贵阳市主城区空气质量指数时空分布特征

为了解贵阳市主城区空气质量指数的时间分布和空间分布特征，采用时间序列法和插值法统计分析了2013~2015年贵阳市9个空气自动监测点SO2、NO2、PM10、PM25、CO的监测数据。结果表明：2013~2015年期间，贵阳市主城区空气质量整体良好,优于Ⅱ级空气质量标准，IAQISO2、IAQINO2、IAQIPM10、IAQIPM25、IAQICO的年均值呈现降低趋势, 空气污染物得到一定的控制；季节变化和月变化分析表现出冬季空气质量最差，夏季最好的特征。春节半月ISO2、IAQINO2、IAQIPM10、IAQIPM25的均值好于冬季均值，反映了工业和交通污染源的主控作用。空间分布上，IAQISO2、IAQINO2、IAQIPM10、IAQIPM25、IAQICO呈现“市区高，郊区低”的分布特征，空气质量指数较高的区域集中在贵阳市主城区中部和东北部     

南昌市环境空气污染时空变化特征及影响因素研究

选取2014~2017年南昌市不同时间尺度AQI及主要空气污染物数据，利用GIS技术、神经网络分析、后向轨迹模型及地统计分析方法，分析了南昌市环境空气污染时空变化特征及影响因素。结果表明，南昌市近年来空气质量总体变化不大，空气质量等级以良为主，占全年比例为57%~61%。但首要污染物变化较大，即PM2.5比例显著下降，NO2和O3比例显著上升，PM10变化不大。南昌市空气污染季节变化显著，冬春季空气质量较差，以PM10、PM2.5污染为主，夏季空气质量最好，以O3污染为主。空气污染周变化以周末及周一污染较重、周四污染最轻，说明南昌市空气污染除了与群众出行习惯有关，还存在其他影响因素。南昌市空气质量日变化呈双峰型（9:00~11:00和20:00~22:00），主要受上、下班高峰期带来的交通尾气影响。南昌市空气污染空间变化呈典型的“郊区-市区”分布，其中AQI、PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO值均以市区较高、郊区较低，而O3的空间分布规律正好相反，这主要与城区NOx排放较多，O3易与其迅速反应而消耗有关。后向轨迹聚类分析结果表明，来自本地的短轨迹气团占比高，对PM2.5、PM10、NO2、O3的影响大。气象因素上，PM2.5、PM10、NO2受相对湿度影响较大，O3受温度影响较大。     

空气污染对城市化进程的反馈效应

空气污染对城市化进程的反馈效应分析是完善空气污染与城市化互动机理研究框架的关键,亦是协同推进生态文明建设与新型城镇化的重要参考。文章利用夜间灯光数据反映城市化综合水平,并选取2013—2018年中国281个地级及以上城市的年均PM2.5浓度来衡量空气污染,探究空气污染对城市化进程的反馈效应及其作用机理,并在此基础上进行异质性分析。研究表明:(1)空气污染对城市化水平存在显著的负向反馈效应,此结论在一系列稳健性检验与内生性检验下依然成立。(2)城市人口规模与经济发展是空气污染影响城市化进程的两个重要作用机制。空气污染对城市人口规模、经济发展均存在显著的负面作用,进而对城市化产生负向反馈效应。(3)空气污染对城市化的反馈效应存在城市异质性。空气污染对北方城市、中部与东北地区、大中城市的城市化进程存在更为显著的负向反馈效应;此外,二者在秦岭-淮河线以南地区呈现出显著的"倒U型"曲线关系,说明空气污染对城市化进程的反馈效应存在非线性特征。针对上述研究结论,文章认为,污染气体减排仍是当前缓解空气污染对城市化进程负向反馈效应的有效措施,而集约高效地推进城市化进程更是根本举措;实施积极的人才引进政策、以创新改变粗放的经济增长结构以缓解空气污染对城市化的负向反馈效应;此外,在对大中城市进行污染防治的同时,要警惕小城市的空气污染发展态势。     

莱芜市空气污染问题分析与防治对策初探

随着城市规模扩大及工业化进程,空气污染防治成为了社会关注的焦点之一。本来以莱芜市为例,分析了可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)等主要大气污染物浓度变化趋势,并从能源结构调整、扬尘综合整治、机动车排气管理和生态环境恢复治理等方面提出具体的改善措施。     

