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     

安徽省冬季PM2.5污染来源及其成因分析

随着中国城市化和工业化的加速发展，大气污染的问题日益突出，严重危害公众身体健康。基于安徽省逐小时PM2.5浓度监测数据，采用后向轨迹模式、潜在源因子分析法（PSCF）和权重浓度分析法（CWT），构建PM2.5来源分析模型，分析了安徽省PM2.5的来源，并结合地理探测器辨析了影响PM2.5本底贡献浓度的驱动因子。结果表明：（1）本底贡献、本底外溢和外地输送这3个动态过程对安徽省PM2.5浓度的时空变化有重要的影响；（2）PM2.5月累计逐小时测量浓度、总浓度、外地输送浓度、本底贡献浓度、本底外溢浓度和月均PM2.5本底排放贡献率，均在整体呈现出西南高、东北低的分布趋势，但前3项在安徽西北部的阜阳、亳州和淮北等地出现高值区；（3）安徽省约97.5%的面积外地输送贡献率>50%，下辖市PM2.5本底排放贡献率在30%~50%，说明1月污染以外地输送为主；（4）工厂密度、车辆保有量密度和人口密度对PM2.5月累计本底贡献浓度的解释力q值分别为0.33、0.47和0.61，通过与PM2.5月累计测量浓度地理探测分析结果的比较，表明人为要素与PM2.5月累计本底贡献浓度的关系更加密切。研究结果可为区域大气污染治理提供科学的参考依据。     

1998~2016年中国大气PM2.5污染浓度空间格局演化 ——基于339个城市的实证研究

摘要： 近年来,与PM2.5相关的大气环境质量状况和改善问题一直是社会和公众关注的热点话题。通过选取中国339个地级市为研究对象，采用重心模型和局部空间自相关的研究方法，对中国339个城市大气PM2.5污染浓度空间格局演化进行实证分析。结果显示：（1）从重心分析来看，1998~2016年内的中国大气PM2.5污染浓度几何重心位于渭河平原附近以及中国东部和北方的大气PM2.5污染程度分别相对高于西部和南方地区。（2）从局部空间自相关分析来看，1998~2016年期间“高-高”类型的空间正相关的地区主要集中在华北地区、华中地区、华东地区、长江中下游沿岸城市及四川盆地；“低-低”类型的空间正相关的地区主要集中在西南和西北地区，也零星出现在东北和福建的部分城市中。最后对中国大气PM2.5污染空间格局进行初步成因探析。     

长三角城市群城市创新产出的空间集聚及其溢出效应

基于2005～2014年空间面板数据，运用空间计量经济学方法，对长三角城市群26个城市创新产出的空间集聚及空间溢出效应进行了实证研究。结果表明：（1）长三角城市群城市创新产出呈现显著的空间正相关，空间集聚特征明显，总体上形成了以上海为核心，以南京、杭州、宁波、合肥等城市为重要创新节点，由沿海向内陆发散的空间集聚格局。（2）长三角城市群城市创新产出在地理空间上具有显著的正向空间溢出效应，邻近城市创新产出的提高，将促进本城市创新能力的增强。（3）空间效应对城市群城市创新产出的作用显著，忽视空间要素对城市群创新产出的影响，将使估计结果产生偏差。（4）各创新要素对城市群城市创新产出的影响存在差异，人力资本、资金投入水平和创新平台不仅能提高本城市和邻近城市的创新水平，而且对城市群的创新发展具有显著的促进作用；经济发展水平和对外交流学习能力对本城市创新产出的正向作用显著，对邻近城市具有明显的负向溢出效应，而对城市群创新产出的作用并不显著；政府支持力度对本城市创新产出具有促进作用，对邻近城市创新产出作用不显著，对城市群创新产出的促进作用较弱。最后提出了提升长三角城市群城市创新发展水平的政策建议和未来的研究方向。     

基于OMI数据的成渝城市群对流层NO2浓度遥感监测

利用Aura卫星的OMI（Ozone Monitoring Instrument）传感器最新版对流层NO2垂直柱浓度数据产品，结合线性拟合、趋势分析和空间自相关分析等方法，系统分析了2005~2017年成渝城市群对流层NO2垂直柱浓度的时空特征及变化趋势。结果表明：OMI对流层NO2柱浓度数据与成渝城市群NO2地面监测数据变化趋势基本一致，且存在良好的相关性；时间上，2005~2012年NO2年均柱浓度增加明显，增幅达52.38%，2012年后呈下降趋势。NO2柱浓度季节变化明显，浓度水平基本为：冬季>秋季>春季>夏季。NO2柱浓度月均值具有类似于正弦函数的周期性，1年一个周期，低值出现在每年的7、8月，高值出现在11、12和1月；空间上，经济较发达地区的NO2浓度大于经济欠发达地区。2005~2012年99.58%的区域NO2浓度上升,2012~2017年80.50%的区域NO2下降，但是成渝城市群边缘的山区NO2浓度依然呈增长趋势。成都、重庆对流层NO2柱浓度具有明显的局部空间正相关特性。     

