基于地面监测数据的2013~2015年长三角地区PM2.5时空特征

近年来,长三角地区灰霾天气持续增多,空气细颗粒物污染问题日益突出。基于2013年1月至2015年5月长三角地区及周边缓冲区内共214个空气质量监测站点PM_2.5逐时监测数据,运用普通克里金插值方法,从年、季、月尺度上分析了PM_2.5的空间分布格局和时间动态变化。结果表明:(1)2 a来,长三角地区PM_2.5浓度空间分布明显呈现整体北部高南部低,局部地区略有突出的分布特征;长三角地区PM_2.5浓度年均值为57.08μg/m³;其中,江苏省PM_2.5的年均值为三省市最高,为65.84μg/m³;其次为上海市,年均值为53.87μg/m³;浙江省PM_2.5的年均值较小,为51.53μg/m³。(2)从季节尺度分析,长三角地区PM_2.5浓度变化表现出冬春季高,夏秋季低的变化趋势;这与区域内冬季风向来源、降水稀少、气象扩散条件差有着密切的关系; (3)长三角地区月浓度变化大致呈U形分布; 12月份PM_2.5浓度最高; 3月份以后, PM_2.5浓度开始呈逐步下降趋势;在5~9月份,区域PM_2.5处于"U"字的谷底,其中6月份夏收时期秸秆焚烧、气象等因素导致PM_2.5浓度有略微升高;进入10月份后迅速攀升,且11、12月份呈现持续升高态势。     

长三角PM2.5和O3变化特征及与气象要素的关系

依据2017年长三角地区的空气质量小时数据,结合同期ECMWF气象资料,采用GIS空间分析、相关性分析和数理统计研究了区域O3、PM2.5的时空变化特征及其与气象因素的关系.结果 表明:(1)长三角城市群O3浓度在5和9月值最高,O3_8 h日变化特征呈拉伸型S曲线,在19:00、20:00达到浓度峰值,峰值浓度最大的地区是滁州,为111 μg/m3;O3空间分布由北到南逐渐降低,并且春季(136.57 μg/m3)＞夏季(117.35μg/m3)＞秋季(83.23 μg/m3)＞冬季(77.06 μg/m3);O3与其前体物CO、NO2相关性较强;当15＜T≤20℃,100＜PRS≤100.5 kpa时,O3浓度超标最严重.(2)PM2.5浓度月均值呈不规则U型分布,低谷期在7、8月;上海浙江区域日均浓度第一个峰值在9:00～10:00,安徽江苏区域是11:00～12:00,第二个峰值均在21:00;PM2.5空间分布内陆城市高于沿海城市,冬季(62.21 μg/m3)＞春季(44.70μg/m3)≈秋季(44.14 μg/m3)＞夏季(31.33μg/m3);与NO2、SO2相比,PM2.5和CO相关性更强;O3与温度、相对湿度是正相关,与风速、风向、气压、边界层高度、降水量则是负相关,PM2.5与风向、气压是正相关,与其他因素是负相关;当温度低于5℃,100＜PRS≤100.5 kpa时,长三角城市群PM2.5超标率最高.     

长江中游城市群土地利用变化对PM2.5污染的影响及空间溢出效应

城市群已成为当今中国空气污染的重灾区,严重损害了区域生态环境与人体健康,但少有研究考虑如何通过优化土地利用结构,使大气环境的自然净化能力最大化,进而减少既定污染排放对空气质量的负面效应。鉴于此,以城市化进程迅速、空气污染严重的长江中游城市群为实证对象,从土地利用结构的视角出发,利用自主反演的高精度PM_2.5数据,基于广义可加模型与空间回归模型,揭示2005～2020年土地利用变化对PM_2.5浓度的非线性影响及其空间溢出效应。研究结果表明：(1)2005～2020年长江中游城市群建设用地大幅增加而耕地持续减少,PM_2.5浓度在2011年前后呈现先上升后下降趋势,并具有显著的空间自相关性;(2)土地利用变化对PM_2.5浓度的影响为复杂的非线性关系,其中建设用地与耕地变化对PM_2.5浓度的影响存在边际递减效应;(3)土地利用变化对PM_2.5浓度的影响存在显著的空间溢出效应,且除草地外,各地类对PM_2.5浓度影响的直接效应均大于间接效应;(4...     

