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。     

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.     

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     

中部地区外向型经济发展水平时空格局及影响因素

从外资、外贸、外经三方面入手,测度中部地区外向型经济发展水平,探讨其时空格局及影响因素。结果表明:(1) 2005～2015年中部地区外向型经济发展水平的变异系数呈下降趋势,区域差距在缩小。(2)低水平区和较低水平区范围缩小但始终占据绝对优势且空间集聚特征明显;较高水平区、高水平区数量较少且分散,外向型经济逐渐形成"东南高、西北低"的空间格局。(3)外向型经济发展水平的空间集聚程度不断增强; HH区数量大幅提高,LL区波动下降但仍占主导地位;外向型经济发展热点区主要集聚分布在东南部,冷点区分布在西南—东北一带。(4)外向型经济发展水平时空格局影响因素影响力大小依次为:城镇化率、第二产业产值比重、与最近一级海港或内河港口的距离、第三产业比重、口岸数量占全省比重、科技支出占财政总支出的比重、与最近中心城市的距离、人均财政收入。     

长江经济带PM_(2.5)时空特征及影响因素研究

大气细颗粒物(PM_(2.5))因其对空气环境质量乃至人类健康的巨大危害而逐渐引起学者们的关注。本文以我国综合实力最强、战略支撑作用最为突出的区域之一——长江经济带为研究对象,基于城市级空气质量监测数据,运用地理学时空分析与GIS可视化方法探索并呈现了2015年长江经济带PM_(2.5)的时空分布特征及其演变规律;在此基础上,结合空间回归模型考察了PM_(2.5)浓度与区域城市发展之间的内在关系。结果表明,就空间特征而言,长江中下游地区PM_(2.5)污染较长江上游地区更为严重,长江北岸地区比长江南岸地区更为严重;PM_(2.5)高浓度集聚地带主要位于鄂皖苏大部分地区,与空气质量较佳的云南及其周边地区呈"对角"分布状态。长江经济带内城市间PM_(2.5)浓度存在着显著的正向空间自相关,且自相关性随距离增大而不断减弱,其门槛尺度约为900 km;在这一范围内,PM_(2.5)空间集聚效应较为明显。就时间特征而言,冬季PM_(2.5)浓度相对较高,春秋两季次之,夏季空气质量最好;各地区浓度分布在年初相对离散,后有所趋同。此外,PM_(2.5)与其他类型的大气污染物(如SO2、NO2、O3)浓度两两之间均存在着显著的正相关性,暗示大气污染物从原发污染演变为二次污染,形成恶性循环。空间回归分析结果表明,PM_(2.5)污染随经济发展水平的提高呈现先上升后下降的趋势,在一定程度上支持了"环境库兹涅兹曲线"假说;且人口密度、公共交通运输强度均在不同程度上导致长江经济带PM_(2.5)浓度的升高。最后,从区域性联防联控、不同类型大气污染物协同治理、促进经济发展方式转型等方面为长江经济带的大气环境治理提出切实可行的政策建议。     

西南地区PM2.5人口暴露风险时空演变及与景观格局关联分析

大气PM_2.5污染是我国重大的生态环境问题之一,分析PM_2.5污染及其人口暴露风险时空演变特征,揭示景观格局对大气PM_2.5浓度变化的影响,对揭示大气污染格局,进而改善人居环境具有重要意义。以PM_2.5、人口格网数据为基础,采用暴露风险模型、趋势分析模型探究西南地区2000～2020年PM_2.5人口暴露风险的时空演变特征,并基于3期土地利用数据,在最佳移动窗口的基础上测算景观格局指数,运用相关系数法揭示景观格局与PM_2.5及其人口暴露风险关系。结果表明：(1)研究期内西南地区及各省年均PM_2.5浓度整体呈先缓慢上升再快速下降的特点,其空间分布存在显著的东西差异。(2)PM_2.5人口暴露风险空间分布格局各年均较为相似,较高、高和极高风险区多分布于人口集中的城镇地区。从空间变化看,PM_2.5人口暴露风险极显著下降区多出现在各地级市中心城区,极显著上升区多出现在城区边缘及中小城镇。(3)在各类型景...     

