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中国区域间隐含污染转移研究 总被引：6，自引：4，他引：2
随着世界经济一体化程度不断加深,国际贸易中的隐含资源和隐含污染受到广泛关注,但目前对中国区域间隐含污染转移的研究较为欠缺。本文首先从理论层面对隐含污染转移现象进行剖析,从地理学角度探讨了污染转移的模式;然后,基于区域间投入产出表,构建区域间隐含污染转移的评估模型;选取SO2、COD、固体废弃物及重金属四种典型工业污染物,评估2007 年中国各区域本地最终使用中的隐含污染,及区域间隐含污染转移量,揭示我国隐含污染转移的空间特征。研究发现中国整体上是隐含污染的输出地区,国内隐含污染转移主要是从经济欠发达的中西部地区流向城市化率较高、经济发达的东部沿海地区,实际上是东部地区通过区域间贸易将自身的污染排放负担转移到中西部地区。最后基于隐含污染转移格局,对区域污染物减排政策的制定提出了一系列建议。 相似文献
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中国省际粮食贸易及其虚拟耕地流动模拟 总被引：3，自引：1，他引：2
模拟核算中国省际2010-2012年平均粮食贸易隐含的虚拟耕地资源流动量,并从资源利用角度分析粮食交易的合理性,为粮食贸易的优化提供理论依据。在各省粮食供需数据的基础上,利用线性优化,模拟省际粮食贸易。中国省际粮食贸易的虚拟耕地资源流动量达1747.4×104 hm2,东北、华北及长江中下游地区为主要的虚拟耕地资源调出区,华南及西南地区是主要的调入区。分别从生产者及消费者的角度核算虚拟耕地资源流动量,前者比后者多出近250×104 hm2。研究表明,中国省际粮食贸易隐含的虚拟耕地资源流动在一定程度上缓解了区域耕地资源不平衡,然而对于某些种植效率高的地区来说,粮食输入贸易流却带来了总体耕地资源消耗的增加。 相似文献
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东北地区大气污染物源排放时空特征：基于国内外清单的对比分析 总被引：2，自引：0，他引：2
基于国内外4类常用的污染源排放清单数据（EDGAR：全球大气研究排放数据库;CEDS：社区排放数据系统;MIX：亚洲排放清单;PKU-FUEL：全球燃料排放数据）,对东北区域5类人为排放源（工业源、能源、交通运输源、生活民用源和农业源）的8种污染物（PM2.5、PM10、SO2、NOx、NMVOCs、NH3、OC和BC）从排放总量、来源贡献和时空分布特征等方面进行对比分析。结果表明：东北污染物排放主要以SO2、NOx和NMVOCs为主,工业、能源和交通运输为主要贡献源;PM2.5和PM10主要来自生活民用源和工业源,贡献率前者大于后者。辽宁省污染物（除NH3外）排放最大,其次为黑龙江省、吉林省和内蒙古东四盟市,冬季排放强度明显高于其他季节。NH3主要来自农业源,排放峰值发生在5~7月;各清单间排放总量和来源贡献差异明显,EDGAR和PKU清单对NH3估算差异度为170.3%;SO2、NOx、BC和OC的排放差异度均在30%以上。不同活动水平和排放因子的使用是造成清单差异的主要原因。本研究可以掌握东北污染状况,了解清单差异,为本地化清单工作开展提供研究方向,同时也可为模式模拟合理选择清单数据提供参考。 相似文献
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为探讨社会经济活动与制度背景的交互效应对PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5的影响进行了量化分析。结果表明：广东省地级市PM2.5质量浓度呈现先上升后缓慢下降的过程,PM2.5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：PM2.5质量浓度演变存在显著的空间交互性。若与PM2.5质量浓度高的区域为邻,则该区域PM2.5质量浓度增大的概率将会变大;而与PM2.5质量浓度低的区域为邻,该区域的PM2.5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PM2.5的正效应。分权化过程促进了工业生产对PM2.5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PM2.5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。 相似文献
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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PM2.5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PM2.5质量浓度的时空格局与影响因素。研究显示：(1)中国PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5有较为显著的负向消减作用。 相似文献
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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PM2.5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PM2.5质量浓度的时空格局与影响因素。研究显示：(1)中国PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5有较为显著的负向消减作用。 相似文献
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面向经济高质量发展及实现“双碳”战略目标,中国传统能源密集型产业发展的资源环境效应备受学界关注。基于2000—2017年中国31个省（直辖市、自治区）的面板数据,通过构建面板向量自回归模型（PVAR）,结合脉冲响应分析和方差分解及动态系统GMM模型,探究中国火电、水泥、钢铁、焦炭等典型高耗能产品的生产规模与区域PM2.5污染的动态关联效应。结果表明：① 短期内,省域PM2.5浓度具有明显的时间惯性,火电、水泥、钢铁、焦炭产业规模的短期波动对其冲击影响有限;② 动态影响显示,区域钢铁生产规模对PM2.5浓度的影响程度最大,火电、焦炭行业次之;③ 长期影响结果显示,钢铁、焦炭产业的扩张加剧了PM2.5污染,而火电、水泥产品生产规模未与PM2.5污染表现出同步特征;④ 区域PM2.5污染成因具有复合性,研究期内控制变量如地区经济规模、工业化程度、城镇化率的提高加剧了PM2.5污染,地方政府环境污染治理力度越弱则PM2.5污染程度越重。中国在高耗能产品生产规模逐年增加的情况下,有效地控制了区域PM2.5污染的加剧。未来应进一步提高行业标准,通过技术创新和产业结构升级控制污染物排放强度;增强地方政府对环境污染的治理力度;研究能源原材料产业的适度产能规模,在满足中国新型基础设施、新型城镇化等重大工程建设对基础原材料产业需求的同时,实现环境质量的优化。 相似文献
