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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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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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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
5.
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
6.
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PM2.5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PM2.5—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PM2.5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PM2.5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PM2.5的健康风险,城镇化发展进程缓慢则会加重PM2.5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。 相似文献
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中国空气质量时空变化特征 总被引：6，自引：3，他引：3
基于2015年中国343个地区空气质量指数（AQI）数据,运用统计分析和空间自相关分析方法,对全国及陆地表层系统九大区域空气质量时空变化特征进行分析。结果表明：① 全国及九大区域空气质量春季较差、夏秋优良、冬季最差,AQI季节均值呈现“U”形变化特征。② 全 国及九大区域AQI月均值变化趋势呈现“L”形特征。③ 全国及九大区域AQI日均值变化趋势呈现周期性W~脉冲型波动规律。④ “高污染”和“低污染”区域呈现出北高南低的南北分异格局。⑤ 九大区域首要污染物频次结构差异明显,频次最高的首要污染物PM2.5或者PM10在空间上呈现出明显的东西分异格局。 相似文献
8.
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
9.
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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5和PM10浓度都存在显著的线性相关,前者PM10浓度是PM2.5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。 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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As the main form of new urbanization in China,urban agglomerations are an im-portant platform to support national economic growth,promote coordinated regional devel-opment,and participate in international competition and cooperation.However,they have become core areas for air pollution.This study used PM2.5 data from NASA atmospheric re-mote sensing image inversion from 2000 to 2015 and spatial analysis including a spatial Durbin model to reveal the spatio-temporal evolution characteristics and main factors con-trolling PM2.5 in China's urban agglomerations.The main conclusions are as follows:(1)From 2000 to 2015,the PM2.5 concentrations of China's urban agglomerations showed a growing trend with some volatility.In 2007,there was an inflection point.The number of low-concentration cities decreased,while the number of high-concentration cities increased.(2)The concentrations of PM2.5 in urban agglomerations were high in the west and low in the east,with the"Hu Line"as the boundary.The spatial differences were significant and in-creasing.The concentration of PM2.5 grew faster in urban agglomerations in the eastern and northeastern regions.