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。     

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。     

黄土高原县域贫困空间格局及地形影响因素研究

借鉴空间贫困研究的基本理论,以2017年的社会经济数据为基础,对国务院扶贫办认定的贫困县进行标识,探讨黄土高原县域贫困格局及其受地形环境的影响。结果表明:(1)黄土高原贫困县沿太行山、吕梁山、六盘山三座山脉和毛乌素沙漠一带聚集分布,呈现“三山一带”的空间分布格局。(2)贫困县的空间分布格局与人口、GDP、人均GDP的空间分布格局大相径庭,在人均GDP较高的鄂尔多斯地区也出现了贫困县的集中分布,说明仅靠社会经济因素不能很好地解释贫困县的空间分布。(3)地形环境对贫困县的空间分布有显著的影响。地形环境越恶劣的地方,贫困县分布越多。68%的贫困县分布在15°～25°高坡度范围内,76%的贫困县位于50～105 m的较大地形起伏度范围内。     

河南省县域人均粮食占有量空间格局演化

以人均粮食占有量为研究指标,以河南省126个县(市)为研究单元,通过空间自相关、重心移动、空间计量经济模型分析1990—2012年河南省人均粮食占有量的空间格局及其驱动机制。结果表明:河南省县域人均粮食占有量的空间分布存在一定的关联性,豫北中部、驻马店与信阳交汇处的东部地区形成人均粮食占有量高的集聚区域,豫西、豫西南山区形成人均粮食占有量低的集聚区域,并且随着时间推移,这种趋势不断加强;河南省粮食生产呈现不均衡分布,人均粮食占有量重心向东南方向移动。最后,通过空间计量经济模型SLM和SEM分析,结果得出,人均粮食生产空间格局与人均耕地面积、种植结构、历史发展基础呈显著正相关,与经济水平呈显著负相关。     

环境污染与经济增长之间关联性的理论分析和计量检验

基于环境-经济的简单理论模型利用跨期消费选择问题最优化求解和稳态方法分析了环境污染与经济增长之间的长期关系和短期关系。这将为环境污染与经济增长之间长期和短期关系的经验研究提供理论依据和技术支持。基于EKC假设,我们对中国1960~2000年人均CO₂排放量与人均GDP之间的长期关系和短期关系进行实证研究,结果表明人均CO₂排放量与人均GDP之间存在长期协整关系,呈现倒U型的环境库兹涅茨曲线关系,而在短期上,人均GDP单向正向Granger影响人均CO₂排放量,反过来未发现人均CO₂排放量对人均GDP有明显的影响关系。     

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。     

博台线作为中国区域发展均衡线的佐证分析——以城市温室气体排放为例

国际政治经济形势正在发生深刻变化,实现区域协调均衡发展对于形成以国内大循环为主的新发展格局至关重要。方创琳于2020年2月提出垂直于胡焕庸线的博台线可以表征中国区域发展的均衡格局。本文通过对中国338个地级市的温室气体排放水平进行分析,旨在论证博台线作为中国区域发展均衡线的合理性和可能性。结果显示：① 2015年二氧化碳（CO₂）、甲烷（CH₄）、氧化亚氮（N₂O）和含氟温室气体总量以博台线为界呈南北对称的空间分布格局,且博台线两侧各类温室气体的排放强度和人均排放量分布基本均衡,各产业部门CO₂排放强度和人均排放量的区域差异均较小;② 博台线西南半壁和东北半壁内各类温室气体排放在GDP和人口维度上总体呈均衡分布态势,且各部门CO₂排放强度和人均排放量的空间分布也较为均衡。总体而言,博台线两侧表征人类活动强度的温室气体排放水平较为均衡,一定程度上反映出其作为中国区域发展战略均衡线的科学性与合理性。     

中国PM2.5污染与社会经济的空间关系及成因

中国高能耗的经济增长模式和不生态的城镇化模式是PM_2.5污染的主要诱因,为了弄清PM_2.5的本质,着重研究PM_2.5污染的产出机理与模型。首先用逐步回归分析法,确定对PM_2.5影响较大的变量,再对PM_2.5及其相关变量进行空间相关分析,在GIS技术与空间统计学的支持下,建立中国区域性细颗粒物空气污染评估模型。结果表明：中国PM_2.5污染具有东高西低的区域差异特点,这与中国人口分布密度特征曲线（胡焕庸线）所划分出的人口空间分布特点相一致。考虑了空间效应影响的模型拟合度（R²=0.71）优于传统统计模型（R²=0.62）。PM_2.5与总人口、人均汽车保有量的平方、第二产值比例的平方成正比,与森林覆盖率的平方成反比,其中对PM_2.5贡献率最大的是人均汽车保有量。     

