的空间差异性特征。从回归系数的贡献均值来看,自然因素对城市PM_2.5浓度影响强度由高到低依次是高程、相对湿度、温度、降雨量、风速、植被覆盖指数;各类社会经济指标对城市PM_2.5浓度影响强度排名依次是人口密度、研发经费、建设用地比例、产业结构、外商直接投资、人均GDP。由于各指标对城市PM_2.5浓度变化的影响程度存在着空间异质性,因此在制定大气治理对策时可以考虑不同指标影响程度的空间差异,从而使得治霾对策更具针对性。     

中国城市群地区PM2.5时空演变格局及其影响因素

城市群作为中国新型城镇化主体形态,是支撑全国经济增长、促进区域协调发展、参与国际分工合作的重要平台,也是空气污染的核心区域。本文选取2000-2015年NASA大气遥感影像反演PM_2.5数据,运用GIS空间分析和空间面板杜宾模型,揭示了中国城市群PM_2.5的时空演变特征与主控因素。结果显示：① 2000-2015年中国城市群PM_2.5浓度呈现波动增长趋势,2007年出现拐点,低浓度城市减少,高浓度城市增多。② 城市群PM_2.5浓度以胡焕庸线为界呈现东高西低的格局,城市群间空间差异性显著且不断扩大,东部、东北地区浓度提升更快。③ 城市群PM_2.5年均浓度空间集聚性显著,以胡焕庸线为界,热点区域集中东部,范围持续增加,冷点集中在西部,范围持续缩小。④ 城市群内各城市间PM_2.5浓度存在空间溢出效应。不同城市群影响要素差异显著,工业化和能源消耗对PM_2.5污染有正向影响;外商投资在东南沿海和边境城市群对PM_2.5污染具有负向影响;人口密度对本地区PM_2.5污染主要具有正向影响,对邻近地区则相反;城市化水平在国家级城市群对PM_2.5污染有负向影响,在区域性和地方性城市群则相反;产业结构高级度对本地区PM_2.5污染有负向影响,对邻近地区则相反;技术扶持度对PM_2.5污染的影响显著,但存在滞后性和回弹效应。     

基于制度背景与经济活动交互效应的广东省PM2.5污染驱动因素分析

为探讨社会经济活动与制度背景的交互效应对PM_2.5污染的影响,文章选取经济转型的前沿阵地——广东进行了实证分析。基于遥感影像获取的PM_2.5质量浓度数据,运用空间马尔科夫链和空间计量模型,定量刻画了广东省1998—2015年PM_2.5质量浓度的时空演变特征,并对不同制度背景下社会经济活动对PM_2.5的影响进行了量化分析。结果表明：广东省地级市PM_2.5质量浓度呈现先上升后缓慢下降的过程,PM_2.5质量浓度形成“以珠江口为核心”的圈层空间结构,呈现“以佛山、广州和东莞为核心,先扩散、后集中”的空间演变特征。空间马尔科夫链结果表明：PM_2.5质量浓度演变存在显著的空间交互性。若与PM_2.5质量浓度高的区域为邻,则该区域PM_2.5质量浓度增大的概率将会变大;而与PM_2.5质量浓度低的区域为邻,该区域的PM_2.5质量浓度的变化则不会受到明显的影响。社会经济因素和制度背景的交互项表明：高市场化水平能够削弱工业生产对PM_2.5的正效应。分权化过程促进了工业生产对PM_2.5污染的正效应;同时,显著降低了污染密集型工业生产的排放。全球化进程通过引进清洁技术促进技术进步从而降低PM_2.5的污染。此外,环境规制通过降低工业生产排放和倒逼技术进步达到降霾效果。     

基于灰色关联模型对江苏省PM2.5浓度影响因素的分析

采用克里金插值法分析2014年江苏省PM_2.5浓度空间分布特征,运用灰色关联模型计算PM_2.5浓度与影响因素间关联度,分析主要影响指标因子与PM_2.5浓度空间分布的相互关系。结果显示：① 江苏省PM_2.5浓度具有沿海低、内陆高,南部高、北部低的空间分布特征;② PM_2.5污染来源指标层的权重值最大（w_i = 0.4691）,空气质量与气象要素指标层的权重稍大（w_i = 0.2866）,城市化与产业结构层的权重值最小（w_i = 0.2453）;③ 在27个指标因子中,与PM_2.5浓度关联度为中度的仅有公路客运量、房屋建筑施工面积、园林绿地面积、人口密度等4个指标因子,PM_2.5与其余指标因子均呈强度相关联,其中与PM₁₀、O₃、降雨量、公路货运总量、地区工业总产值和第二产业占地区生产总值比重等指标的关联度较高;④ PM_2.5污染源指标层与PM_2.5浓度关联度值较大的城市分别是南京、无锡、常州、南通、泰州市;城市化与产业结构指标层与PM_2.5浓度关联度值较大的城市分别是徐州、苏州、盐城、常州市;空气质量与气象要素指标层与PM_2.5浓度关联度值较大的城市分别是盐城、扬州、常州、南通市。综合分析可知,影响指标因子关联度值与PM_2.5浓度空间分布有较好相关性。研究表明,灰色关联模型可有效分析影响PM_2.5浓度的主要因素,能对PM_2.5浓度影响指标进行定量分析与评价。     