陕西榆林城区环境空气污染特征及原因分析

本文以2007-2011年榆林城区环境空气监测数据为依据,对榆林城区SO2、NO2和可吸入颗粒物污染趋势和特征按年度、季和每日不同时点进行了分析,结果表明,榆林城区环境空气质量逐年好转。SO2和PM10的季节性污染特征较明显,SO2浓度峰值主要集中在冬季采暖期,PM10浓度峰值主要集中在春季沙尘发生期,NO2浓度较稳定,环境空气污染特征与燃料结构、气候、地理、生活习惯有很大关系。     

“2+26”城市治霾方案效果评估:以山东省为案例的研究

以京津冀大气污染传输通道“2+26”城市为对象的区域性雾霾专项治理已经开展两年有余。要判断“2+26”城市治霾方案的实施是否取得了显著成效需要通过科学的实证分析加以验证。采集山东省13个内陆城市2016—2018年每日空气质量指数(AQI)、六种单项污染物(PM 2.5、PM 10、SO 2、NO 2、CO、O 3)浓度以及气象条件等数据,以其中属于“2+26”城市的7城市作为实验组,其余6城市作为对照组,基于双重差分法,对“2+26”城市治霾方案在山东省相关城市的实施效果进行评估,试图分离方案实施所带来的环境效应。结果表明:①“2+26”城市治霾方案的实施总体上有效,对污染传输通道7城市空气质量指数(AQI)指标的降低发挥了显著作用。②“2+26”城市治霾方案对污染传输通道城市的PM 2.5、PM 10、CO浓度的降低有显著贡献,但对SO 2、NO 2和O 3指标的改善贡献并不明显。③对方案进行分时段动态效应分析发现,《京津冀及周边地区2017年大气污染防治工作方案》的发布并未对污染传输通道城市空气质量改善产生立竿见影的效果,而《京津冀及周边地区2017—2018年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案》《京津冀及周边地区2018—2019年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案》的落实和执行才是“2+26”城市治霾方案显著见效的保障。该研究在严格遵守双重差分法前提条件的同时,还通过了一系列稳健性检验确保评估结果的可靠性。     

基于遥感数据的PM2.5与城市化的时空关系研究——以成渝城市群为例

采用1998~2013年卫星遥感影像反演的PM2.5全球高精度产品数据集，结合GIS空间分析、地理加权回归（GWR）以及地理探测器等方法，系统地分析了成渝城市群城市化与PM2.5分布之间的关系。结果表明：（1）1998~2013年成渝城市群城市化速度较快，城市区域的PM2.5均值明显高于非城市区域，说明城市化对PM2.5具有一定的影响；（2）近16 a PM2.5重心与城市重心整体上都向东南方向移动，且两者每年在经度上的波动方向基本相反；（3）夜间灯光数据与PM2.5在空间分布上具有较好的一致性，且1998~2013年两者的GWR全局R2在0.86~0.95之间，相关性显著，研究区内城市化和人类活动对PM2.5的分布具有明显影响；（4）地理探测分析表明不同城市化因子对PM2.5影响差异显著，从2006到2013年城区人口密度和建成区绿化覆盖率逐渐成为成渝城市群PM2.5分布的主要影响因子。     

城市工业土地集约利用对碳排放效率的影响研究 ——以中国15个副省级城市为例

城市土地利用方式是社会经济发展的重要驱动力，也是影响碳排放的重要因素之一。以中国15个副省级城市为分析对象，运用面板回归模型分析2001～2017年副省级城市的碳排放效率情况。结果表明：（1）2001～2017年各副省级城市碳排放效率总体呈上升趋势，平均增长率为6.823%，其中成都市上升趋势最明显，年均增长率为13.150%，深圳市上升趋势最平缓，年均增长率仅为5.232%；（2）工业土地集约利用（IILU）对城市碳排放效率的影响作用显著，地均劳动力、资本投入及科教支出对碳排放效率均有显著的正向效应，地均能源消耗则存在负向效应；而控制变量中除城镇化因素影响作用不显著外，工业产值占比与人均GDP均对碳排放效率有显著的促进作用，而单位工业产值的二氧化硫排放量则存在较为显著的抑制作用；（3）IILU指标中不同的解释变量对碳排放效率低、中、高值区的影响效果是不同的，地区差异性较大，地均劳动力要素仅对高值区有正向效应，地均能源消耗对低、中、高值区均有显著负向效应，地均资本要素对低值和中值区有显著促进作用，地均科教因素对低、中、高值区均有显著促进作用。本文从提高用地转换率、改变粗放型经济发展方式以及倡导低碳文明的绿色发展道路等方面提出对策建议，以期减少城市碳排放和环境污染，达到优化城市空气质量的目的。     