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。     

长江三角洲海洋经济空间发展格局及其一体化发展策略

海洋经济空间发展格局的形成与区域海洋经济发展密切相关,探讨区域海洋经济空间发展格局,提出优化策略,对提升区域海洋经济综合竞争力具有重要的意义。运用定量与定性相结合的方法,分析了长江三角洲海洋经济空间发展格局,研究结果表明长三角海洋经济发展不均衡,空间差异显著;海洋产业地域空间集聚态势明显;形成了以上海、嘉兴、杭州、绍兴、宁波和舟山为中心的三角地带,以连云港、盐城和南通为中心的北部轴线,以台州和温州为中心的南部轴线,所组成的“三角两翼”海洋经济空间发展格局。在此基础上,提出了长江三角洲海洋经济一体化发展的策略。     

长三角城市群各业用地价格的空间分布格局及影响因素

运用空间自相关及地理加权回归方法,揭示长三角城市群各业用地价格的空间分布及关联特征,并分析其影响因素的空间异质性,丰富和发展城市群地价空间分布规律的理论研究。研究结果表明:工业用地价格普遍偏低,商住地价价格较高,符合城市间土地级差收益规律,但商住倒挂现象明显;在空间分布上,工业地价从浙东南向苏北呈梯度递减,在空间上呈现显著空间正相关,表现为低值空间集聚;居住地价在空间上呈现出较强的空间正相关,具体表现为一、二线城市为高值集聚,商服地价不存在空间自相关性;人均可支配收入、公共财政支出对长三角城市群工业地价的影响空间差异显著,城市等级、国内生产总值和人均可支配收入对居住地价的影响空间差异明显,商服地价主要受到社会消费品总额、每万人公共汽车数量和公共财政支出影响。     

基于MODIS-EVI数据的长江三角洲地区植被变化的特征

基于2001~2010年MODIS EVI植被指数产品数据,结合国家标准气象站逐月气温、降雨及日照时数资料,对长江三角洲地区植被的时空变化特征进行分析。结果表明：（1）空间分布上,该区域西南部以林地为主,而东北部以农田为主,近10 a植被变化面积占总面积的32%,以农田的转出和城镇的转入为主;（2）区域年最大EVI整体呈减少趋势（-0028/10 a）,不同季节下,夏冬季均呈减少趋势（以2月和8月份最为显著）,春秋季则呈增加趋势（以5月和10月份最为显著）;（3）不同植被类型下,城镇和农田EVI呈不同程度减少趋势,以城镇EVI下降速度(-0076/10 a）最为显著（R2=077）,而林地变化较弱;(4)研究区湿润气候环境下,农田和林地年最大EVI与日照时数和气温多呈正相关性,与降雨多呈负相关性,其中以林地EVI与2~4月份日照时数的正相关性较为显著,城镇EVI与气象因子的关系相对较弱,更多的是受城镇化等人类活动的影响     

长江三角洲巨型城市区初步研究

首先介绍了巨型城市区产生的背景、概念和研究进展,指出巨型城市区由形体上分离但功能上相互联系的20到50个城镇组成,在一个或多个较大的中心城市周围集聚,通过新劳动功能分工显示出巨大的经济力量。然后参照POLYNET项目组的研究方法和国内相关研究成果,通过构建FUR界定了长江三角洲巨型城市区的范围,并采用生产性服务业从业人员结构数据对16个主要FUR之间的功能联系进行了分析,作为对界定结果的检验。研究结论是：长江三角洲巨型城市区由55个在地域上邻接的FUR组成,总人口超过8 000万,总面积超过78 000 km2。温州和台州地区从功能联系结构来看处于长江三角洲巨型城市区的边缘,但将其纳入长江三角洲巨型城市区是今后发展的趋势所在。     

长三角地区城市土地开发强度特征及影响因素分析

合理控制土地开发强度是提高土地利用效率和改善环境质量的重要手段。以建设用地面积占该区域土地总面积的比例为土地开发强度的表征指标,运用GIS软件和经济计量模型,探讨了1996~2008年长三角地区城市土地开发强度的特征及其影响因素。结果表明：长三角城市土地开发强度总体上呈增长趋势,城市间土地开发强度差异明显,并且具有空间集聚特征,形成了以上海、杭州为中心的高强度地区,这与目前长三角经济增长极相吻合。同时,经济增长、城镇化、产业结构与城市土地开发强度之间显著正相关,行政区划调整与城市土地开发强度在短期内表现为负相关关系,土地管理政策的影响尚不显著。今后,只有转变经济发展方式,严格执行土地管理政策和城市规划,合理推动城镇化和城市产业布局,才能使城市土地开发强度保持在合理水平。将为长三角地区城市土地可持续利用提供参考,对控制城市建设用地规模和发展方向,也有一定的理论和现实指导意义     

