2000~2018年京津冀城市群PM2.5时空演变及其与城市扩张的关联

京津冀城市群是中国三大城市群之一,其城市化进程对大气污染造成了严重的影响.基于土地利用、站点实测和遥感反演的PM_2.5浓度数据集,辅以趋势分析和分段线性回归等方法,分析了2000～2018年京津冀城市群PM_2.5浓度的时空演变格局及其与城市扩张的关联.结果表明：（1） 2000～2018年京津冀城市群PM_2.5浓度变化呈明显的阶段特征,2000～2013年PM_2.5浓度呈显著增加的趋势[slope=1.598 0μg·（m³·a）^-1,P<0.001],其中69.97%的区域呈显著增加趋势（P<0.05）; 2013～2018年PM_2.5浓度呈显著减小的趋势[slope=-4.990 8μg·（m³·a）^-1,P<0.001],其中85.81%的区域呈显著减小的趋势（P<0.05）;（2） PM_2.5浓度整体呈从东南向西北递减的趋势,高污染区[ρ...     

2000～2021年成渝城市群PM2.5时空变化及驱动机制多维探测

研究成渝城市群PM_2.5浓度时空变化和驱动机制，对区域大气环境保护和国家经济可持续发展具有重要意义.基于PM_2.5遥感数据、 DEM数据、基于站点的气象数据、 MODIS NDVI数据、人口密度数据、夜间灯光数据、路网数据和土地利用类型数据，采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显著性检验等方法，结合地理探测器，在多时空尺度上分析成渝城市群PM_2.5时空变化，并探测影响其变化的驱动机制.结果表明，2000～2021年成渝城市群PM_2.5浓度整体呈波动下降态势，冬季PM_2.5污染最为突出.PM_2.5浓度具有明显的空间异质性，呈现出“中间高，四周低”的空间分布特征，PM_2.5浓度高值区主要集中在自贡、内江、资阳和广安，PM_2.5浓度呈显著下降的区域主要集中在重庆西部等地.因子探测结果表明，成渝城市群PM_2.5浓度空间分异受气候、地形、植被和人文因子共同影响.高程、...     

京津冀大气污染传输通道区大气污染时空格局研究

客观理解京津冀大气污染传输通道城市（“2+26”城市）空气污染时空格局对于区域大气污染联合防治具有重要意义.本研究采用遥感数据反演的PM_2.5浓度产品，利用趋势分析法和重心分析法，揭示了京津冀城市大气污染传输通道区2000~2015年大气污染时空格局演化特征.结果表明：（1）区域PM_2.5平均浓度整体呈现出太行山脉区域较低，太行山脉以东较高的格局，城镇地区明显高于周边地区.（2）2000~2015年区域PM_2.5年均浓度总体呈增加趋势，主要表现在2000~2007年，呈显著增加趋势的面积占全区的88.48%，之后呈稳定状态.（3）区域PM_2.5污染重心位于衡水、邢台和德州3市交界处，区域北部大气污染较严重.本研究可为京津冀及周边地区大气污染防治政策制定和措施实施提供参考与支持.     

运用地理探测器研究京津冀城市群PM2.5浓度变化及影响因素

研究京津冀城市群PM_2.5浓度时空格局变化和影响因素,对区域大气环境保护和经济可持续发展具有十分重要的意义.基于PM_2.5遥感数据、地面站点气象数据、DEM数据、MODIS NDVI数据、夜间灯光数据、人口密度数据、土地利用类型数据和路网数据,利用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和Getis-Ord G_i*分析,运用地理探测器分析京津冀城市群PM_2.5浓度时空变化和空间聚集特征,并探究影响其空间分异的影响因素.结果表明：(1)2000—2021年京津冀城市群PM_2.5污染严重,全年平均PM_2.5浓度为59.94μg/m³,冬季是京津冀城市群PM_2.5污染的高发季,但京津冀城市群PM_2.5浓度总体呈下降趋势,变化斜率为–0.85μg/(m³·a).(2)PM_2.5浓度在空间上呈东南高、西北低的分布格局,且P...     

