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。     

沙尘天气过程对中国北方城市空气质量的影响

2014年4月23-25日中国北方地区经历了一次大范围的强沙尘天气过程.利用13个城市的空气质量和气象数据结合后向轨迹模式和MODIS deep-blue气溶胶光学厚度数据,研究沙尘天气过程对中国北方城市空气质量的影响,特别是对PM_2.5质量浓度的贡献。结果表明:来源于塔克拉玛干沙漠及其周边地区的沙尘途经甘肃西北部和内蒙古中西部的沙漠区进而影响下游城市。MODIS deep-blue气溶胶光学厚度的空间分布能够较好地反映出沙尘的水平运动特征。沙尘天气过程可以使中国北方城市PM_2.5和PM₁₀质量浓度分别增加7.5%～1 141.2%和344.0%～2 562.1%,可以有效地降低SO₂、NO₂和CO气体污染物的浓度,而对O₃的浓度影响较小。银川、大同和库尔勒沙尘天气过程期间平均SO₂、NO₂和CO浓度较非沙尘天气过程期间降低最明显,分别降低约80.0%、78.7%和62.1%。     

沙尘影响下华北地区一次重污染天气形成与消散过程分析

以2017年5月4日~5日华北地区出现的一次大范围的严重的天气污染形成与消散过程为研究对象,通过搜集华北地区9个城市空气中主要污染物浓度、AQI（空气质量指数）和常规气象数据,分析AQI、主要污染物（PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO、O₃）浓度变化特征和相关气象因子的关系。结果表明：本次重污染本质为区域性沙尘污染所致。污染过程呈现出形成速度快、消散急促的特点。该污染过程首要污染物为PM₁₀,其次为PM_2.5,而SO₂、NO₂、CO、O₃等由人类活动产生的污染物浓度并未超标。后向轨迹分析和相关分析发现造成此次严重污染颗粒物主要来自蒙古高原,风是主要驱动因子。污染物在空间位置比较接近的城市间传输时,表现出趋势一致性、时间上的滞后性和污染物浓度的累积性特点。     

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。     

中国城市空气质量的区域差异及归因分析

开展城市空气质量时空格局演变特征及其影响因素的研究,对于深入认识城市环境与社会经济系统的互馈机理、制定高效的环境治理措施、提升城市发展质量具有重要的理论与实践意义。本文以中国全面实施《大气污染防治行动计划》的2014年为起点,刻画了2014—2019年286个地级以上城市6种空气污染物浓度（CO、NO₂、O₃、PM₁₀、PM_2.5、SO₂）的时空演变特征,并基于面板回归模型分析各污染物浓度之间的相互作用关系;进而利用随机森林模型对城市6种空气污染物浓度与13个自然和社会经济影响因子的关联强度进行探究,从中梳理出关键影响因子。结果显示：① 研究期内,O₃污染加剧,其余污染物年均浓度逐年下降,其中SO₂浓度降幅最大。虽然典型的重污染区范围有所减小,但京津冀、山东半岛、山西、河南等地区的城市空气污染物浓度仍相对较高。② 城市6种空气污染物浓度之间存在显著的相互影响关系,城市空气复合污染特征明显。③ 自然因素和社会经济因素对不同种类空气污染物浓度的影响差异较大,且与污染物浓度之间呈非线性响应关系。自然因素中,城市年均气温与空气污染物浓度的关联强度最大,其次是植被指数。社会经济影响因素中,土地城市化水平和二产比重是主导影响因子,其次是电力消耗总量和交通因子。偏依赖分析进一步刻画了不同污染物浓度对主导影响因子的响应突变阈值。鉴于人类对于自然环境和气象条件的控制能力有限,建议继续通过优化城市密度、控制人为排放源及严格的空气污染防控措施以进一步有效提高城市空气质量。     