上海崇明岛近三年PM_(2.5)浓度变化特征与气象条件的关系

利用2011年1月~2014年2月上海崇明岛地区颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))的连续监测资料,研究了PM_(2.5)总体分布、季节变化、日变化及浓度频率分布规律,初步分析了逆温、相对湿度、风向风速等气象要素对颗粒物浓度的影响。结果表明:2011~2013年该地区PM_(2.5)平均值分别为24.7,33.6和28.3μg/m~3,均低于PM2.5的年平均浓度限值35μg/m~3,细粒子污染程度较轻。PM_(2.5)浓度日变化幅度不大,呈微弱的单峰型分布,9∶00左右达到一天中的最大值,15∶00左右达到最小值。PM_(2.5)浓度的季节分布特征明显,呈现出冬季春季秋季夏季,一般情况下5月份PM_(2.5)月均浓度值最高,8月份浓度最低。PM_(2.5)日平均浓度有57.9%达到国家空气质量一级标准,有93.4%达到国家空气质量二级标准,超标率为6.6%。对PM_(2.5)与各气象要素进行分析后发现:PM_(2.5)质量浓度在逆温层结稳定、风速小、高湿以及近地面盛行西北到西风这样的静稳天气条件配合高空西北方向上的外来污染物输送,容易造成高浓度的PM_(2.5)污染。     

长江中游城市群城市土地利用效率空间溢出效应研究

城市群城市土地利用效率是城市群城市土地要素有效配置、合理利用以及城市经营管理水平的综合体现。在使用DEA方法得到2003～2015年长江中游城市群28个城市土地利用效率并且分析其变化趋势以及空间关联性的基础上,构建SDM模型对长江中游城市群的城市土地利用效率空间溢出效应进行分析。研究结果表明：（1）2003～2015年长江中游城市群城市土地利用效率总体呈波动变化趋势。长江中游城市群城市土地利用效率存在空间负相关关系,城市土地利用效率具有空间异质性;（2）通过构建SDM模型分析表明,外商直接投资额以及人均地区生产总值是长江中游城市群城市土地利用效率的主要驱动因素;（3）长江中游城市群城市土地利用效率的空间溢出效应较弱,在一定程度上反映了长江中游城市群城市之间的空间相互作用较弱,经济联系还不够紧密。因此,长江中游城市群需要进一步构建城市合作机制,提高城市土地利用系统的整体性和联动性,推进区域经济协同发展。     

基于LUR模型探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响——以长株潭城市群为例

随着城市化进程的加快,空气污染问题已成为中国最主要城市问题之一,严重影响公众健康。当前微观尺度下空气监测点周围景观格局对PM25浓度影响的研究较少,以长株潭城市群为例,选取地形、污染源、人口、道路交通、土地利用与城市景观格局6大类预测变量,其中城市景观格局选取边缘密度、连续度、形状指数、斑块平均面积、蔓延度、均匀度指数7个景观指数,运用逐步线性回归模型,探究城市景观格局对PM25浓度的影响。研究结果显示：（1）所选取的土地景观格局指数可以解释研究区PM25浓度的732%的变异,模型拟合较好;（2）影响PM25浓度的土地利用类型包括建设用地、林地、草地与水体。微观尺度下城市各类型景观格局中连续度和形状指数对PM25影响显著,建设用地连续度越高,分布越集聚,PM25浓度越高;水体形状指数越小,形状越简单规则,越易降低PM25浓度;（3）城市整体景观格局中,景观聚集程度与景观多样性等因素对PM25浓度产生重要影响。减少景观内各类型斑块的离散分布,使各景观类型均匀分布于整体景观内,有助于降低PM25浓度。研究结果可为未来大气防治与城市规划提供参考依据。〖HJ1〗〖HJ〗〖JP+1〗     