2015~2019年河南省PM2.5时空特征与驱动因素分析

PM_2.5是雾-霾中的主要成分,河南省已成为PM_2.5污染防治重点地区之一.基于2015～2019年河南省PM_2.5浓度数据,使用空间自相关和空间热点探测方法分析其时空特征,引入地理探测器方法分析气象因素、空气质量因素和社会因素对PM_2.5浓度的解释力度.结果表明,河南省2015～2019年PM_2.5浓度整体呈现降低趋势,高污染天数减少和低污染天数增加,高污染逐步向中污染转化;PM_2.5浓度具备明显的空间聚集特征,全局空间自相关指数先降后升,空间热点集中在豫北地区（安阳市、鹤壁市、新乡市和焦作市）,空间冷点集中在豫西地区（三门峡市、洛阳市和南阳市）;空间重心转移呈现出北上的趋势;单因子探测显示,在9个影响因子中,土地利用类型（解释力度为0.511,下同）、降水量（0.312）和NO₂浓度（0.277）是影响PM_2.5浓度最明显的因子,其余因子影响力排序为PM₁₀浓度（0.255）、温度（0....     

2013—2015年中国PM2.5污染状况时空变化

自2013年我国首次开展全国范围PM_2.5近地面监测以来,少有研究从全国空间尺度分析近3年全国PM_2.5污染状况时空变化的总体特征,识别PM_2.5污染加剧或缓解的空间范围,更缺乏直接对比评估国家大气污染重点防控区内外PM_2.5污染特征变化的差异.基于2013—2015年PM_2.5监测数据,综合运用时空统计分析与空间插值制图手段,揭示近3年ρ(PM_2.5)及不同等级污染天数的时空变化格局,并着重对比分析“三区十群”区域内外ρ(PM_2.5)的变化差异.结果表明,2013—2015年,全国持续监测的413个站点中有335个监测站点ρ(PM_2.5)年均值下降,其中218个站点实现连续两年年均浓度降低,74个站点ρ(PM_2.5)年均值降至符合国家二级标准;全国大部分地区ρ(PM_2.5)年超标率由50%以上降至30%以下,重度污染站点占比由88.38%降至73.77%,严重污染站点占比由65.86%降至36.35%;长三角城市群、长株潭城市群、武汉及周边城市群、陕西关中城市群PM_2.5污染呈现明显好转趋势;西藏、云贵高原以及海峡西岸城市群、珠三角城市群等沿海地区ρ(PM_2.5)一直较低,空气质量相对优良;但与此同时,京津冀城市群、山东半岛城市群及河南中部和北部地区仍是中国PM_2.5重污染区域,新疆西南部、合肥、南昌等地区逐渐形成新的PM_2.5重污染格局.      

太原市PM2.5浓度的气象特征影响分析及预报

利用2016～2020年太原市污染物浓度资料、以及国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了太原市PM_2.5浓度的变化特征以及湿度、降水、风和混合层厚度等气象条件对PM_2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因,建立基于LSTM神经网络的PM_2.5浓度预报模型.结果表明,2016～2020年太原市区冬季出现的重污染天数最多,其中2017年冬季出现天数最多为28 d, PM_2.5浓度总体呈现出秋冬季节高,春夏季节低,周末PM_2.5浓度高于工作日浓度,PM_2.5浓度日变化大致呈现双峰型分布,分别出现在09:00左右和23:00至翌日01:00.除相对湿度和冬季气温外,其余气象要素与PM_2.5浓度在四季均表现为负相关.影响太原市区PM_2.5浓度升高的污染源主要位于其NE-ENE-E方向,西北部地区的相对不明显.汛期当达到中雨(降水量≥10 mm)以上级别的降水都对PM_2.5浓度降低有明...     

2013～2020年天津市PM2.5-O3污染变化趋势和影响因素分析

基于2013～2020年高时空分辨率的PM_2.5和O₃在线监测数据以及气象观测数据,利用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波耦合逐步回归等技术,对天津市PM_2.5和O₃浓度变化趋势、相互关系和影响因素进行了分析.结果表明,与2013年相比,2020年天津市PM_2.5浓度下降50.0%,O₃浓度上升25.8%.从月际变化来看,与2013～2017年相比,2018～2020年天津市PM_2.5浓度月际间差异逐渐缩小,O₃浓度从4月开始出现明显上升,污染发生时间节点提前.O₃与PM_2.5的相关性呈现明显的季节性分布特征,冬季整体呈负相关,夏季正相关且相关性比其他季节高.不同季节O₃与PM_2.5之间的拟合斜率与相关性系数整体呈正比例关系,拟合斜率与相关性系数的比值逐年升高说明PM_2.5对O_3...     