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。     

大连市大气污染物质量浓度与气溶胶光学厚度的相关性分析

分别对2015年6~12月和2016年6~12月大连地区的大气污染物PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO和O₃的浓度数据进行数据统计分析,基于ENVI软件平台利用MODIS数据反演大连地区的气溶胶光学厚度,通过回归建模研究气溶胶光学厚度与大连地区10个地面监测站点的大气污染物PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO和O₃的浓度数据的相关性。回归建模以气溶胶光学厚度（AOD）为自变量,以大气污染物PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO和O₃为因变量,在SPSS软件中分别选取线性、对数、三次、乘幂、指数5种函数类型进行研究,通过对比回归模型的拟合优度R²,选择最优拟合模型,探讨利用遥感数据反演气溶胶光学厚度监测大气污染的相关性。结果表明：气溶胶光学厚度与NO₂、PM2.5和PM10的最优拟合模型均为三次模型,其拟合优度R²分别是0.685、0.801和0.845;与O₃和SO₂的最优拟合模型为指数模型,其R²为0.367和0.482;与CO的最优拟合模型为对数模型,其拟合优度R²为0.810。该结果为分析大气气溶胶污染来源以及治理提供了数据。     

陕西区域环境空气质量时空特征

利用陕西省的环境空气质量自动监测站2017—2021年的监测数据,分析了陕西区域空气质量的逐月变化特征、季节变化特征、年变化特征以及不同污染物的空间分布情况,对不同区域发生重度污染时段的环境空气质量污染特征和成因进行了探讨。结果表明：(1)2017—2021年陕西省空气质量逐步改善,空气质量改善幅度关中>陕南>陕北,SO₂浓度年均下降12.5%,CO浓度年均下降9.9%,PM_2.5年均下降7.2%。(2)关中区域和陕北北部污染较重,陕北南部和陕南区域污染较轻,城市污染程度重于郊县。(3)陕西省空气质量具有明显的季节变化特征,重污染天多在采暖季和春季(1月、2月、3月、11月、12月)。不同区域发生重度污染时的首要污染物具有明显差异。陕北区域重度及以上污染天的首要污染物为PM₁₀(100%),关中区域为PM_2.5(82%)、PM₁₀(17%)、O₃(1%),陕南区域为PM_2.5(81%)、PM₁₀(19...     

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。     

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...     

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.     

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。     

沙尘对兰州市大气环境质量的影响

利用1951-2010年甘肃省气象局地面观测站沙尘气象资料和2006-2010年兰州环保局PM₁₀、SO₂、NO₂质量浓度资料,分析了兰州市沙尘天气时间变化特征及其对SO₂、NO₂、PM₁₀等大气污染物浓度的影响。结果表明:近60年来兰州市沙尘天气总体上呈现振荡性减少的趋势,沙尘暴、扬沙和浮尘年变化倾向率分别为-0.15 d、-0.72 d和-0.97 d,这与上游沙尘源区沙尘天气振荡性减少有关。沙尘对兰州地区SO₂和NO₂质量浓度影响不大,对PM_2.5质量浓度和PM_1.0数浓度的变化有一定的贡献,但对PM₁₀质量浓度影响非常大,沙尘对春季PM₁₀质量浓度的贡献率在18.4%～43.1%。对2007年5月10日一次强沙尘天气过程研究发现,随着沙尘天气的侵入,兰州市不同粒径气溶胶的浓度陡然上升,然后达到较高的浓度水平,之后由于沙尘天气的减弱、消退或离境,不同粒径气溶胶浓度也逐渐降低并缓慢恢复到正常水平。     

城市化与PM2.5时空格局演变及其影响因素的研究进展

快速的城市化和经济发展在改善我们物质生活的同时,也因其剧烈人为活动导致了严重的环境污染,尤其是近年来以细颗粒物(PM_2.5)为首要污染物的城市与区域空气污染问题凸显。而传统的研究更注重孤立地开展空气污染或城市化的研究,缺乏对二者相互耦合关系的综合研究。本文以中国近年来广受关注的以PM_2.5为首要污染物的城市空气污染为切入点,系统地分析总结了在城市化与PM_2.5时空格局演变及其影响因素方面的主要研究进展,包括研究框架、主要方法和相关的主要研究成果等。指明该领域的研究已从空间格局分析逐步深入到健康影响、社会经济驱动等相关方向,并已延伸至复合主题的研究。未来,开展更为深入细致的研究,对于拓展城市与景观生态学的理论体系,了解城市化与城市空气质量的影响关系,解析不同城市发展阶段所面临的城市空气质量问题,将具有重要的科学与现实意义。