西部地区省域城市化动力机制研究

基于西部地区12个省域2000-2011年城市化相关数据,通过空间计量经济学方法对西部地区省域城市化动力机制进行了分析。空间相关性检验结果显示,西部地区省域间城市化存在显著的空间相关性,有着空间集聚的趋势,利用传统OLS模型进行解释会造成空间因素的遗漏,空间计量模型更为适用,进一步利用空间杜宾模型对西部地区省域城市化进程中动力因素的空间交互效应进行验证,并在此基础上对其空间效应进行分解,结果显示:西部地区省域产业结构转变对其城市化的正向直接效应最强,但是省域间存在较强的产业竞争,周边省域产业结构转变会对省域城市化产生明显的负向间接效应;经济发展水平的提高对省域城市化的直接效应显著,同时由于西部地区省域间经济发展水平差异不明显,周边省域经济发展水平对省域城市化的负向间接效应并不显著;城市用地规模扩张对省域城市化的正向直接效应仅次于产业结构转变,而且这种城市化推动行为在省域间效仿度较高,导致其对省域城市化的正向间接效应最强;基础设施投入对省域城市化也具有显著的正向直接效应,省域间基础设施投入虽存在效仿行为,但是财政水平较低导致其对省域城市化的正向间接效应并不显著;由于区位劣势,对外开放程度对西部地区省域城市化的正向直接效应不显著,但是周边省域对外开放程度的增强却一定程度上导致省域自身经济要素外溢,对省域城市化产生了显著的负向间接效应。因此,在未来西部地区省域城市化进程中不仅要关注省域自身城市化动力因素,还应注意省域间的城市化动力因素的协调。     

城市化和能源消费的门槛效应分析与预测

能源是推动城市化、工业化进程的重要物质动力,城市化、工业化也成为拉动能源消费增长的关键因素,尤其是处于快速城市化阶段的国家,城市化与能源消费有更为密切的联系。城市化进程中产业结构、居民消费模式、城市规划布局均存在阶段性变化的特点,因此能源消费也存在相应的门槛效应并呈现阶段性的增长。本文在总结城市化过程中影响能源消费的增加因素-产业扩张、消费升级、动力交通、设施建设,抑制因素-技术进步、能源结构优化、人口密度增加、设施共享的基础上,依据我国城市化与能源消费的变化特征,采用门限模型研究城市化、居民收入水平、产业结构、人口密度对于人均能源消费的门槛效应。搜寻在城市化过程中各因素对于能源消费影响的转折点并分析其阶段性变化特征,然后结合脉冲函数图研究城市化过程中各变量对于能源消费的即期冲击。最后依据产业结构、收入水平、城市化的变化趋势对能源消费进行预测分析。研究发现城市化对于能源消费的影响具有明显的阶段性,分别以城市化和人均收入为门槛变量,超过门槛点后城市化对能源消费的拉动作用依次上升;以工业化作为门槛变量,城市化对能源消费的影响呈现先上升后下降的态势。脉冲相应的结果显示:城市化的单位变动对能源消费的冲击具有一定的滞后性且持续性较强,收入增加对能源消费的拉动最为迅速但后期持续性较弱,人口密度对人均能源消费具有负向冲击。采用非线性函数的预测结果表明:未来10年内我国仍面临较大的能源消费压力,需要通过制定科学的城市建设规划、促进产业结构优化升级等途径控制城市化过程中的能源消费。     

基于小波分析与Mann-Kendall法的上海市近12年空气质量变化

综合应用小波分析和Mann Kendall非参数检验方法,对上海市近12 a PM10、SO2和NO2逐日空气污染指数序列进行分析,揭示了空气污染变化的多尺度特征、变化趋势和突变特性,以深入了解上海市空气质量状况。结果表明：PM10、SO2和NO2污染序列呈现多尺度的变化特征,具有1 000 d和300 d左右的中、小时间尺度周期。在小尺度上,各序列具有300 d左右的主周期和30 d左右的次周期。空气污染具有“冬重夏轻”的特征,冬季和春季是污染比较严重的时段;2007年夏季以来,空气质量总体趋于好转。近12 a来各序列均呈显著的减少趋势;PM10序列突变开始于2006年7月3日前后,SO2于2010年3月21日前后,NO2则于2006年4月18日前后;突变后,各序列基本均呈显著的下降趋势。最后,提出了未来改善上海市空气质量的相关建议。     