2018～2020年北京市大气PM2.5污染特征及改善原因

利用2018～2020年北京市33个环境评价站和5个区域评价站的空气质量数据,以及气象数据和北京市城区PM_2.5组分数据,研究了3年间北京PM_2.5的浓度演变、时空变化和重污染发生情况,并对PM_2.5组分和气象条件变化进行比较分析.结果发现,3年间北京市ρ(PM_2.5)分别为51、42和38μg·m^-3,2020年的PM_2.5相比2017年下降30.9%,但仍超过国际标准8.6%;北京市PM_2.5空间分布依旧维持南高北低的特征,但南北差异逐年减小,区域浓度趋于均一化;1～3月PM_2.5浓度相对较高,8～9月PM_2.5浓度相对较低,采暖季各污染物浓度均显著高于非采暖季,NO_x和CO分别偏高58.4%和52.9%,PM_2.5偏高27.5%;采暖季和非采暖季PM_2.5日变化出现反向特征,采暖季夜间PM_2.5明显...     

疫情管控期西安PM2.5和O3污染特征及成因分析

基于西安疫情管控期空气监测数据,分析PM_2.5和O₃的时空序列特征,从PM_2.5源解析、O₃前体物VOCs溯源、气象要素和区域传输方向探讨污染成因.结果表明：(1)管控期PM_2.5和O₃分别同比上升20.39%和23.72%,其他参数均下降;与管控前后时期相比,管控期PM_2.5和PM₁₀日均值协同变化趋势减弱,O₃和NO₂此消彼长趋势增强;相比去年同期,PM_2.5小时值升高11～19μg·m^-3,O₃小时值夜间18:00～23:00升幅增大,为10～19μg·m^-3.(2)污染物浓度变化呈现一定的空间聚集协同性;受地形及植被阻滞吸附影响,PM_2.5污染集中在北部,由于城郊NO₂滴定效果弱于城区,表现为南部郊区O₃污染较...     

基于CMAQ模式和自适应偏最小二乘回归法的中国地区PM2.5浓度动力-统计预报方法研究

采用CMAQ模式和自适应偏最小二乘回归法相结合的动力-统计预报方法,对2014年1—12月全国252个环境监测站的PM_(2.5)浓度逐时预报值进行了滚动订正,分析了订正前后PM_(2.5)浓度的时空变化特征,重点研究该方法在中国不同地区不同季节的适用性.结果表明:CMAQ模式预报的PM_(2.5)浓度年平均和秋冬季季节平均偏差表现为非均匀空间分布特征,即辽宁、山东部分地区、川渝地区及华中、华东、华南大部分地区预报偏高,京津冀和西部大部分地区预报偏低;订正后PM_(2.5)浓度与实测值的空间分布较一致,上述偏高和偏低地区的PM_(2.5)浓度预报误差显著减小;秋冬季PM_(2.5)浓度预报和订正偏差均大于年平均值.全国区域平均PM_(2.5)浓度实测值存在明显的季节变化特征,1—3月和11—12月较大,其他月份较小;PM_(2.5)浓度预报误差较大,多数时刻预报偏低,尤其是1—3月和11—12月偏低较明显;订正后PM_(2.5)浓度与实测值较接近,而且时间变化趋势较一致,秋冬季PM_(2.5)浓度预报和订正偏差亦明显大于春夏季.秋冬季4个重点污染区域中,京津冀地区PM_(2.5)实测浓度的区域平均值较大,川渝地区次之,长三角和珠三角地区较小;珠三角地区PM_(2.5)浓度预报和订正效果较好,川渝和长三角地区次之,京津冀地区相对较差;经滚动订正后,全年和秋冬季时段PM_(2.5)浓度订正值与实测值的相关系数均显著增加,误差显著减小,尤其是秋冬季订正效果较好.川渝地区的订正改进幅度最大,长三角和京津冀地区次之,珠三角地区较小.本文方法均适用于非污染日和污染日全国范围的PM_(2.5)预报浓度订正,两种天气过程PM_(2.5)浓度的订正效果均较好;该方法对于改进京津冀地区污染日的PM_(2.5)浓度预报更有效,其他3个地区非污染日的订正改进效果优于污染日.本文研究结果可为改进空气质量预报、重霾污染天气预警和防治提供新技术途径和科学依据.     

