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以黄河流域5大城市群82个城市为研究区域,选取2016—2020年中国环境监测总站发布的环境空气颗粒物(PM2.5)数据,采用空间自相关、地理探测器和地理加权回归等方法,研究PM2.5的时空分布特征和空间异质性的主要驱动影响因素。结果表明：(1)PM2.5年均值的变化大体呈倒“N”型,季均值变化呈先降后升的周期规律性的“U”型。(2)在空间分布上,形成了黄河下游>中游>上游的梯度递减空间差异格局,并有逐渐下降的趋势。(3)PM2.5演变整体上呈正自相关集聚分布,集聚类型主要为高-高集聚、低-低集聚和低-高集聚类型。(4)2016年和2020年PM2.5空间分异的自然地理因素比社会经济因素的驱动力更强,交互作用结果为双因子增强或非线性增强2种类型。(5)通过地理加权回归模型对分异探测解释力变化最大的5个因子进行拟合,5 a间各因子对5大城市群PM2.5污染的负效应不断提高,正效应呈下降趋势,空间作用方向及强度上差异显著。研究结果为黄河流域5大城市... 相似文献
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选取2000—2017年大气PM2.5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PM2.5的时空演变特征及其影响因素。结果表明：2000—2017年黄河流域PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5浓度存在显著影响,但其作用强度及方向存在差异。 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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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
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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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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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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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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%,PM2.5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PM2.5(82%)、PM10(17%)、O3(1%),陕南区域为PM2.5(81%)、PM10(19... 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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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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5浓度呈显著降低作用,且影响程度大于污染的持续性影响。 相似文献
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中国城市空气污染时空分布格局和人口暴露风险 总被引：3，自引：1，他引：2
近年来,中国空气污染及其对人口健康危害的时空分布呈现出新的特征。论文使用5 a(2015—2019年)间逐小时的空气质量监测数据,利用变化率计算、热点分析、趋势分析和超标频数统计等方法,分析了中国332个城市的空气质量及人口空气污染暴露风险的时空分布特征,结论如下：① 中国城市近年来空气质量有好转趋势,环境空气质量指数(AQI)下降的城市占所研究城市总数的91.3%;PM2.5、PM10、SO2和CO等4种污染物浓度均有所下降,而NO2和O3浓度有所上升;② PM2.5、PM10、SO2和CO浓度变化率的热点分布于新疆地区和云南—华南地区,NO2浓度变化率的热点为新疆地区和河套平原,O3浓度变化率的热点为华北平原至长江中下游流域;西北地区和华南地区空气质量变化幅度较小;③ 9个城市在PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3和CO等6种污染物中均有暴露,分布于山西、河北与山东。暴露风险均为0级的低风险城市共有12个,分别位于新疆、云南、贵州、四川、广东、福建和黑龙江。研究结论对于跨区域空气污染的协同治理以及制定差异化的空间人口流动管理政策具有重要参考价值。 相似文献
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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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黄河流域空气污染的空间格局演化及影响因素 总被引：3，自引：2，他引：1
基于2008—2017年黄河流域工业SO2和PM2.5两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PM2.5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PM2.5污染的空间关联性比工业SO2更强;② 2008—2017年,工业SO2和PM2.5污染有所缓解,其中工业SO2排放强度迅速下降;而PM2.5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PM2.5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PM2.5污染;工业规模的扩大会加剧本地和邻近城市的PM2.5污染。 相似文献
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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PM2.5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PM2.5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,PM2.5主要分布在华中、华北、苏北地区,受人为经济活动影响更大。 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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中国城市PM2.5污染对居民主观幸福感的影响及支付意愿研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2015年中国40个城市大规模问卷调查数据,采用贝叶斯多层级有序分类响应模型探讨了PM2.5污染对居民主观幸福感的影响,进而核算居民为减轻PM2.5污染的支付意愿。研究发现：PM2.5污染对主观幸福感具有显著的负向影响,PM2.5污染每增加1个单位,主观幸福感将下降0.040个百分点;家庭月收入对主观幸福感具有显著的正向影响,家庭月收入每增加1个单位,主观幸福感将提升0.026个百分点。支付意愿不仅受到家庭收入水平的影响,还受到居民所处城市空气质量的影响;在承受PM2.5污染的最初阶段,居民为改善空气质量的支付意愿最高。居民为改善空气质量愿意支付的金额平均为226元,占家庭月总收入的2.274%。 相似文献
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采用2018年敦煌莫高窟第16窟窟内与窟区PM10浓度及气象数据,分析PM10时空分布特征及其影响因素。结果表明：（1）两处监测点PM10浓度主要分布在50 μg·m-3以下,受重污染天气影响较小;春、冬、秋、夏季依次降低,窟区PM10浓度在春、冬季高于窟内,夏、秋季反之。（2）PM10浓度3月最高,9月最低,5—9月窟内月均值高于窟区。PM10污染日数窟内5月最多,而窟区3、5月较多。（3）PM10浓度日变化曲线在春季和秋季呈“双峰”型,夏季和冬季呈“单峰”型。（4）在半封闭环境的洞窟内,沙尘暴发生前后,PM10浓度达到极值及恢复至原来水平的时间均滞后于窟区。（5）在不同季节PM10浓度与气温、风速和降水呈负相关。除秋季外,PM10浓度与相对湿度、气压呈正相关。（6）窟区全年主风向为ESE,在冬春两季,此风向PM10浓度最高,PM10主要来自三危山前的戈壁滩、干涸的大泉河河道以及窟前裸露的地表积尘。 相似文献