2015年长三角地区城市PM2.5时空格局及影响因素分析

PM_2.5浓度值增加对大气能见度、人体健康和气候变化有着重要影响。采用2015年长三角地区监测数据,运用探索性空间数据分析法和相关系数法,分析长三角地区城市PM_2.5污染的时空格局和影响因素,结果表明：（1）2015年长三角地区城市PM_2.5年均浓度值为54.54 μg/m³,季节变化总体呈现春冬高夏秋低的季节性周期变化规律,1月和12月为一年中PM_2.5污染最严重的月份,污染范围最广,5~9月是PM_2.5浓度值优良时段,日均值春季和冬季的波动周期较短而剧烈,夏季和秋季波动周期相对较长而平缓。（2）2015年长三角地区城市PM_2.5年均浓度值整体上从江苏到浙江呈减少趋势,具有北高南低,局部突出的特征。（3）长三角地区城市PM_2.5浓度空间上存在集聚现象,低值集聚主要分布在浙江沿海地区,高值集聚主要分布在苏南地区。（4）燃烧排放的烟尘和前体物的二次转化对长三角地区PM_2.5浓度有显著影响。风速和降水量是影响PM_2.5浓度的两个重要气象因素。     

基于多源遥感数据的中国PM2.5变化趋势与影响因素分析

基于长时间序列的遥感反演PM_(2.5)数据,采用Theil-Sen median趋势分析、Mann-Kendall、R/S和相关系数分析法,分析了1998～2014年我国PM_(2.5)时空格局、空间变化特征以及污染来源。结果表明:1998～2014年期间,最高只有24.67%的国土面积上,PM_(2.5)浓度达到世界卫生组织(WHO)的年平均准则值10μg/m~3的要求;PM_(2.5)浓度小于10μg/m~3地区主要是青藏高原、台湾、北疆,内蒙古北部和黑龙江西北部,年均PM_(2.5)浓度大于95μg/m~3的地区主要是南疆和华北平原。1998～2014年期间,全国61.84%的国土面积PM_(2.5)浓度呈上升趋势,平均上升了3.91μg/m~3,上升最大值为39.1μg/m~3。其中,呈显著上升的地区主要分布在中西部地区和华北平原,且未来部分地区仍呈增长的趋势。PM_(2.5)浓度上升的驱动因素包括自然因素与人类活动排放,其中,南疆的PM_(2.5)主要来自塔克拉玛干沙漠的沙尘气溶胶,而其他地区PM_(2.5)主要来自人类活动排放。     

淮海经济区PM2.5时空特征及影响因素

PM2.5对区域环境和人体健康有着重要影响,淮海经济区作为东部沿海经济发展带的重要支撑部分,剖析其PM2.5时空特征及其影响因素对于京津冀和长三角城市群开展区域空气污染的联防有着重要意义.首先采用时间序列分析对研究区PM2.5浓度特征进行分析,其次利用空间分析方法分析了淮海经济区PM2.5时空特征,最后基于淮海经济区PM2.5空间自相关特征,进一步采用地理加权回归模型探究了PM2.5浓度的影响因素及其空间异质性.结果 表明:(1)淮海经济区逐日PM2.5浓度值呈现出周期性的脉冲型起伏变化规律,整体呈现出冬秋季高、春夏低的"U"型趋势.逐日PM2.5浓度振荡周期短周期为2～3d,长周期为6～7d.(2)淮海经济区PM2.5浓度的空间局部相关性呈现出周期性的变化规律.全年热点区域主要集中在研究区西北的菏泽市和西南的徐州市,冷点区则主要集中在沿海区域.(3)淮海经济区PM2.5浓度影响因素主要包括平均气温、平均降水、平均风速、林地比例和路网密度等因素,不同因素对PM2.5浓度影响存在显著的空间异质性.     

1998～2016年长江经济带PM2.5时空演化的多尺度分析

基于全球大气PM_(2.5)年均浓度栅格数据集,采用重力模型、变异系数和探索性空间数据分析等方法,从区域、省域、市域、县域和栅格等多个尺度,对长江经济带PM_(2.5)时空演化特征进行系统分析。结果发现:(1)1998～2016年,长江经济带PM_(2.5)年均浓度均高于全国平均水平,且大体呈"倒U型"变化趋势,2005年是长江经济带PM_(2.5)年均浓度变化的重要拐点;(2)长江经济带PM_(2.5)的时空演化表现出显著的空间尺度效应,在不同空间尺度上,PM_(2.5)年均浓度的空间分异特征具有明显差别,但其空间差异均呈扩大态势;(3)长江经济带PM_(2.5)年均浓度存在显著的空间正相关性,且主要表现为高值集聚特征。     