Using air pollution based community clusters to explore air pollution health effects in children

To study respiratory health effects of long-term exposure to ambient air pollutant mixture, we observed 7058 school children 5-16 years of age living in the four Chinese cities of Lanzhou, Chongqing, Wuhan, and Guangzhou. These children were enrolled from elementary schools located in eight districts, one urban district and one suburban district in each of the above cities. Ambient levels of PM(2.5), PM(10-2.5), total suspended particles (TSP), SO(2), and NO(x) were measured in these districts from 1993 to 1996. Based on a cluster analysis of arithmetic mean concentrations of PM(2.5), PM(10-2.5), (TSP-PM(10)), SO(2), and NO(x), we classified these children into four ordinal categories of exposure to ambient air pollutant mixtures. We tested for exposure-response relationships using logistic regression models, controlling for relevant covariates. We observed monotonic, positive relationships of exposure to the pollutant mixture with prevalence rates of cough with phlegm and wheeze. Other outcomes were not associated with the exposure in a monotonic exposure-response pattern. Even so, odds ratios for cough, phlegm, bronchitis, and asthma in the higher exposure district clusters were all higher than in the lowest exposure district cluster. We found evidence that exposure to the pollutant mixtures had adverse effects on children living in the four Chinese cities.     

南京城市化进程与热岛效应的初步研究

城市化过程对气候变化有着重要影响,全面而准确的分析城市化进程是十分重要的。以南京市为例,利用南京地区1985~2007年年平均气温和1985~2010年源于统计年鉴的4类城市化指标数据,使用人工神经网络方法以及综合指标法,分析了南京市城市化综合发展水平变化及其热岛效应的关系。结果表明：南京城市化进程分为稳步发展阶段（1985~2000年）和快速发展阶段（2001~2010年）,城市化综合评价指数增长速率分别为01/10a和06/10a;南京市1985~2007年年平均气温呈波动式上升,平均城郊温差03℃,温度差异明显,总体上热岛强度呈波动增加趋势,尤其 2000年之后,以019℃/10a的速率迅速增加;热岛强度与城市化综合评价指数之间相关系数为075,呈显著地线性相关关系     

工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响

本文从生产要素投入端将环境污染引至索洛增长模型,理论考察工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响机制,基于1999—2014年我国30个省份的面板数据,以SO_2排放量作为环境污染水平的代理变量,采用面板平滑迁移回归(PSTR)模型检验全国及分区域工业经济结构、经济增长对环境污染的非线性影响效应及区域差异性。研究结果表明:随着工业化进程的不断加快,工业产出及污染排放均呈现不断上升的趋势,但由于资本边际收益递减规律使得这种增长趋势逐渐减弱,最终导致经济增长和环境污染增长趋于稳态,当污染排放增长率降低为负时,经济增长对环境污染的影响作用由正向转变为负向。实证表明我国工业经济结构、经济增长与SO_2排放具有显著的产出水平门槛效应,随着经济产出水平由低区制平滑的过渡到高区制,经济增长对SO_2排放的影响由正向促进作用转变为负向减排效应,但工业经济结构对SO_2排放呈现逐渐增强正向促进作用,可见工业经济结构、经济增长对SO_2排放具有显著的非线性影响。此外,研究发现工业经济结构、经济增长对SO_2排放的非线性影响存在显著的区域差异性,东部地区经济增长与SO_2排放呈现显著的倒"U"型曲线关系,而在中西部地区表现出逐渐增强的促进作用,中部地区的工业经济结构对SO_2排放的促进作用最大,西部其次,东部最弱,研究还表明,减排技术水平以及环境治理投资增加对SO_2污染排放具有遏制作用,能源投资的增加加速了SO_2的排放。在未来经济发展中,应摒弃传统"高投入、高消耗"的工业化模式,政府应实施创新管理,完善环境保护立法,鼓励企业发展环境污染治理方面的技术,避免以环境容量过渡为代价,追求工业经济高质量、可持续发展模式。     