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。     

成渝城市群城市空间扩展冷热点格局演化趋势模拟

城市空间扩展作为城镇化在空间上最显著的特征,不仅可以衡量城市的城镇化水平,还可以对城市的可持续发展起到指导作用。以成渝城市群(Chengdu-Chongqing Urban Agglomeration, CCUA)为例,基于夜间灯光遥感数据,首先,分析了成渝城市群城市空间扩展的冷热点分布特征;其次,结合研究区域生态空间约束条件,构建了最小累积阻力面模型,模拟了成渝城市群城市空间扩展冷热点格局的演化趋势。结果表明:成渝地区空间扩展的冷热点在不同的时期体现出不同的特征。在1992～1996、1996～2002、2002～2009、2009～2015年4个时间段内,城市空间扩展的自相关性逐渐减弱,冷热点分布的全局特征逐渐趋于随机化,局部特征体现出城市空间扩展的多样性,具体表现为热点区域经历了"点状扩张-点环扩张-点轴扩张-轴带辐射"的格局转变过程。成渝城市群空间扩展的冷热点演化趋势在不同规模的城市扩张模拟中,热点区域不断增加。在城市空间扩展5%时,只有4个以成都、绵阳、达州、眉山为主的热点城市,当在城市空间扩展20%时,所有城市(共16个)其空间扩张强度均超过10%,发展成为城市空间扩展的热点区域。     

基于DEA模型的环鄱阳湖区城市群空间网络结构绩效分析

基于多中心网络城市理论和集群网络结构竞争理论，在构建城市群网络空间绩效分析框架和评价指标体系的基础上，采用DEA的BCC模型和Malmquist指数模型，对2008~2010年环鄱阳湖区城市群42个城市空间网络联系效率进行了分析。研究表明：（1）从效率总体比较来看，环鄱阳湖区内的大部分城市处在空间网络联系的生产前沿面上，不在生产前沿面上的城市逐渐向生产前沿面靠近；（2）从效率分解来看，环鄱阳湖城市群空间网络绩效的变化是技术效率和技术水平共同作用的结果，其中，技术水平起的作用更为明显；（3）从效率空间差异分布看，环鄱阳湖区城市群空间网络绩效呈现核心区大于边缘区、边缘区大于外围区的规律，而城市群空间网络发展速度呈现外围区最高，核心区次之，边缘区最低的规律     

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.     

城市化水平、工业化水平对空气质量的影响分析——基于湖北省16城市2005～2017年数据的时空模型

基于湖北省16城市2005~2017年数据，应用空间计量模型研究城市化水平、工业化水平对空气SO2、NO2、PM10含量的影响。结果显示，在城市化水平中，人均GDP对空气中SO2含量有显著负向影响，对NO2有显著正向影响，民用汽车的数量、公路里程对城市空气中SO2、NO2、PM10含量有显著正向影响，工业化水平对空气中SO2、NO2显著负向影响，对PM10含量有显著正向影响，人均绿地面积对空气中SO2的含量有显著负向影响，对NO2、PM10的影响不显著。为此，必须加快产业转型升级，做好产业发展规划；必须强化城市民用汽车尾气排放检测，加强城市配套园林建设；必须建立城市绿色发展联动机制，做好区域巡查监管。     

长江经济带土地生态安全时空演化特征及影响因素

为了实现长江经济带“共抓大保护，不搞大开发”的发展目标，系统分析该地带土地生态安全问题是关键。通过构建土地生态安全DPSIR模型，对2006~2016年长江经济带110个地级市的土地生态安全水平进行评价，在此基础上，运用探索性空间数据分析与地理探测器方法探究土地生态安全的时空演化特征及主要影响因素。研究得出：(1)时间上，2006~2016年长江经济带土地生态安全水平呈现明显的增长趋势，土地生态安全状况逐渐改善；空间上，土地生态安全水平从东向西逐渐递减，但其空间差异正逐步缩小；区域间，长江三角洲城市群、长江中游城市群成为土地生态安全水平的增长热点区，并向城市群外围逐步扩散。(2)长江经济带土地生态安全存在着显著的正空间自相关，呈现集聚分布特征：土地生态安全高值（H-H）集聚区主要分布于长三角地区，低值（L-L）集聚区主要分布于湖南、贵州二省的部分地区。(3)经济社会发展水平、环境保护力度、土地利用效率、城市化水平为长江经济带土地生态安全的主导影响因素，但不同区域的主导驱动因素存在显著差异，这为改善土地生态安全，提出有针对性的政策建议提供了理论依据。     