(3)The urban agglomeration of PM2.5 had significant spatial concentra-tions.The hot spots were concentrated to the east of the Hu Line,and the number of hot-spot cities continued to rise.The cold spots were concentrated to the west of the Hu Line,and the number of cold-spot cities continued to decline.(4)There was a significant spatial spillover effect of PM2.5 pollution among cities within urban agglomerations.The main factors control-ling PM2.5 pollution in different urban agglomerations had significant differences.Industriali-zation and energy consumption had a significant positive impact on PM2.5 pollution.Foreign direct investment had a significant negative impact on PM2.5 pollution in the southeast coastal and border urban agglomerations.Population density had a significant positive impact on PM2.5 pollution in a particular region,but this had the opposite effect in neighboring areas.Urbanization rate had a negative impact on PM2.5 pollution in national-level urban agglomer-ations,but this had the opposite effect in regional and local urban agglomerations.A high degree of industrial structure had a significant negative impact on PM2.5 pollution in a region,but this had an opposite effect in neighboring regions.Technical support level had a signifi-cant impact on PM2.5 pollution,but there were lag effects and rebound effects. 相似文献
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区域产业发展演化：路径依赖还是路径创造? 总被引：9，自引：2，他引：7
区域发展是区域产业不断演化、转型与升级的过程。近年来发展起来的演化经济地理学旨在通过分析企业进入、成长、衰退和退出等动态过程阐释企业、产业、集群、网络、城市和区域的空间演化,认为区域产业发展演化遵循路径依赖,并决定于产业技术关联。然而路径依赖式演化理论过于强调内生发展过程,忽视了外生因素和制度变革带来的路径创造机会。中国处于经济转型时期,区域产业结构变动剧烈。技术关联推动了区域产业演化,显示中国区域产业演化具有路径依赖性,同时市场化、全球化和分权化的经济转型过程为区域产业发展创造了新路径。外部联系、制度安排、行为主体的战略性行为等促进了路径创造。 相似文献
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广东省污染密集型产业转移机制——基于2000～2009年面板数据模型的实证 总被引：4，自引：2，他引：2
全球化背景下污染密集型产业的跨国和跨地区转移成为研究的热点问题。本文采用2000～2009年广东省21个地级市的统计数据,发现其污染密集型产业其呈现"S"型的时间发展特征和"分散-集中-分散"的空间发展特征,说明广东省污染密集型产业存在空间转移的现象。建立面板数据模型分析产业空间转移的影响机制,得出如下结论:一是国际产业转移主要采取污染密集型产业出口的形式,而非FDI;二是环境管制是促进污染密集型产业由珠三角地区向非珠三角地区转移的重要驱动因素;三是影响污染密集型产业转移的主要机制是地方政府的管制,如迁入地地方政府的基础设施条件、服务水平和优惠政策等;四是低人力资本不是影响污染密集型产业转移的影响因子。最后,本研究也说明广东省仍然是国际污染密集型产业的"污染避难所",而非珠三角地区正在成为珠三角地区的"污染避难所",因此要加大产业转移中的环境监管。 相似文献
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基于NASA的全球大气PM2.5年均污染浓度栅格数据,通过对非洲行政边界矢量化、分区统计各国大气PM2.5浓度均值及建立空间数据库,利用重力模型、ESDA模型及GIS空间统计分析方法,对非洲52个主要国家（地区）2001 – 2010年间的大气PM2.5污染浓度时空格局特征演化进行探究,并依据时间序列特征将研究对象划分为8类。研究结果表明：（1）2001-2010年非洲大气PM2.5污染浓度大致呈现“中间高、南北低;西部高、东部低”的空间特征;其中高值区集中分布在非洲西部几内亚湾附近的尼日利亚、刚果与喀麦隆等国家,低值区则广泛地分布在北非、南非以及非洲东南部印度洋沿岸地区或岛屿。（2）基于ESDA模型的空间自相关分析发现PM2.5浓度“高-高”热点区主要集聚在几内亚湾附近主要国家,“低-低”冷点区集中在东南部印度洋沿岸的南非、莫桑比克与马达加斯加岛。（3）时序上2001-2010年非洲PM2.5年平均污染浓度呈现明显下降趋势,其中32个国家（占研究区总数的61.54%）2010年PM2.5污染年均浓度低于2001年。（4）从自然环境条件及社会经济因素两方面浅析其空间格局主要成因：几内亚湾沿岸是非洲PM2.5污染最严重的地区,因其人口稠密且高度依赖石油产业;非洲东南部地区PM2.5污染最轻,得益于其良好的自然环境条件及低污染的支柱产业。 相似文献
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中国工业生态效率时空分异特征及其影响因素解析 总被引：5，自引：4，他引：1