基于不同尺度的中国区域经济差异

采用变异系数、泰尔指数、空间自相关和尺度方差等统计方法从地带、省级、地级和县级4 个尺度对1998-2009 年中国区域经济差异进行测度和空间格局比较分析。① 差异测度研究表明, 自1998 年以来, 中国区域经济差异在4 个尺度上均表现出扩大的趋势;省级、地级和县级单元人均GDP具有显著的空间自相关性, 其中地级和县级人均GDP的空间自相关程度呈扩大趋势。② 尺度方差及其分解研究表明, 尺度方差及其构成大小依次排列均为县级、地级、省级、地带, 即尺度越小, 尺度方差越大, 对区域经济差异的贡献份额也越大。③ 空间格局研究表明, 不同尺度区域经济空间关联格局总体相对稳定, HH类型集聚区大多分布于东部沿海地区, LL类型在中西部地区的大规模集聚是不同尺度区域经济空间自相关性的主要原因;各尺度显著空间关联类型对总体空间自相关和区域经济差异的影响各不相同。     

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。     

城乡融合视角下黄河流域镇域经济的空间格局及其影响因素

基于城乡融合视角,通过多种渠道搜集镇域农民人均纯收入数据,分析黄河流域镇域经济的空间格局及其影响因素。具体而言,以农民人均纯收入为基础指标,以国镇比（全国城镇居民的平均收入与乡镇农民人均纯收入之比）、省镇比（省域城镇居民的平均收入与乡镇农民人均纯收入之比）、市镇比（市域城镇居民的平均收入与乡镇农民人均纯收入之比）、县镇比（县域城镇居民的平均收入与乡镇农民人均纯收入之比）为城乡融合下的镇域经济测度指标,分析黄河流域7 098个镇域单元组成的经济空间格局,进而探讨其影响因素。结果表明：（1）从国镇比下的城乡融合水平看,大多数地区的城乡收入差距较大,表明流域整体的城乡融合水平普遍较低。从空间分布看,低融合水平区主要分布在内蒙古以南、河南以西的广大地区并形成连绵集聚片区,高融合水平区主要分布在山东大部、河南中部及西部、内蒙古局部。省镇比、市镇比、县镇比下的空间分异格局与国镇比保持较高的一致性,不同的是随着参照指标的进一步缩小,各水平区集聚的程度有所弱化。（2）从空间关联格局看,国镇比、省镇比、县镇比下城乡融合发展水平的空间集聚效应明显,主要以显著高-高（HH）区、显著低-低（LL）区为关联类型。国镇比下的显著LL区分布在山东大部、河南中部及北部、内蒙古局部,而显著HH区集中出现在山西外围、甘肃、青海南部。（3）基于最小二乘法、空间滞后模型、空间误差模型等定量分析发现,整体分异格局主要受二三产业从业人员、建镇区人口占比、人均工业产值、二三产业从业人员占比的影响最为显著,工业生产总值、建镇区面积占比仅起基础性影响。     

基于EKC框架的旅游发展对区域碳排放的影响分析——基于1995-2015年中国省际面板数据

基于扩展的环境库兹涅茨曲线（EKC）,利用1995-2015年中国省际面板数据探讨旅游发展对区域碳排放的影响,同时分析了经济增长、贸易开放程度、失业率、受教育程度和城市化水平等因素对碳排放的影响作用。研究表明：① 传统经济增长与碳排放之间的倒“U”型EKC假说成立,受教育程度（-0.061）、失业率（-0.062）和贸易开放程度（-0.170）的提升有利于降低人均CO₂排放量,其中,贸易开放程度的减排作用最为明显;城市化水平（2.113）的提高会增加人均CO₂排放量。② 旅游发展对区域碳排放的影响显著,具体表现为：旅游接待人次与人均CO₂排放量拟合曲线呈正“U”型,而人均旅游消费与人均CO₂排放量则呈现典型的倒“U”型曲线良性发展状态。③ 旅游专业化水平的提高会使得EKC向下方移动,经济发展的环境压力得到减轻,且高旅游专业化区域旅游接待人次与人均CO₂排放量之间关系的转折点相对较高,而其人均旅游消费与人均CO₂排放量之间关系的转折点则相对较低。     

中国县域碳排放的时空演变及影响因素

县域是实现新型城镇化的重要平台和关键地域单元,揭示县域碳排放的时空格局演变及其驱动因素对于完善中国新型城镇化战略和促进生态文明建设、绿色转型发展具有重要意义。本文使用2000—2017年中国县域碳排放数据,分析了县域人均碳排放的总体变化、区域差异、时空格局及集聚特征,并在STIRPAT模型和环境库茨涅茨曲线（EKC）假说下,运用面板分位数回归解释社会经济发展对县域人均碳排放的动态影响。结果表明：① 中国县域人均碳排放呈现先急后缓的增长趋势。人均碳排放水平差异加大,且呈上升趋势,西部地区县域人均碳排放差距悬殊。② 县域人均碳排放总体上呈现“北高南低”的空间格局,经济发达地区的人均碳排放远高于其他地区,空间极化效应明显。③ 县域人均碳排放具有显著的空间正相关性,高—高集聚的区县数量逐渐增多且分布重心向西北移动,而低—低集聚的区县数量不断减少,主要集中于中南地区,县域人均碳排放集聚类型具有空间锁定效应。④ 人口密度、政府财政支出对县域人均碳排放具有抑制作用,第二产业产值规模、碳排放强度则存在显著的正相关性,中低碳排放水平区县的经济发展和人均碳排放之间呈现倒“N”型曲线关系,社会经济发展结构的调整是实现整体碳减排的关键。因此,政府减排策略的落实应考虑区县碳排放的阶段性差异,实现落后地区发展和转型“两手抓”的同时发挥重点城市群、都市圈在碳减排中的先导作用。此外,通过技术创新提高能源利用效率应作为现阶段县域碳减排的主要手段。     