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〗     

长江中游城市群经济-城市-社会-环境耦合度空间差异分析

以长江中游城市群的36个城市为例,构建了经济发展、城市化、社会保障、生态环境综合评价指标体系,运用耦合度模型评估了36个城市2011~2013年的耦合度,并利用GIS技术分析系统的得分与耦合度的空间分布特征。结果表明:长江中游城市群的36个城市的经济发展、城市化和社会保障水平的空间分布比较相似,三者间存在显著的正相关关系。但是,存在显著性的地区差异。36个城市生态环境得分均值很高,城市之间差异很小。从耦合度的空间分布来看,长江中游城市群明显存在3个高耦合度的聚集区域,即长株潭城市圈,武汉-南昌(含鄂州、黄石和九江)城市带和鄂北4市,即十堰、襄阳、宜昌和荆门。最后,36个城市之间耦合度的差异呈现逐年缩小的趋势。     

耕地资源变化的空间计量及其驱动力分析——以江苏省为例

采用1998~2008年江苏省13个地级市的耕地数据，分析了近10 a来耕地数量变化的基本过程及空间差异。然后运用Moran I指数验证了耕地资源分布空间相关性的存在，并利用空间计量模型研究了江苏省耕地数量变化的驱动机制。结果表明：（1）1998~2008年，江苏省耕地面积净减少2969×104 hm2，平均每年减少270×104 hm2。耕地数量变化存在明显的空间差异，无锡、苏州、常州、南京和镇江5个地区耕地资源减少最为严重；（2）全省耕地资源空间分布存在明显的空间相关性，1998~2008年，耕地面积Moran I值由0400 3增加至0452 4，呈逐步增强的趋势；（3）人口、经济增长和粮经作物比是江苏省耕地数量变化的主要驱动因子，其弹性系数分别为-0803、-0070、0069；（4）相邻地区各因素的空间扩散效应对耕地数量变化存在显著的影响，其弹性系数为0779，因此，未来在制定耕地保护政策，应考虑区域耕地资源分布的空间相关性，推进跨区域耕地保护机制的形成，建立一体化的区域耕地保护政策。     

长三角城市群臭氧浓度的时空分异及驱动因素

运用克里金插值、空间自相关分析、冷热点分析和地理探测等定量分析方法，对长三角城市群2015~2017年O3浓度的时空分异特征及驱动因素进行了探讨。结果表明：（1）2015~2017年长三角城市群O3浓度呈上升趋势，O3日最大8 h滑动平均值第90百分位数平均浓度由149 μg/m3上升到166 μg/m3，平均超标率由9.3%上升到12.1%，以O3为首要污染物的天数占超标总天数的比例由32.3%上升到46.4%。（2）受气温和降水量年际波动的影响，各年份O3月均浓度变化曲线形状不同。但O3超标都主要发生在4~9月，超标天数分别占2015、2016、2017年的88.3%、98.2%和97.0%。（3）由于安徽O3浓度快速上升，长三角城市群O3浓度空间分布格局由东高西低演变为北高南低，且同质化增强、异质性减弱。（4）随着O3浓度的上升，O3浓度热点区由环太湖地区向南京都市圈扩展，冷点区在安徽有明显收缩。（5）地理探测表明，长三角城市群O3浓度空间分异主要受经济规模、城市化和排放源等社会经济因素驱动，且均呈正向影响。自然因素中的降水量和风速呈负向影响，分别对O3有显著的清除和扩散作用。     