京津冀城市群大气污染的时空特征与影响因素解析

京津冀城市群是中国雾霾最严重的区域,在京津冀协同发展背景下,探究该地区大气污染的时空分布和影响因素具有重要意义。运用空间自相关分析和三种空间计量模型,分析了京津冀202个区县PM_2.5的时空分异特征,创新性地对自然与人文影响因素贡献及其空间溢出效应进行系统地甄别和量化。结果表明：2000-2014年来京津冀城市群PM_2.5浓度整体呈上升趋势,季节上呈秋冬高、春夏低,空间上呈东南高、西北低的特点,且城市建成区PM_2.5浓度比周围郊区和农村平均高10~20 μg/m³;2014年仅有13.9%的区县空气质量达标,PM_2.5浓度存在显著的空间集聚性与扩散性,城市间交互影响距离平均为200 km,邻近地区的PM_2.5每升高1%,将导致本地PM_2.5至少升高0.5%;社会经济内因对PM_2.5主要是正向影响,自然外因主要是负向影响;影响因素中对本地大气污染的直接效应贡献强度依次是：年均风速>年均气温>人口密度>地形起伏度>第二产业占比>能源消费>植被覆盖度,人均GDP、年降水量和相对湿度对本地PM_2.5没有显著影响;对邻近地区大气污染具有显著空间溢出效应的因素排序是：植被覆盖度>地形起伏度>能源消费>人口密度;对于自然和人文影响因素应分别采取针对性的适应策略和调控策略,加强区域间联防联控与合作治理,在城市群规划中注重环保规划与立法。     

2003-2016年中国PM2.5质量浓度时空格局演变及影响因素解析

以中国286个主要地级市为研究区域,基于2003—2016年中国地级市大气PM_2.5质量浓度栅格数据及各地级市社会经济数据,运用空间自相关和空间面板杜宾模型,揭示了中国地级市PM_2.5质量浓度的时空格局与影响因素。研究显示：(1)中国PM_2.5污染在时序演化上呈“M”型波动态势,在空间分布上以胡焕庸线为界呈现出“东高西低”的集聚型格局;(2)中国地级市PM_2.5污染在空间效应上呈现出显著的正相关性,表明区域间大气污染存在交互影响;(3)人口密度与非农产业从业人员占比对PM_2.5质量浓度升高的贡献最大,而液化石油气供气总量与第三产业占GDP的比重对PM_2.5有较为显著的负向消减作用。     

2003—2016年中国PM2.5质量浓度时空格局演变及影响因素解析

以中国286个主要地级市为研究区域,基于2003—2016年中国地级市大气PM_2.5质量浓度栅格数据及各地级市社会经济数据,运用空间自相关和空间面板杜宾模型,揭示了中国地级市PM_2.5质量浓度的时空格局与影响因素。研究显示：(1)中国PM_2.5污染在时序演化上呈“M”型波动态势,在空间分布上以胡焕庸线为界呈现出“东高西低”的集聚型格局;(2)中国地级市PM_2.5污染在空间效应上呈现出显著的正相关性,表明区域间大气污染存在交互影响;(3)人口密度与非农产业从业人员占比对PM_2.5质量浓度升高的贡献最大,而液化石油气供气总量与第三产业占GDP的比重对PM_2.5有较为显著的负向消减作用。     

中国366个城市空气污染综合程度的时空演变特征分析

采用2016—2017年中国366个城市1 484个监测站点的空气质量近地监测数据，以期最大程度覆盖西部地区，填补现状对西北热点地区污染因子探讨的空白。运用空间描述性统计、空间插值、空间自相关、标准差椭圆与重心分析方法，从年度、季度、月度、日度对比的角度探讨中国空气质量的污染类型、发展趋势、集聚与迁移特征。研究发现:基于插值法，可将全国分为3个区域，临海性与山地性对空气质量优良区产生显著的正响应。山西是污染加重程度最大的省份，主要受SO₂浓度升高影响，而北京与河南是污染改善效果最明显的省份，主要是PM_2.5的治理成效显著。空气质量分布格局以新疆西部和冀鲁豫形成双核高值聚类模式，并且集聚深受温度分带的影响。空气质量总体分布朝向呈东北—西南方向，转移重心均分布在河南省，以向东北方向移动为主，这种分布变迁又重新定义了其季节分异。全国主要的污染类型以PM₁₀与PM_2.5为主。PM10主要分布在新疆地区，受风沙过境扬尘污染自然因素更大，PM_2.5主要分布在华中、华北、苏北地区，受人为经济活动影响更大。     