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中国城市群地区PM2.5时空演变格局及其影响因素 总被引：2，自引：0，他引：2
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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5污染有正向影响;外商投资在东南沿海和边境城市群对PM2.5污染具有负向影响;人口密度对本地区PM2.5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PM2.5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PM2.5污染有负向影响,对邻近地区则相反;技术扶持度对PM2.5污染的影响显著,但存在滞后性和回弹效应。 相似文献
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京津冀城市群大气污染的时空特征与影响因素解析 总被引：33，自引：5，他引：28
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PM2.5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PM2.5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PM2.5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,PM2.5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PM2.5每升高1%,将导致本地PM2.5至少升高0.5%;社会经济内因对PM2.5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PM2.5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。 相似文献
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船舶排放是影响沿海地区空气质量的重要因素。在向岸风的作用下,船舶排放对沿海地区大气污染物的不利影响更加显著。然而,已有研究仅仅基于特定时间范围内以及特定站点的情况,针对全年长时间序列以及不同季节,向岸风的发生频率以及对船舶排放传输的影响还尚未完全了解。因此,本研究选择长三角地区作为目标研究区域,使用WRF/Chem (The Weather Research and Forecast model coupled with Chemistry)模型来探究2018年向岸风影响下,船舶排放对沿海地区PM2.5的影响。结果表明：(1)向岸风影响下,船舶排放对PM2.5的贡献较全年平均贡献和非向岸风影响下的贡献更为显著,尤其是在沿海地区。向岸风时段,船舶排放对PM2.5的贡献值在上海市和宁波市可分别达到9.3μg m–3和7.4μg m–3,分别为全年平均值的1.8和1.3倍。(2)在向岸风时段,船舶排放对PM2.5的贡献不仅在沿海地区显著增加,在内陆地区的贡献也较... 相似文献
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外部性视角下中国城市网络演化及其环境效应研究 总被引：3，自引：3，他引：0
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,PM2.5、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PM2.5、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。 相似文献
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Urbanization,economic growth,and carbon dioxide emissions in China: A panel cointegration and causality analysis 总被引：6，自引：6，他引：0
Elucidating the complex mechanism between urbanization, economic growth, carbon dioxide emissions is fundamental necessary to inform effective strategies on energy saving and emission reduction in China. Based on a balanced panel data of 31 provinces in China over the period 1997-2010, this study empirically examines the relationships among urbanization, economic growth and carbon dioxide (CO2) emissions at the national and regional levels using panel cointegration and vector error correction model and Granger causality tests. Results showed that urbanization, economic growth and CO2 emissions are integrated of order one. Urbanization contributes to economic growth, both of which increase CO2 emissions in China and its eastern, central and western regions. The impact of urbanization on CO2 emissions in the western region was larger than that in the eastern and central regions. But economic growth had a larger impact on CO2 emissions in the eastern region than that in the central and western regions. Panel causality analysis revealed a bidirectional long-run causal relationship