夏季南亚高压年代际变化及其对长江中下游降水的影响

夏季南亚高压对我国长江中下游旱涝分布有重要影响,为深入认识长江中下游夏季降水年代际演变规律和机理,提高其短期气候预测水平,利用1960~2015年NCEP/NCAR再分析资料和地面气象站降水资料,分析夏季南亚高压年代际变化及其对长江中下游降水的影响。结果表明：夏季南亚高压强度、面积、南界、东伸脊点、西伸脊点和脊线均存在显著的年代际变化,长江中下游夏季降水也有明显年代际转折,南亚高压脊线与长江中下游夏季降水相关最好,呈显著负相关。夏季南亚高压脊线年代际偏南期,南亚高压偏大偏强,长江中下游高层气流强,且形成发散;副高增强西伸,印度有稳定低压存在,长江中下游处于副高西北侧和西风槽前,盛行西南风,与北方来的偏西气流汇合;低层风场有明显切变和辐合,从孟湾、南海输送来的水汽在长江中下游辐合上升,导致降水偏多。1990s初至2000s初,夏季南亚高压年代际减弱西撤,副高减弱东撤,但由于两个高压减弱程度较小,长江中下游夏季降水仍偏多。     

近52a长江中下游地区极端降水的时空变化特征

长江中下游地区是我国主要农业区,同时也是降水异常,洪涝灾害频繁发生的地区之一,对长江中下游地区极端降水变化的研究,可以为该区农业生产及防洪减灾提供参考依据。利用1961~2012年间的长江中下游地区84个站点的逐日降水观测资料,基于年最大日降水(AM)序列与超门限峰值降水(POT)序列,通过滑动平均、Mann-Kendall检验法、线性倾向估计等方法,分析了该地区极端降水事件的时空变化特征。结果表明:(1)长江中下游地区近52a来极端降水量呈现为较明显的增加趋势,且极端降水量速率为9.3mm/10a,存在较为明显的年代际波动变化特征,1990年以后进入极端降水量偏多的时期;(2)AM与POT序列多年平均值大值主要分布在江西省大部、湖北东南部以及安徽南部;AM与POT序列多年标准差大值主要分布江西东南部与北部,湖北东南部以及湖南西北部;AM序列多年平均值与标准差均高于POT序列,AM序列年际间振幅要明显强于POT序列,极端降水年际变化幅度大于年内变化;(3)长江中下游沿岸地区年最大日降水量主要表现为增加趋势,长江以北的西部地区则主要表现为减少趋势;长江沿岸地区以及中东部地区的极端降水量主要表现为增加趋势,西部地区则主要表现为减少趋势。     

长江三角洲城市群PM_(2.5)时空演变及影响因素

科学识别PM_(2.5)的空间分异及其驱动因素,是实现区域空气污染治理的关键。以国测点日均PM_(2.5)浓度为数据来源,基于多种空间分析方法,研究长江三角洲城市群PM_(2.5)浓度的时空演变及影响因素。结果发现:(1)2013～2017年,长江三角洲城市群的PM_(2.5)年平均浓度,处于不断下降的趋势;城市间的差异,呈现逐渐减少的趋势。(2)一年中,12月份的PM_(2.5)浓度最高,8月份的PM_(2.5)浓度最低。1～12月,PM_(2.5)浓度先减后增。(3)2013年,PM_(2.5)高浓度区域主要分布在江苏省;2017年,PM_(2.5)高浓度区域主要分布在安徽省。5年间,PM_(2.5)浓度的空间重心,向安徽省转移72 km。(4)长江三角洲城市群PM_(2.5)浓度存在明显的空间自相关。存在PM_(2.5)浓度高-高值区、低-低值区"扎堆"现象,且集聚程度趋于增大。(5)影响PM_(2.5)浓度的因素包括了自然因素和社会因素。自然因素中,降雨与PM_(2.5)浓度显著相关。社会因素主要来自工业排放、交通排放和能源消耗。其中,能源消耗的影响程度最大,工业排放次之,交通排放最后。     

