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。     

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。     

黄河流域PM2.5时空演变特征及其影响因素分析

选取2000—2017年大气PM_2.5遥感反演数据集,综合运用标准差椭圆及地理探测器等方法,揭示了黄河流域PM_2.5的时空演变特征及其影响因素。结果表明：2000—2017年黄河流域PM_2.5年均浓度整体呈现先快速增加后又波动变化的演变趋势,空气污染状况不容乐观;黄河流域PM_2.5空间集聚性明显,低值区稳定分布在内蒙古中部和西南部高原地区,高值区一方面分布在自然条件较差的西北内陆,另一方面集中在人类活动强度较高的地带;黄河流域PM_2.5污染总体呈现出“西北-东南”方向的分布格局,其浓度在地理空间上呈现分散化的趋势,即污染的主要范围有所扩大;人口密度、工业化水平、外商投资以及科技支出等经济社会因素对PM_2.5浓度存在显著影响,但其作用强度及方向存在差异。     

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。     

外部性视角下中国城市网络演化及其环境效应研究

在全球化、快速城市化和新技术革命的背景下,要素流与网络关系构成的“流空间”愈发重要,城市网络结构不断受到冲击与重塑,人地关系矛盾日益凸显,区域空间组织模式及其环境效应已成为环境经济地理学研究的重要议题。本文利用腾讯位置大数据,构建了2015—2018年288个地级以上城市之间的人口迁徙网络,采用社会网络分析和面板空间计量模型,对中国城市网络演化格局及其环境效应进行实证分析。结论如下：① 中国城市网络联系强度高的城市主要分布在“胡焕庸线”东侧的京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群组成的菱形结构;城市网络密度和关联性逐渐增强,度数和中介中心性呈现多中心和分散化的发展趋势。② 中国城市空气质量总体有所好转,空间上呈现显著的集聚特征;88.89%的城市空气质量指数（AQI）下降,PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂年均浓度有所下降,而O₃年均浓度有所上升。③ 中国城市网络对环境质量的影响主要来源于城市网络外部性所带来的空间溢出效应;城市网络中节点权力地位和影响力的增强,提高了借用规模和借用技术,从而促进环境质量提升。④ 度数中心性提升了东部、中部和东北地区的环境质量,减少了PM_2.5、PM₁₀、SO₂和O₃的年均浓度,增加了CO的年均浓度;而中介中心性则提高了西部地区的环境质量,降低了NO₂的年均浓度。     

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。     

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。     

基于移动式监测的道路PM2.5浓度精细化时空模拟

作为主要的大气污染指标,PM_2.5浓度常来源于固定环境监测站点的监测与遥感影像数据,但时空精度普遍不足,难以揭示微尺度下城市内部PM_2.5时空分布情况。本文利用移动式监测方法,选择典型工作日(2017年11月27日),对广州市主城区道路以1 s和1 m为时空粒度进行PM_2.5浓度数据采集,并以早、晚出行高峰时段为对象,通过机器学习方法模拟道路PM_2.5精细化时空分布格局。结果表明,主城区早高峰道路PM_2.5浓度值相近的平均范围为24 m,晚高峰为15 m,PM_2.5浓度存在微尺度的时空异质性。利用多层感知器(MLP)构建的早、晚高峰PM_2.5浓度模型,拟合度分别达到0.70和0.68,明显优于传统的普通最小二乘法(OLS)线性回归模型。模型揭示出早高峰主城区全路网PM_2.5平均浓度为30.19μg/m3,晚高峰达到44.55μg/m3,部分高达94.82μg/m3,且“西高东低”的分布特征显著。本文提出的PM     

基于“一街一站”的深圳市PM2.5时空特征及排名通报作用研究

深圳市于2018年6月建成了全国首个街道空气监测网络“一街一站”,并对全市74个街道进行月均PM_2.5浓度排名,向公众通报空气质量排名倒数十位的街道,以落实基层治理大气污染的责任。本研究基于深圳市街道空气监测网络的数据,分析了深圳市PM_2.5浓度的时空特征,使用双重差分模型检验空气质量排名通报是否能发挥环保部门所期待的效果,进一步促使PM_2.5浓度排名靠后的街道改善其空气质量。结果表明：① 基于街道空气监测的深圳市年均PM_2.5浓度为22.4 μg/m³,月均浓度最低值出现在7月,最高值出现在1月,与国家站监测结果之间无显著性差异。② 深圳市街道的PM_2.5浓度具有较高的空间集聚性,高值主要聚集在西北部,低值主要聚集在中南部,而国家监测站难以准确表征深圳市PM_2.5浓度空间分布特征。③ 考虑了个体和时间固定效应的双重差分模型分析结果表明,对深圳市月均PM_2.5浓度较高、空气质量排名靠后的街道进行通报,其随后1~2个月的PM_2.5浓度仍受该月污染的持续性影响,而通报行为无显著性影响;到随后第3个月,该月污染的持续性影响下降到较小的程度,此时通报行为对PM_2.5浓度呈显著降低作用,且影响程度大于污染的持续性影响。     