PM2.5和O3污染协同防控区的遥感精细划定与分析

针对地面站点监测数据难以支撑大气PM_2.5与O₃污染防控区边界划定的问题,融合大气污染浓度遥感估算建模与GIS统计分析模型,提出了一种基于PM_2.5和O₃浓度遥感估算结果的协同防控区精细划定方法,开展了2015~2020年月和年尺度的全国PM_2.5与O₃污染协同防控成效定量分析与防控区精细划定研究.结果表明,2015~2020年,我国PM_2.5浓度总体下降显著但O₃浓度基本持平,PM_2.5污染在秋冬超标严重,O₃污染则在春夏;同时PM_2.5与O₃浓度变化在空间上的不一致性显著,其中PM_2.5下降且O₃上升、PM_2.5与O₃均下降、PM_2.5与O₃均上升和PM_2.5上升O₃下降的面积占比分别为38.34%、35.12%、15.24%和10.89%.遥感精细划定范围显示,PM_2.5和O₃协同防控区域的边界具有显著动态变化特征,在时间变化上呈现先扩大后缩小的趋势,主体范围集中在"2+26"城市、汾渭平原、长三角北部和山东半岛.以PM_2.5或O₃单一防控为主的区域范围较为稳定,辽吉、鄂湘赣、成渝和塔克拉玛干沙漠-河西走廊区域需以PM_2.5防控为主,珠三角、长三角和环渤海湾部分区域则应以O₃防控为主.基于卫星遥感手段的PM_2.5和O₃协同防控区域边界精细划定方法可更好辅助国家PM_2.5和O₃协同防控策略制定需求.     

中国典型城市群PM2.5污染特征研究进展

为进一步梳理近年来我国城市区域大气PM_2.5污染防治方面的研究成果,基于我国31个城市PM_2.5污染现状,以城市群为视角,总结了京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群PM_2.5组成与污染特征,分析了PM_2.5及其含碳气溶胶、水溶性无机离子、地壳元素等的整体特征,并在城市群间进行对比分析.结果表明:①3个城市群的ρ（PM_2.5）高低顺序依次为京津冀城市群>川渝城市群>长三角城市群,长距离传输使PM_2.5污染成为京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群面临的共同问题.②3个城市群的PM_2.5中均以SNA和OC为主,尽管ρ（PM_2.5）水平有下降趋势,但个别污染物（如SNA）略呈上升趋势.③京津冀城市群与川渝城市群的ρ（OC）接近,并且均高于长三角城市群的80%,较高的ρ（OC）/ρ（EC）反映我国城市群普遍存在SOC污染.④各城市群PM_2.5监测网（如监测时间和采样方法）发展水平迥异,城市群之间的相互影响和传输机制尚不清楚.建议今后的研究向以下几个方面扩展:①对城郊乡村等大气背景点,以及水库、湖泊等地化循环的重要源汇区域开展研究.②针对同一区域开展采样时段更长且研究方法和分析手段上保持一致的研究.③借用国外经验公式时需考虑我国国情,对基础研究方法开展一系列优化,建立符合我国国情的标准化研究方法.      

淮海经济区核心区污染排放对重点区域城市PM2.5贡献研究

基于WRF-CMAQ空气质量模型，采用开关污染源排放的敏感性试验方法，定量分析了淮海经济区核心区污染排放对京津冀区域、"2+26 "大气污染传输通道城市、汾渭平原地区和长三角区域PM_2.5的贡献.结果表明，对京津冀区域，污染贡献比例最大值出现在10月份，同时对不同城市的贡献值在10%以内变化；对" 2+26"大气传输通道城市，影响的时空差异变化明显，其中对聊城市、菏泽市和济南市的贡献值均超过了10%；对汾渭平原地区的贡献总体较弱，最大贡献值低于5%；对长三角区域，贡献值在不同城市间的时空差异变化明显.考虑到淮海经济区地处京津冀和长三角过渡地带，且对京津冀和长三角区域PM_2.5影响较大，建议尽快将淮海经济区核心地区纳入国家大气污染重点控制区.     