长沙市两种空气质量预报方法检验对比

为探索新的空气质量预报方法，提高预报准确率，采用统计和对比方法，分析了长沙市空气质量现状，介绍了天气形势相似及动态逐步回归两种空气质量统计预报方法，并对其一年多的运行结果进行了检验和对比。结果表明，长沙市空气污染主要由PM\-\{10\}和SO\-2浓度超标引起, 且具有明显的空间分布特征;5年来长沙城市空气质量明显好转;两种预报方法对各污染物都有一定的预报能力，预报的误差绝对值多集中在30以内，而级别误差基本上在1级以内。两种方法对NO\-2的预报准确率均在98%左右,预报效果优良。绝对误差对比发现，两种预报方法对SO\-2的预报明显优于PM\-\{10\}预报；级别准确率对比时，两种预报方法对3种污染物的预报准确率相近。两种预报方法对3个污染因子的预报准确率呈现出NO\-2优于SO\-2优于PM\-\{10\}的趋势。     

城市化进程中的武汉市空气环境响应特征研究

以武汉市2000~2013年数据为基础,构建了城市化综合水平和空气环境综合指数的评价指标体系,利用结构熵权法和响应度模型对城市化进程中的空气环境响应时序特征和整体响应强度进行了比较分析。结果表明:(1)2000年后武汉市城市化呈现快速增长态势,进入了一个快速增长时期;空气环境综合指数及其分量呈现不同的变化特征,综合指数呈波动中递增趋势;(2)空气环境综合指数及其分量对城市化有着不同的响应特征,其中,空气质量指数与综合指数由正响应转向负响应,2010年为拐点,表明近年来,武汉市空气环境压力变大,空气质量有恶化的趋势;(3)相同城市化进程中,空气环境质量的正向响应相对于空气负荷压力的减小具有不一致性和滞后性,2013年后的武汉市空气质量需要持久努力改善。城市空气环境质量改善是一个漫长的过程,需要在减小空气污染排放的压力同时,调整产业结构、节能减排,并要积极预防城市化扩张过程中的建设施工、道路、裸露地面等扬尘污染。     

长江中游城市群PM2.5时空特征及影响因素研究

近年来，伴随着工业化和城市化进程的加快，长江中游城市群灰霾天气持续增多，空气污染问题日益突出。基于2015年1月至2016年2月长江中游城市群189个空气质量监测站点的PM2.5逐时监测数据，采用普通克里金插值、探索性空间数据分析法和相关系数法，从年、季、月尺度上分析了PM2.5的空间分布格局及其影响因素。结果表明：（1）在年尺度上，长江中游城市群PM2.5浓度空间分布总体呈现出明显的北部高南部低，局部地区略有突出的特征，该区PM2.5浓度年均值为55.28 μg/m3，其中湖北省PM2.5的年均值为三省市最高，为68.17 μg/m3；其次为湖南省，年均值为53.66 μg/m3；江西省PM2.5的年均值较小，为44.01 μg/m3。（2）在季节尺度上，长江中游城市群PM2.5浓度表现出冬春季高，夏秋季低的现势性，这与区域内夏季高温多雨、冬季低温少雨的气候条件密切相关。（3）长江中游城市群PM2.5月浓度变化大致呈U形分布，1月份PM2.5浓度最高， 1~6月份，PM2.5浓度呈逐步下降趋势， 6~8月份，区域PM2.5浓度处于“U”字的谷底。（4）NO2、CO是影响PM2.5浓度的两项主控大气污染物，而降水量和相对湿度则是影响PM2.5浓度的两个重要气象因素。 关键词： PM2.5浓度；时空特征；气象因素；长江中游城市群     

Characterization of water-soluble ion species in urban ambient particles

Concentrations and distributions of water-soluble ion species contained in ambient particles were measured in a coastal urban area, Kaohsiung City, Taiwan. PM10 and PM2.5 samples were collected using a dichotomous sampler from November 1998 to April 1999 and were analyzed for water-soluble ion species with ion chromatography. On the average, ion species measured in this study accounted for 42.2% of the PM2.5 and 35.7% of the PM10. It was found that SO4(2-) , NO3-, and NH4+ dominated the identifiable components within both fine (PM2.5) and coarse (PM2.5-10) fractions, and occupied 90.0% and 80.6% of total dissolved ionic concentrations for PM2.5 and PM10. The secondary aerosol formed through the NOx/SO2 gas-to-particle conversion was estimated based on the oxidation ratio of sulfur and nitrogen (SOR and NOR, respectively), i.e., sulfate sulfur/nitrate nitrogen to total sulfur/total nitrogen. The average SOR/NOR values were 0.25/0.07 and 0.29/0.12 for PM25 and PM10, respectively. The high SOR and NOR values obtained in this study suggested that there existed a secondary formation of SO4(2-) from SO2 along with NO3- from NOx in the atmosphere.