among urbanization, economic growth and CO2 emissions, indicating that in the long run, urbanization does have a causal effect on economic growth in China, both of which have causal effect on CO2 emissions. At the regional level, we also found a bidirectional long-run causality between land urbanization and economic growth in eastern and central China. These results demonstrated that it might be difficult for China to pursue carbon emissions reduction policy and to control urban expansion without impeding economic growth in the long run. In the short-run, we observed a unidirectional causation running from land urbanization to CO2 emissions and from economic growth to CO2 emissions in the eastern and central regions. Further investigations revealed an inverted N-shaped relationship between CO2 emissions and economic growth in China, not supporting the environmental Kuznets curve (EKC) hypothesis. Our empirical findings have an important reference value for policy-makers in formulating effective energy saving and emission reduction strategies for China. 相似文献
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探析中国碳排放强度非均衡性及其演变的驱动力可以为中国制定科学合理、公平高效的区域减排方案提供科学依据。论文基于Theil指数,测算了中国2005—2015年省级尺度化石能源燃烧碳排放强度的非均衡程度;从地理区域、经济部门、能源种类和影响因素等视角解析了碳排放强度非均衡性及其变化的驱动力。研究结果表明,2005—2015年,中国碳排放强度总体上逐年降低,但其在省级尺度上的非均衡性不断增强。从地理区域来看,中国碳排放强度的非均衡性主要来源于东北、东、中、西4大区域内部,且东部和西部地区内部不断扩大的碳强度差异日益成为中国碳排放强度非均衡性增强的重要原因。工业和煤炭分别是碳排放强度非均衡的主要经济部门来源和能源种类来源,也是加剧碳排放强度非均衡性的关键动力。就影响因素而言,各省区技术水平的差距主导了碳排放强度的省际差异及其增长。研究结果可以为中国区域减排方案的制定提供科学依据。 相似文献
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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 总被引：3，自引：2，他引：1
基于全国城市的PM2.5监测数据,识别PM2.5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PM2.5影响的空间异质性。结果显示：2015年全国PM2.5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;PM2.5的空间集聚状态明显,其中京津冀城市群是全国PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5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。 相似文献
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中国高能耗的经济增长模式和不生态的城镇化模式是PM2.5污染的主要诱因,为了弄清PM2.5的本质,着重研究PM2.5污染的产出机理与模型。首先用逐步回归分析法,确定对PM2.5影响较大的变量,再对PM2.5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PM2.5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）。PM2.5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PM2.5贡献率最大的是人均汽车保有量。 相似文献
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利用NCEP再分析资料、逐小时污染物浓度数据、风廓线雷达及地面常规观测资料，对北京2018年3月26—29日一次“先霾后沙”的空气污染过程进行了分析。结果表明：霾污染期间PM2.5峰值浓度为242 μg·m-3，PM2.5/PM10值为0.86。受蒙古气旋影响，PM10浓度出现爆发性增长，增长速率达到912 μg·m-3·h-1，PM2.5/PM10值下降至0.11。霾主要影响时段边界层内以西南风为主，平均通风量为15 907 m2·s-1，大气边界层以稳定的弱上升或下沉运动为主；而沙尘影响时段平均通风量为9 226 m2·s-1，沙尘天气爆发前边界层明显的下沉运动先于地面污染物浓度的变化。基于后向轨迹模式和潜在源贡献分析方法PSCF计算结果，霾影响时段河北中南部、山西中部等地对北京PM2.5贡献较多；而沙尘影响时段，北京地区的PM10主要来源于内蒙古中部和辽宁西部。 相似文献
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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、NOX、PM2.5、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、PM2.5和VOCs的排放具有明显的中心聚集现象,而NOX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,NOX、VOCs、PM2.5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。 相似文献