近20年来中国典型区域PM2.5时空演变过程

近20年来PM_(2.5)污染严重制约了中国可持续发展.长时间序列历史监测数据的缺失阻碍了相关研究.为此,本文以四大典型区域2013~2016年的PM_(2.5)浓度监测值和2000~2016年MODIS AOD数据、边界层高度、温度等气象数据作为基础数据,将反向人工神经网络和支持向量回归机两种算法相结合,构建组合模拟模型,并利用地理空间分析技术实现近20年来PM_(2.5)浓度历史变化过程的情景再现.研究结果表明,组合模型具有较低的误差和更高的泛化能力;时空分析结果表明,2000~2010年京津冀和东三省PM_(2.5)浓度持续增长,珠三角PM_(2.5)浓度缓慢下降,3个研究区PM_(2.5)污染范围呈扩大趋势,长三角PM_(2.5)浓度值及污染范围基本保持稳定.2012年4个研究区PM_(2.5)浓度值降低且污染范围缩小,但2013~2016年PM_(2.5)浓度略微上升后又下降,高污染范围缩小,这与国家采取PM_(2.5)区域联防等治理措施有关.     

我国城市PM2.5污染的健康风险及经济损失评价

开展大样本城市的空气污染造成人群健康风险及经济损失研究,对于推进空气污染的防控与区域合作治理、公众健康素养提升具有重要意义.本文以我国62个环保重点监测城市为样本,运用环境健康风险与环境价值评估方法,对2015年PM_(2.5)污染引发的健康风险及经济损失进行评价,结果表明PM_(2.5)污染造成约12.51万人早逝[95%CI(置信区间):3.33~20.59万人]及1 009.59万人次患病、门诊和住院(95%CI:470.38~1 501.93万人次),占这些城市市区总人口的3.53%(95%CI:1.64%~5.26%).造成经济损失5 705.57亿元(95%CI:1 930.82~8 742.14亿元),占这些城市GDP总和的1.53%(95%CI:0.52%~2.35%),人均经济损失1 970元(95%CI:667~3 018元).四大城市群中,京津冀在健康风险、健康经济损失及其占GDP比重、人均损失方面均高于长三角、珠三角及东北.三大经济区中,东部的健康风险及经济损失高于中部与西部,三地的人均经济损失差别不大.南北方的经济损失相差很小,但北方的经济损失占GDP比重与人均损失均远高于南方.保定、郑州、济南、北京等市PM_(2.5)浓度很高,健康风险与经济损失问题突出.     

新冠肺炎疫情期间气象条件和排放变化对PM2.5的影响

本文基于WRF-CMAQ定量分析了2020年1~3月全国337城市气象条件和排放变化对PM_2.5浓度的影响.全国气象条件整体转好1.7%,1月转差1.6%,2~3月分别偏有利1.3%和7.9%;全国污染物排放下降使得PM_2.5浓度同比下降14.1%,1~3月分别下降4.0%、25.7%和15.0%.武汉第一季度实测PM_2.5浓度同比降幅高于全国水平,与其气象条件大幅转好且污染排放降幅较大有关.北京在疫情发生前和严控期PM_2.5浓度同比升高,主要为气象转差所致;复工复产期同比下降,主要为污染排放大幅下降所致."2+26"城市、汾渭平原和长三角在第一季度PM_2.5浓度同比均下降,长三角降幅最大,与其污染排放大幅下降有关;"2+26"城市和汾渭平原在疫情发生前气象条件大幅转差,严控期大幅转好,长三角在复工复产期气象条件最有利;重点区域均为疫情严控期污染排放降幅最高,复工复产期降幅趋缓.     

