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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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基于灰色关联模型对江苏省PM2.5浓度影响因素的分析 总被引：2，自引：0，他引：2
采用克里金插值法分析2014年江苏省PM2.5浓度空间分布特征,运用灰色关联模型计算PM2.5浓度与影响因素间关联度,分析主要影响指标因子与PM2.5浓度空间分布的相互关系。结果显示：① 江苏省PM2.5浓度具有沿海低、内陆高,南部高、北部低的空间分布特征;② PM2.5污染来源指标层的权重值最大（wi = 0.4691）,空气质量与气象要素指标层的权重稍大（wi = 0.2866）,城市化与产业结构层的权重值最小（wi = 0.2453）;③ 在27个指标因子中,与PM2.5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,PM2.5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 PM2.5污染源指标层与PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5浓度的主要因素,能对PM2.5浓度影响指标进行定量分析与评价。 相似文献
3.
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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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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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
6.
社区公园空气污染暴露特征及其居民感知——以广州市中心城区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
基于空气污染监测与问卷调查数据,研究了广州中心城区33个社区公园空气污染暴露特征、影响因素及其居民对空气污染感知。主要结论为：1）各区社区公园空气污染暴露风险及其空间格局分布差异较大,低暴露风险公园所占比例较小。2）空气质量指数（AQI）、PM1.0和PM10与社区公园面积呈显著负相关;AQI、PM1.0、PM10和PM2.5与斑块形状指数呈显著正相关关系;二氧化碳（CO2）与离城市主干道距离呈显著负相关,但社区公园1 km缓冲区范围内城市道路密度与其空气污染关系不大。3）超过1/3的居民对社区公园空气污染程度的主观感知优于客观测度的空气污染水平。4）可替代活动空间以及社区公园可达性影响居民空气污染暴露风险。由于社区公园面积规模较小,对空气污染减缓作用有限,未来应尽可能规划面积规模较大、可达性较高、形状更饱满且远离交通主干道的社区公园。 相似文献
7.
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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农村散煤使用对冬季重污染等贡献显著,更会直接污染室内空气,影响人群健康。除了“煤改电、煤改气”之外,清洁煤和成型生物质也被认为是降低散煤污染的有效途径,在一些政策和行动中被推广。然而,目前还缺乏不同取暖模式下居民室内空气质量差异及取暖排放贡献的定量研究,是清洁取暖环境效益评估中的短板。本文在北方农村地区开展了覆盖1600户整个取暖季的细颗粒物(PM2.5)实地监测,分析了居民室内PM2.5污染的空间差异及不同取暖方式的影响。研究表明,北方农村取暖季室内PM2.5浓度均值为102μg/m3,但户间差异很大,从19μg/m3到497μg/m3。使用传统散煤和生物质取暖的家庭,取暖季室内PM2.5浓度高达162μg/m3和144μg/m3。而使用清洁煤或成型生物质取暖的家庭,室内PM2.5显著降低,约为84μg/m3,且有56%的时间日均浓度超过国家标准... 相似文献
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利用2010年北京两个典型郊区社区（天通苑、亦庄）居民出行的GPS数据与活动日志调查数据,测度了不同交通方式环境下居民每日出行过程中PM2.5和CO空气污染暴露度,并分析了不同人群PM2.5和CO空气污染暴露度的差异性,进而构建结构方程模型分析郊区社区居民PM2.5和CO空气污染暴露度的影响因素。研究表明：① 机动化出行率对空气污染暴露程度的直接影响最大,其次是出行次数与出行时间,即机动化出行率越大,出行次数越多、出行时间越长空污染暴露程度越高;机动化出行率通过影响出行时间和出行次数间接影响空气污染暴露度;职住距离对居民空气污染暴露度也存在影响,职住分离程度越高空气污染暴露度越高,职住距离通过增加出行时间进而增加空气污染暴露度。② 不同社会经济属性群体的出行空气污染暴露度存在一定差异性,中等收入群体显著高于低收入群体和高收入群体,租房者显著低于购房者;未婚群体的PM2.5污染暴露度显著高于已婚群体,驾照持有群体的CO污染暴露度高于无驾照群体。 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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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、PM2.5、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PM2.5,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。 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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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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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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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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对上海市2012-2016年PM2.5质量浓度、气象因素数据资料进行整理统计,通过定性分析与定量计算相结合的方法,揭示近年来上海市PM2.5浓度的变化特征及其污染状况;采用相关性分析,从温度、气压、相对湿度、风向、风速和降水量等方面探讨了PM2.5浓度与气象因素之间的关联性。结果表明：上海市近5 a空气质量主要为优和良,污染天数所占全年比例在减少。PM2.5浓度呈现出夏季低,冬季高的季节特征,而且8月PM2.5浓度最低,处于16~36 μg·m-3;PM2.5的日变化呈现出双峰双谷结构,浓度峰值出现于8~9时和19~20时,且后者浓度更高。气温、气压、相对湿度的阈值分别出现在9.8℃、1 021.6 hPa、83%,最大PM2.5在阈值处出现显著变化;最大PM2.5浓度与累积风速和降水量呈现出对数关系,并且东北风和东南风的累积风速达到350 m·s-1以上时,PM2.5浓度基本减少至35 μg·m-3;降水量越大,PM2.5浓度越低。 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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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