PM2.5污染对中国人口死亡率的影响——基于346个城市面板数据的实证分析

中国生态文明建设和“健康中国”战略强调切实治理影响人口健康的环境问题,建设健康人居环境。论文基于2000年和2010年中国人口普查资料以及2005年和2015年各省级行政单元1%人口抽样调查等数据资料,论文使用探索性空间分析方法刻画中国城市人口死亡率的时空变化特征,并采用空间回归方法,揭示城市PM_2.5的平均浓度对人口死亡率的影响及其空间溢出效应,以及社会经济因素对PM_2.5—人口死亡率关联的调节效应。结果表明：① 中国城市人口死亡率的空间分布特征呈现明显的异质性,高死亡率地区早期集聚分布于西南地区,2005年后在西南地区、华北地区、华东地区和华中地区呈现逐渐集聚分布态势。低死亡率地区长期集中分布于西北地区、东北地区、长三角地区、珠三角地区和京津两市。② 人口死亡率的分布存在空间关联性,高—高类型地区早期集中分布于西南地区,后期向东扩展;低—低类型地区主要分布于北疆、内蒙古西部和广东省及其周边地区。③ 城市PM_2.5浓度对人口死亡率具有显著的正向影响,并且对邻近地区的人口死亡率具有显著的空间溢出效应。④ 中国城市PM_2.5浓度对人口死亡率的影响存在学历差异和城乡差异,地区高学历人群集聚可降低PM_2.5的健康风险,城镇化发展进程缓慢则会加重PM_2.5的健康风险。研究旨在为防范空气污染暴露导致的健康风险、建设健康人居环境提供科学依据。     

中国城市空气污染时空分布格局和人口暴露风险

近年来,中国空气污染及其对人口健康危害的时空分布呈现出新的特征。论文使用5 a(2015—2019年)间逐小时的空气质量监测数据,利用变化率计算、热点分析、趋势分析和超标频数统计等方法,分析了中国332个城市的空气质量及人口空气污染暴露风险的时空分布特征,结论如下：① 中国城市近年来空气质量有好转趋势,环境空气质量指数(AQI)下降的城市占所研究城市总数的91.3%;PM_2.5、PM₁₀、SO₂和CO等4种污染物浓度均有所下降,而NO₂和O₃浓度有所上升;② PM_2.5、PM₁₀、SO₂和CO浓度变化率的热点分布于新疆地区和云南—华南地区,NO₂浓度变化率的热点为新疆地区和河套平原,O₃浓度变化率的热点为华北平原至长江中下游流域;西北地区和华南地区空气质量变化幅度较小;③ 9个城市在PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃和CO等6种污染物中均有暴露,分布于山西、河北与山东。暴露风险均为0级的低风险城市共有12个,分别位于新疆、云南、贵州、四川、广东、福建和黑龙江。研究结论对于跨区域空气污染的协同治理以及制定差异化的空间人口流动管理政策具有重要参考价值。     

长三角PM2.5时空格局演变与特征——基于2013-2016年实时监测数据

长三角是中国空气污染较为严重的区域。基于地统计、探索性空间数据分析等方法,使用实时监测数据,探讨该区域41个地级以上城市PM_2.5在2013-2016年的时空格局演变与污染特征。结果显示：① PM_2.5表现出不同的年度、月度以及逐日特征。年均值逐年下降,月均值则体现出鲜明季节性,呈现冬高、夏低的“U型”特征,日均值有“脉冲型”波动特点。② 2013-2016年,长三角PM_2.5污染情况已经得到显著改善,但超过三分之二的地区仍存在不同程度超标现象,呈现“西北高、东南低”的污染格局。③ PM_2.5高值区从以合肥、扬州为中心向江苏、安徽北部边界地区转移,低值区逐步扩展形成东至舟山、西至黄山、北至上海、南至温州的低值集聚带。④ 趋势分析来看,PM_2.5年均值东西差异和南北差异均逐步减小,但东西向差异略大于南北向。同时,两个方向中部隆起现象得到改善,城市投影点趋于线性拟合。     

莫高窟PM10浓度与气象要素的关系

采用2018年敦煌莫高窟第16窟窟内与窟区PM₁₀浓度及气象数据,分析PM₁₀时空分布特征及其影响因素。结果表明：（1）两处监测点PM₁₀浓度主要分布在50 μg·m^-3以下,受重污染天气影响较小;春、冬、秋、夏季依次降低,窟区PM₁₀浓度在春、冬季高于窟内,夏、秋季反之。（2）PM₁₀浓度3月最高,9月最低,5—9月窟内月均值高于窟区。PM₁₀污染日数窟内5月最多,而窟区3、5月较多。（3）PM₁₀浓度日变化曲线在春季和秋季呈“双峰”型,夏季和冬季呈“单峰”型。（4）在半封闭环境的洞窟内,沙尘暴发生前后,PM₁₀浓度达到极值及恢复至原来水平的时间均滞后于窟区。（5）在不同季节PM₁₀浓度与气温、风速和降水呈负相关。除秋季外,PM₁₀浓度与相对湿度、气压呈正相关。（6）窟区全年主风向为ESE,在冬春两季,此风向PM₁₀浓度最高,PM₁₀主要来自三危山前的戈壁滩、干涸的大泉河河道以及窟前裸露的地表积尘。