我国燃煤电厂PM2.5减排潜力预测与分析

为研究燃煤电厂在燃煤发电机组结构优化调整和不同末端控制措施条件下PM_2.5的排放情况,以2012年为基准年,设计了分阶段、分地区不断优化的控制情景(基准、适中、加严和最严情景),并依据《大气细颗粒物一次源排放清单编制技术指南(试行)》建立的减排潜力模型对2017年、2020年和2030年我国燃煤电厂PM_2.5减排潜力及空间分布进行预测分析. 结果表明:通过燃煤发电机组结构优化调整,2017年、2020年和2030年我国燃煤电厂PM_2.5排放量与调整前相比可分别减少3.62×104、8.52×104和24.43×104 t,但相对于基准年而言,PM_2.5排放量并未减少;进一步结合末端控制措施优化进行控制,PM_2.5最大减排潜力(相对于基准年而言)可分别达到59.42×104±7.83×104、82.83×104±5.82×104和81.89×104±6.76×104 t,最高减排比例分别达到66.5%±8.8%、92.8%±6.5%和91.6%±7.6%. 我国各省(市/区)燃煤电厂PM_2.5减排潜力与其煤耗量和采取的控制措施有关,燃煤量越大,控制措施越严格,则减排潜力越大. 京津冀、长三角和珠三角地区燃煤电厂在实现超低排放,即最严情景下2017年PM_2.5减排潜力分别为5.93×104、12.04×104和4.70×104 t;2017年、2020年和2030年这3个区域PM_2.5总减排潜力分别为22.68×104、22.36×104和22.07×104 t. 内蒙古、江苏、山东、广东、河北和山西等地在实施超低排放后,其PM_2.5减排潜力均超过4×104 t,并且在全国范围内实施超低排放可显著降低我国燃煤电厂PM_2.5排放量.      

珠三角地区大气PM2.5中重金属污染水平及健康风险评价

采集了珠三角地区2014—2015年冬、夏两季的环境空气PM_(2.5)样品,利用电感耦合等离体质谱仪(ICP-MS)测定了样品中的重金属含量,并采用US EPA环境健康风险评价模型,对其健康风险进行了评估.结果表明:环境空气中重金属元素Pb、Cu、Zn、Cd、As、Ni、Cr的浓度分别为11.1~183.0、48.5~406.0、110~1218、0.2~14.4、3.5~77.0、0.38~18.90、2.89~93.20 ng·m-3,浓度大小顺序为:ZnCuPbAsCrNiCd;除As外,其余重金属浓度均表现为冬季高于夏季.元素As经皮肤黏滞及口腔摄入的非致癌风险值均在安全范围内,但经呼吸途径暴露存在非致癌风险;Cu、Zn、Cd、Cr经3种途径暴露不存在非致癌风险;元素Pb、As、Cd、Cr经皮肤黏滞及口腔摄入的致癌风险均值尚在安全值范围内,但经呼吸暴露存在致癌风险;元素Ni经3种途径暴露不存在致癌风险.对于综合危害指数(HI),除As外,其他金属元素的HI值均低于安全值,各金属元素的HI值大小顺序为:AsCdNiCr.研究表明,在珠三角区域环境空气PM_(2.5)中,元素As、Cr存在一定的健康风险.     

南昌市城市空气PM2.5和PM10时空变异特征及其与景观格局的关系

基于2013—2015年南昌市9个空气环境监测点的连续数据,分析了空气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度(以下简称浓度)的时空变异规律,并以景观格局指数为定量指标,研究了监测点的两种颗粒物浓度与其周边500 m半径、1000 m半径缓冲区的土地利用状况的关系.结果表明:(1)南昌市3年来PM_(2.5)和PM_(10)浓度逐年显著降低.(2)通过聚类分析,9个监测站依据颗粒物污染可分为4大类,表现出一致的城乡梯度差异.(3)在斑块类型水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度与500、1000 m半径缓冲区的C-PLAND(建筑用地覆盖率)、C-SHDI(建筑用地多样性指数)显著正相关,与1000m缓冲区的F-ED(林地边界密度)显著正相关;与F-PLAND(林地覆盖率)、C-Fi(建筑用地分离度指数)、F-MPS(林地平均斑块面积)显著负相关.在景观水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度在500 m缓冲区与LPI(最大斑块所占景观比例)显著负相关;与1000 m缓冲区的MPS(平均斑块面积)显著负相关.景观格局指数直接反映土地利用状况,它与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性,表现出生态学中典型的"源汇景观"关系.