长江三角洲城市群空气质量时空分布特征

基于数理统计、空间插值技术、相关性分析与GIS地图表达,研究长江三角洲城市群AQI及各空气含量因子污染浓度的时间、空间分布特征。通过提取国务院最新规划的长江三角洲城市群空间分布数据,划分研究区为"一核五圈",探讨了空气质量指数的时间变化特征和AQI、首要污染物的空间分布规律,定量评价了AQI与其污染因子的相关性,结果表明:(1)时间变化上,长三角城市群空气质量季均变化规律为夏季最好,冬季最差;月均变化呈波浪形分布,在1月份的平均浓度皆为最高;周均变化为:在一周后半段达到一周最大值;(2)空间分布上,分季节看,AQI在春、秋、冬三季空间梯度变化显著,呈现北高、南低的分布格局。在首要污染物的分布上,以PM_(2.5)和O_3均分长三角地区;(3)PM_(2.5)含量空间分布与AQI有较高相似性,均处于北高南低的分布状态,臭氧分布呈现东高西低,即较发达的城市臭氧含量相对较高的空间分布格局。最后通过相关性计算,AQI与PM_(2.5)相关性显著,与O_3没有明显相关性,为长三角大气污染防治提供依据。     

长江三角洲地区土地利用分区及其特征

通过对长江三角洲地区土地利用结构类型和社会经济发展等指数的数据的调研和整理，采用多元统计分析方法，结合区域发展战略，初步研究了长江三角洲地区土地利用分区类型及其特征，以期为科学合理地利用土地资源提供参考。因子分析结果表明，经主成分分析法进行降维处理，18项分区指标可由4个主因子代表，其特征值累计贡献率为89．72％，且其与各指标、各单元之间存在较强的相关关系；基于因子分析结果，采用层次聚类分析方法和K-Means聚类方法进行评价分区，遵照区域整体性等分区原则，经归并和调整，将长江三角洲地区16个主要城市划分为6大类土地利用类型区，并讨论了不同类型区的区域特征、土地利用特征及其存在的问题。     

长江三角洲地区气温变化的周末效应

基于1996～2010年长江三角洲地区4个省会城市的逐日地面观测资料,研究了气温指标（气温日较差,日平均气温,日最高气温和日最低气温）的周循环特征,并分析了春节、五一节、十一节长假期间与假日前后各7 d气温指标的差异。结果表明：气温变化具有明显的周末效应现象,其中气温日较差和日最高气温最为显著;气温变化的周末效应存在季节差异,夏季周末气温指标值比工作日大,其他季节周末气温指标值比工作日小,其中春季周末效应最为显著。春节、五一节、十一节三大长假存在明显的假日效应,其中春节和十一节假日期间气温指标值相比假日前后7 d小,五一节假日期间气温指标值相比前后7 d大。由于三大节假日的时间更长,气温变化的假日效应比周末效应更为显著。人类经济活动的人为划分是引起气温变化的周末效应和假日效应的根本原因     

1990年以来长江三角洲耕地资源变化及驱动因子研究

长江三角洲地区是中国经济发展最为快速的地区之一,虽耕地资源秉赋较好,但在经济快速发展的背景下,耕地问题显得十分严峻。以长江三角洲地区16个地级市为研究对象,利用1990~2012年相关数据,以市域为单元分析了耕地资源变化和实际利用强度的时空演变过程。结果表明:(1)1990~2012年,长三角地区的耕地总面积和人均耕地面积呈现周期性的下降趋势,以"快-慢-快-慢-慢"的循环模式逐步降低;(2)长三角地区耕地实际利用强度大体呈现"北强南弱"分布规律,在空间表现上,原来集中连片的 "高-高"、"低-低"格局正逐渐破碎化,开始出现斑点镶嵌式格局;(3)长三角地区的人口、二三产业比重和城市化水平均对耕地面积变化起到显著作用,其弹性系数分别为-0.216、-0.194和-0.203,而人均GDP与耕地面积则没有显著相关性。