城市土地利用类型与PM2.5浓度相关性研究——以武汉市为例

随着我国工业化的不断发展,在我国的主要经济发展地区的雾霾天气不断爆发,使我国的大气环境日益恶化,严重影响了人们的日常生活和身体健康。PM2.5作为雾霾的重要组成成分,也日渐成为环境领域的研究热点问题。随着全球性变化研究领域逐渐加强了对土地利用与生态环境的相关研究,因此无论从法律和社会经济发展的角度,还是从生态资源保护与环境可持续发展的角度,土地利用与PM2.5的相关研究都显得相当重要。研究目的:分析武汉市各类用地类型与PM2.5浓度的相关性程度。研究方法:使用ENVI与ArcGIS对武汉市2013年MODIS气溶胶产品进行空间分析与插值处理,再应用SPSS将其与武汉市2013年10个观测点的PM2.5浓度数据作相关性分析,以证实MODIS气溶胶厚度与PM2.5浓度的相关性,并建立两者的线性回归方程,然后利用计算后的武汉市整体PM2.5浓度分布与各土地利用类型进行相关性研究。研究结果:武汉市PM2.5浓度有明显的空间分布特征,绿化面积比例与PM2.5浓度呈显著负相关,建设用地面积比例与PM2.5浓度呈显著正相关,未利用地面积比例虽然与PM2.5浓度呈正相关,但相关性较低,而耕地与水体对PM2.5浓度没有显著影响。研究结论:土地利用类型对武汉市PM2.5浓度的分布有显著的影响,其与搭载MODIS传感器的遥感卫星监测方式的结合能成为研究大范围特定区域PM2.5浓度空间格局的新方法,并且增加城市绿化面积,控制建设用地规模能有效减少PM2.5浓度。     

我国中部地区城市群多中心结构的增长效应

多中心城市群是要素在经过多重集聚扩散后形成的空间均衡，已成为城市群发展的政策目标。我国城镇化水平发展时间较短，地区差异较大，因此需结合具体城市群的发展阶段研究其空间优化问题。基于2005~2014年中部六大城市群的市域数据，从人口规模分布和产业空间布局两个维度出发，定量分析其城市群空间结构对地区经济增长的影响。研究结果表明：（1）在控制了其他影响因素之后，城市群人口空间结构会对经济增长的影响呈现倒“U”型曲线特征，即由单中心向多中心结构转变；（2）产业布局的空间集中对城市群经济增长具有正向促进作用。这一结论对中部地区如何合理有效引导要素等资源流动来拓展发展新空间、优化发展新格局和提升经济发展效率和城镇化质量具有一定的参考价值和政策意义。     

基于地理探测器的土地开发度时空差异及其驱动因素

土地开发度（LDD）是衡量区域人类活动对土地开发利用的程度。分析土地开发度的时空差异和驱动机制能更加深刻的认识人类活动与区域土地利用之间的关系，为研制区域差别化的土地管控政策提供依据。通过分析全国345个城市2009~2015年土地开发度的时空差异，并采用地理探测器探测其驱动因素及其空间差异。研究表明：（1）全国土地开发度从2009年的4.1%持续增加到2015年的4.47%，并在东、中、西3个区域上表现出显著的空间差异；（2）345个城市的土地开发度总体呈上升趋势，且呈现明显的空间差异。土地开发度高的城市主要在城市群集聚，并在长江经济带、丝绸之路经济带等区域表现较快增长。（3）全国土地开发度由投资驱动和人口驱动为主转变为产业驱动和人口驱动为主，东、中、西3个区域土地开发度的主导驱动因素有所差异。     

武汉城市圈人口分布的时空格局

基于1990~2010年人口统计数据，结合数理统计分析方法和GIS空间分析方法，探讨了武汉城市圈人口空间分布的时空格局分异规律，得出以下结论：（1）圈域人口规模持续稳步增长，可划分为1990~1999年剧增阶段、1999~2006年滞涨阶段和2006~2010年稳步增长3个阶段；（2）圈域人口格局表现为东西向的交通廊道（宜黄 黄黄 黄小高速）指向且不断得到强化；（3）人口密度的空间变异系数先升后降，圈域人口分布的空间差异先扩大后缩小，但空间差异的绝对水平即空间异质性特征仍较为突出；（4）人口分布的动态变化格局表现为“圈层式”空间分异，圈域人口分布的主要方向为西北 东南向，且在进一步的往东南方向集聚；（5）圈域人口格局是自然地理条件、区域公共政策、社会经济发展和交通运输条件共同作用的结果     

基于分形理论的江苏沿江城镇体系研究

开放条件下，“全球 地方”作用深刻影响着区域城镇体系，沿江发达地区表现尤其典型。基于分形的相关理论和方法，以2006年为时空断面，对江苏沿江地区城镇体系的空间分布进行实证研究。结果表明：（1）区域城镇规模等级结构服从Zipf定律，首位城市南京在区域城市体系中的垄断性相对较强，但并非处于绝对垄断地位；（2）空间关联维数显示，沿江地区城镇体系的交通网络通达性优良，各城镇间联系紧密；（3）根据分维数和无标度区分析，三大城市群中，宁镇扬城市群分形发育最好，苏锡常次之，通泰城市群分形发育最差；（4）扬州、镇江、南京和苏州的城镇集聚程度较高，分形发育较为成熟；南通、泰州、无锡和常州的集聚程度均较低，分形结构不佳。扬州在区域城镇体系中分形发育最为完善，中心性最好，历史上形成的这种空间格局至今没有变化.