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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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洞悉世界各国城市规模分布规律有助于推动形成合理的城镇格局和促进国家经济高质量发展。论文基于2000—2018年LandScan等数据库,按照统一的人口集聚标准创新性地识别了全球各国的城市,分析了国家城市规模分布的时空演化特征、影响因素及其异质性。研究发现：全球各国城市规模分布在研究期间内呈波动均衡的态势。从空间演化来看,非洲、南美洲国家城市规模分布逐渐均衡,而亚洲、欧洲国家出现极化趋势;从现状比较来看,非洲国家城市规模分布的极化程度居于首位,欧洲国家则最为均衡。河流密度、城市人口密度以及工业化水平提高会促进城市规模分布均衡发展,而地形起伏度、国家不稳定程度增加则会强化其极化程度。相比于其他要素,社会经济要素(尤其是城市人口密度)对城市规模分布的影响在不同收入水平、产业结构和政府干预程度的国家间异质性最为明显。研究深化了对城市规模分布及其形成机理的规律性认知,为形成合理的城市规模分布提供了有力的实证支撑。未来中国应通过构建适度均衡的城市规模分布体系、扩大内外双向开放以及应用新一代信息技术,重塑国家经济地理格局。 相似文献
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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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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
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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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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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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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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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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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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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依据峡口城市乌鲁木齐市2013-2016年6个环境监测站逐时的6类污染物数据,分析大气污染物的时空分布规律。总体来看,乌鲁木齐市以颗粒物污染为主,即PM10、PM2.5污染严重。从季节上来看,乌鲁木齐污染物浓度大多冬季高、夏季低,春秋季次之。春、夏、秋、冬PM2.5的浓度依次为59.8、40.5、67.8、139.6 μg·m-3,而PM10则是148.6、119.7、146.4、209.4 μg·m-3,粗细粒子浓度在春秋季的细微变化凸显在春季沙尘天气的影响。从日变化方面来看,污染物多呈现为双峰型结构。PM10、PM2.5春夏秋3个季节都是在子夜1：00时浓度最高,9：00～10：00时次之,但是冬季日最高值则出现在17：00时左右,次峰值出现在21：00～22：00时。从空间分布来看,颗粒物浓度总体上是中心城区低、四周高的分布格局;从PM2.5浓度占PM10浓度比重分析来看,冬季比重最高,达70%,以城区及城北最为明显,达73%,日变化分布则主要集中在下午至夜间,且冬季比重达71%。 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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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(PM2.5)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PM2.5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PM2.5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。 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