制度创新：依托武汉建设长江中游城市群

经过上千年的发育和发展,我国长江中游流域已形成了规模庞大的、以武汉为中心、经济联系紧密的城市群落的雏形。通过对长江中游城市群内部的分析以及与珠江三角洲、长江三角洲等发达区域的比较,阐明了其经济发展相对滞后 和城市群内部各城市间发展水平参差不齐的深层次制度性障碍,提供了诸如转变政府职能,建立跨行政地界的区域协调机构,城市土地制度改革和促进区域内小城镇发展等一系列以区域整体协调和持续发展为目标的制度创新的基本思路。在此基础上,提出了圈层梯度推进、建设以武汉为中心的长江中游城市群的发展战略。为实现我国东部地区产业向西部转移,推进西部大开发提供了重要的战略支点,从而促进全国经济全面持续快速发展。     

长江中下游流域农村环境质量变化及影响因素研究

基于长江中下游流域6省17县市467家农户在2005~2010年期间关于农村环境对比变化的调查数据,构建了现代化进程中农村环境质量变化及影响因素的差分方程模型,并对近5年长江流域农村环境变化现状及其影响因素进行深入分析。结果表明,（1）我国长江中下游流域的农村环境质量下降变化出现了明显加快总趋势。其中长江中游流域地区农村环境质量下降变化明显比长江下游流域地区下降的变化幅度大,但长江中下游地区农业生产环境有显著好转。（2）长江中游和下游流域农村环境质量变化影响因素既有同质性也有差异性。其中同质性表现都对自然资源过度开发和人们环保意识弱。差异性体现长江中游地区影响环境变化的主要因素是城市化和农业现代化进程加快造成环境质量快速下降,而长江下游农村地区主要是人口压力大,工业化程度和城乡一体化程度高,农村地区面对生活排放和工业排放的叠加影响,从而造成环境质量的下降。研究结论对实现我国工业化、城市化和农业现代化同步发展的“十二·五”规划目标具有实际意义     

长江经济带沿江城市群空间分布格局与联动机理研究

引导长江经济带沿江城市群协同发展是新时期我国重要的区域发展战略。基于空间平滑核密度估算法、空间溢出系数、局域空间聚类指数、关联度滞后效应模型和因果检验模型,系统分析我国长江经济带沿江城市群的空间分布格局以及上中下游地区联动机理。研究表明:1目前长江流域发育程度达到城市群界定标准的有长江三角洲、长江中游和成渝三个城市群;2长江经济带城市群之间经济发展存在正向关联;3在流域联动方向上呈现出自下游长江三角洲城市群→中游城市群→上游成渝城市群的单向联动关系,且引致关联存在滞后效应。因此,有效畅通长江经济带城市群的空间溢出渠道、提高沿江城市之间的空间关联度,是缩小长江流域上中下游地区之间空间分布差异,推动流域一体化实现的关键。     

基于“耦合距离”的长江中游城市群一体化空间范围定量测度

国内外研究者贡献了大量城市群边界识别研究的成果,但少见从城市群一体化角度定量界定城市群空间范围的研究,不足以给盲目"组群"、不合时宜"入群"的"城市群病"问题提供可行的解决方案。该文借用金属价键理论,定位城市群为内部个体共享共建资源、以整体形态与外部合作竞争、边界范围具有时空可变性的"利益共同体",在此基础上,构建了城市群一体化动态耦合关系模型,以"耦合距离"为媒介测度了长江中游城市群一体化区域规模与空间范围。研究结果表明:(1)泛武汉城市圈、环长株潭城市群分别具备发展边界半径100、150 km城市群一体化区域的潜力,长江中游城市群较长时期内不具备发展边界半径超过200 km的条件;(2)城市群等级层次分明,泛武汉城市圈环长株潭城市群环鄱阳湖城市群,武汉、长沙区域中心性强,但均不具备绝对中心辐射能力;(3)二级城市群中,环长株潭城市群发育程度最高,泛武汉城市圈中存在"洼地",环鄱阳湖城市群出现"脱群"现象;(4)长江中游城市群目前实际空间范围包括"武汉—黄冈—孝感"及"长株潭—益阳",不到原规划规模的1/4,具备形成"武汉长沙"双中心一体化的城市群模式的潜力。研究结论为决策长江中游城市群一体化发展规划提供了科学参考。