基于2000-2016年中国工业数据,构建工业生态效率投入产出指标体系,测度不同区域的工业生态效率,构建不同空间权重矩阵,对空间分异特征进行解析,最后研究了工业生态效率影响因素的空间效应。结果如下：① 中国工业生态效率均值呈现出波动趋势,在2016年达到最大值; ② 区域之间差距明显,绝对差异和相对差异也在2016年最大,空间分布上逐渐集中,逐渐形成了从东南向西北递减的阶梯状空间分布特征; ③ 工业生态效率存在着明显的空间集聚性,并有高高集聚和低低集聚的空间俱乐部现象; ④ 财政分权的直接效应值最高,对外开放和固定资产是抑制本地区工业生态效率提升的主要因素,科技创新、财政分权能够促进邻近区域工业生态效率的提升,产业集聚、对外开放不利于邻近地区工业生态效率的改善。 相似文献
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采用便携式空气污染监测设备对广州市环城高速内的中心城区PM2.5污染情况进行移动监测,获取225.7万条频率为1 Hz的PM2.5监测数据,基于此对研究区进行10 m×10 m高时空分辨率的PM2.5污染模拟,并分析移动采集的可靠性及城市中心区PM2.5污染时空模式。结果显示：天气状况稳定条件下移动监测的城市PM2.5数据在时间维度与固定监测站点数据呈现较显著相关性（R 2为0.72~0.86）;广州市中心城区的PM2.5污染时空分布在短时间内具有显著的时空分异特征：时间上,干、湿季的平均逐时极差分别为27和11 μg/m3,质量浓度最高值和最低值出现的时段与当天的背景质量浓度值有关;空间上,交通枢纽、商业中心、工业园和大型商贸市场附近PM2.5污染风险高,公园绿地、高校、高级住宅区等风险相对较低,且呈干季西高东低、南高北低,湿季东高西低的空间分异特征。 相似文献
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制造业重构背景下的中国经济地理研究转向 总被引：5，自引：4，他引：1
改革开放诱发了以市场化、全球化和分权化为特征的首轮制造业重构,劳动密集型制造业快速发展,尤其在中国沿海地区形成大量外向型产业集聚,并由此构成“旧”经济地理格局。进入21世纪,“旧”经济地理格局的弊端凸显,加上外部变化的冲击,催动了以“向上走”、“向西走”和“走出去”为主的第二轮产业重构,全球化、区域化和地方化的共同作用形成了“新”经济地理格局。制造业地理格局的剧变使得中国经济地理相关研究亦发生巨大转向,重心逐渐从关注市场化、全球化和分权化过渡到产业升级、转移和去地方化等要点。中国相关研究不仅验证西方经典理论,同时对改进西方理论亦有重大贡献,尤其在对制度政策、国内市场、中国企业的能动性在产业重构中的作用等方面极大弥补了经典经济地理学的缺陷。本文最后还就经典理论的整合和研究方法的普适性对相关研究进行了展望。 相似文献
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以广东省的市域为经济单元,利用空间自相关分析和密度分析法,对1994—2015年广东省产业结构发展水平空间格局进行了研究。结果表明:广东省逐渐形成了以广州、深圳、东莞为中心的第三产业圈,周边城市为第二产业外圈,并逐渐向四周扩散的圈层式空间格局。珠三角地区产业结构发展水平较高,其他地区相对落后。全省的全局空间自相关性比较高,产业发展水平的空间聚集特征明显,高-高区域集中在珠三角地区,低-低区域主要分布在其他地区,有较明显的两极分化异质性。 相似文献
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利用中国县域统计年鉴（乡镇卷）和中国GDP空间分布公里网格数据集等各类数据,采用因子分析、莫兰指数和GIS分组分析法,对广东省市际边界城镇发展的空间类型进行定量的实证研究。结果表明,广东省市际边界城镇空间结构由公共服务设施与旅游资源类、企业与人口集聚类、生态本底资源类、人民生活水平类以及边缘艰苦类5个主成分因子构成,不同主因子的空间关联性存在差异,其中生态本底资源类和企业与人口集聚类主因子的空间关联性最强,而边缘艰苦类主因子的空间关联性最弱。市际边界城镇的空间发展类型可以划分为高生活水平型发展强镇、产业与人口集聚型发展强镇、产业与公服配套型发展强镇、公服滞后型发展强镇、生态发展型一般镇、生态与旅游型发展一般镇、边缘山区型发展弱镇7类。自然资源禀赋与区位、社会经济发展水平和产业结构、历史基础、政府政策和文化差异为影响市际边界城镇发展空间类型的5大因素。 相似文献
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长三角多维城市化对PM2.5浓度的非线性影响及驱动机制 总被引：1，自引：0，他引：1
探索多维城市化对PM2.5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PM2.5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PM2.5浓度的非线性影响及驱动机制。结果表明：① 2000—2017年,长三角PM2.5浓度由低污染等级向高污染等级演替;PM2.5浓度整体呈现由东南向西北方向递增的空间趋势。② PM2.5浓度呈现显著空间集聚与关联特征;PM2.5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PM2.5浓度的非线性影响存在显著差异。经济城市化与PM2.5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PM2.5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PM2.5治理的关键;而人口城市化、土地城市化与PM2.5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PM2.5浓度具有显著的正向效应,而环境规制对PM2.5浓度具有显著的抑制效应。长三角PM2.5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PM2.5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。 相似文献