东中部地区城市人口、经济与城市建设用地的非均衡与协调性分析

基于2000、2015年中国东中部地区261个地级市统计与土地利用数据,运用空间自相关模型,变异系数和三元协调度模型分析其城市人口、GDP和城市建设用地的空间集聚态势和非均衡变化过程,揭示人口城市化与土地城市化的协调程度。结果显示：（1）城市人口、GDP和建设用地的Moran’s I指数均为正值且2015年的值大于2000年的值,显示出明显的空间集聚特征,且在2000—2015年集聚特征不断加强;（2）城市人口密度和人均GDP的变异系数分别从2000年的1.38和0.91下降到2015年的0.96和0.70,地均GDP从1.32上升到1.77,表明城市人口密度和地均GDP的差异在逐步减小,但地均GDP的不均衡性却在增大;（3）2015年,共有171个地级市城市用地规模增长弹性系数小于1.12且人均城市用地小于115m²,但有104个地级市地均GDP在1000元/m²以下,表明虽然绝大部分地级市城市化规模和速率都在可控范围之内,城市用地经济产出仍然相对较低;（4）90%以上地级市的城市人口、GDP和城市建设用地三者在两个研究时间段内处于协调发展状态。     

碳排放强度及其变化——基于截面数据定量分析的初步推断

经济发展和环境破坏的双重挑战使碳排放成为社会关注的焦点.以世界112个独立经济体截面数据为依据,利用统计分析和计量经济学方法,建立人均碳排放、单位GDP碳排放与人均收入、城市化率、工业化率和服务业比例等影响因素之间关系的优选模型,概括总结出经济社会发展与碳排放强度关系的四阶段、五类型模式.随着人均收入水平的提高,碳排放...     

河南省能源消费碳排放动态变化及空间分异

在分析河南省1978—2015年能源消费碳排放总量和结构变化的基础上,利用Im PACT等式对河南省碳排放驱动因素进行了研究和对未来碳排放量进行了情景预测,并运用空间自相关分析法探讨了空间分异特征。结果表明:(1)1978—2015年,河南省碳排放量总体上呈现增加的趋势,年均增长5.11%,由煤炭和石油消费导致的碳排放比重一直稳定在95%以上。(2)弹性分析表明人均真实GDP增加1%将导致人均能源消费量增加0.48%,利用强度下降0.52%,而环境影响增加0.53%。(3)保持经济增长的同时,与2011—2015年相比,1978—2015年效率年均增长率提高5.25倍,是河南省实现循环经济建设的一种可行方案。(4)河南省2015年碳排放全局Moran’s I值为0.047,呈微弱空间正相关,各地市碳排放具有明显的二元结构特征,空间集聚特征不明显。     

发展地理学视角下中国多维贫困测度及时空交互特征

探索贫困监测评估指标体系及区域间贫困时空交互动态特征对当前中国可持续减贫研究具有重要意义。基于发展地理学视角,引入面板向量自回归（PVAR）模型并结合人类发展分析路径与SDGs全球指标框架识别影响中国贫困的致贫和减贫因素,以此测度多维贫困指数,进而采用探索性时空数据分析（ESTDA）方法揭示多维贫困的时空交互特征。结果表明:① 中国当前贫困监测评估的致贫因子包括农作物受灾比和社会总抚养比,减贫因子则涉及人均GDP、人均社会保障支出、人均公共卫生支出、每万人医院数、新型农村合作医疗参合率、植被覆盖率、人均教育支出、高校数量、人均科学研究与试验发展支出、人均文化事业经费。② 2007—2017年中国省域收入贫困、健康贫困、文化贫困及多维贫困状况得到显著改善,全国综合贫困程度年均下降5.67%,部分省域的不同维度贫困内部出现差异化。③ 研究期内省域间多维贫困局域空间格局表现为较强的空间动态性,并呈现由东部向中、西部增大的变化态势;省域间多维贫困指数随时间演变呈现强的空间依赖关系,形成以西北和东北为高值区向四周递减的变化格局。④ 邻接省域多维贫困交互的时空网络以负向关联为主,仅有陕西与河南、陕西与宁夏、青海与甘肃、湖北与安徽、四川与贵州、海南与广东形成空间上较强的减贫协同关系。研究成果对当前中国精准扶贫战略实施尤其是2020年后预防返贫具有重要的参考价值。