基于空间面板计量模型的雾霾对中国城市旅游流影响的空间效应

以中国342个市域单元为研究对象,借助双变量LISA模型、空间面板杜宾模型等方法,探究了1998-2016年雾霾与中国城市旅游流的空间关联特征,分析了雾霾对旅游流的影响及其空间溢出效应。结果表明,在中国雾霾PM_2.5与城市旅游流有东高西低的分布特点,在胡焕庸线两侧的空间分布呈现出与地形和城市发展等因素的空间耦合性;雾霾与城市旅游流（含国内和入境旅游流）均表现出显著的空间集聚和空间依赖特征,雾霾污染对旅游流产生明显的影响并形成相应的空间效应;雾霾对旅游流的抑制区域在不断扩大,H-L型城市数量的增加、L-H型集聚区的片状扩张和华北、华中地区的L-H型集聚的“空心化”现象均表明旅游流具有低雾霾指向性;雾霾污染与旅游流的倒“U”型曲线关系表明经典的EKC假说对中国城市旅游流同样适用,且雾霾污染的显著负向影响主要存在于入境旅游方面;雾霾和旅游流均具有明显的正向空间溢出效应,将雾霾治理同经济发展、对外联系、旅游开发、生态保护和交通建设等因素结合起来进行综合治理,才能为旅游发展创造美好的环境,实现国际、国内旅游健康、协调、可持续的高质量发展。     

2017—2019年中天山北坡城市群大气污染及污染天气类型特征

利用2017—2019年中天山北坡城市群（乌鲁木齐市、昌吉市、石河子市、五家渠市）逐时大气污染物监测数据及气象数据,分析了大气污染物年内变化和污染天气类型特征。结果表明：（1） 中天山北坡4座城市6类大气污染物中PM_2.5超标日数最多（年均94~104 d）,年均浓度介于64~73 μg·m^-3,且五家渠市>乌鲁木齐市>石河子市>昌吉市。采暖期PM_2.5浓度在100~118 μg·m^-3之间,是非采暖期的4.00~5.00倍,靠近山前地带的城市PM_2.5浓度日变化大体呈现“双峰双谷型”。（2） 4座城市污染天气类型主要分为静稳型、沙尘型和特殊型,其中静稳型占86.2%~93.6%、沙尘型占5.8%~13.2%。静稳型污染天气多出现在冬季,沙尘型主要出现在春、秋季节。静稳型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比45.8%~56.6%,沙尘型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比14.9%~29.4%。（3） 静稳型和沙尘型污染天气下PM_2.5和PM₁₀浓度都存在显著的线性相关,前者PM₁₀浓度是PM_2.5的1.26倍,而后者达3.16倍,此倍数可以作为区分静稳型和沙尘型污染天气的判据。     

基于高频空间分析的襄阳市春节期间烟花爆竹禁放效果评估

为研究襄阳市区春节期间空气污染时空规律及烟花爆竹禁放效果,利用密集空气质量监测微型站、稀疏国控站以及气象站等数据,借助高频率空间分析、相关性分析以及浓度特征比较等方法,研究了局地尺度下襄阳市区春节期间空气污染时空变化,评估了历年春节期间烟花爆竹禁止燃放举措的实施成效。结果表明：1）2018年新春佳节期间襄阳市区天气总体平稳,空气质量整体较差,受市区外围周边地区在除夕至初一燃放烟花爆竹影响,空气质量由除夕轻度转成初一重度污染;从除夕夜T 19:00开始,PM_2.5和PM₁₀质量浓度逐步上升,初一T 00:00过后直线升高,至初一早上T 08:00达到春节期间峰值,该时段SO₂和NO₂质量浓度也有明显升高。2）新春佳节期间局地尺度下襄阳市区PM_2.5和PM₁₀日均质量浓度空间分布整体较为一致,在除夕、初二至初五均呈现以汉江与唐白河为界、“南高北低”的中度以上污染态势,而初一、初六则呈现污染连绵成片、大范围覆盖等特点。3）市区外围周边地区烟花爆竹燃放是造成春节期间襄阳市区除夕夜至大年初一空气污染突变严峻并持续至初四的主要原因;交通尾气、道路扬尘、居住商业餐厨油烟等也是春节期间襄阳市区空气污染的重要源头;独特地理环境是襄阳频繁遭受空气污染的基底因素。4）近些年襄阳市区空气污染整体有所改善,这与持续采取大气污染防治举措密切相关;各年份空气污染均具有明显“春节效应”,受烟花爆竹燃放影响一般会持续3 d轻度以上污染,初四逐渐转为本地污染排放影响主导;因此,适度扩大禁鞭区域,加强精准防控监管,可有效改善春节期间襄阳市区整体空气质量。文章揭示了通过高密度站点监测网络结合高时间分辨率空间分析进行污染物空间格局刻画,可用于局地尺度空气污染时空变化的精准识别和过程推导,并为特殊时期和污染天气下大气污染防控治理提供更可靠的参考依据。