中国省域PM_(2.5)污染的空间实证研究

由于我国空气污染状况的日趋恶化,研究空气污染的形成因素并制定相应的污染治理政策对于我国生态文明建设有着重要的意义。基于STIRPAT环境效应分析模型,文中利用空间分析工具对选取的31个样本区域的PM2.5排放污染进行了空间探索性分析与空间计量检验。空间探索性分析结果表明:通过计算全局空间Moran’s I指数测算出样本区域PM2.5排放污染具有较强的空间自相关性,局部空间聚集检验则显示出样本区域PM2.5排放污染除具有自相关性外还表现出一定的空间异质性。进一步的空间计量检验结果显示样本区域GDP总量的增长将使得PM2.5污染继续恶化,而提高样本区域人均GDP水平则能有效的降低污染水平。样本区域在能耗上的空间交互影响也较为明显,对于选取的三个能耗指标,煤炭消耗的增加无论对于区域自身还是邻接区域都已成为加剧PM2.5排放污染的主要因素,原油消耗的增长只对邻接区域污染水平产生了影响,而电力消耗的提高缓解了区域自身的PM2.5排放污染但加剧了邻接区域的污染。由于空间溢出效应的影响,样本区域PM2.5污染表现出了很强的空间相关性,这就要求在相关污染治理政策的制定上要充分考虑到空间因素的影响,不仅要从经济发展方式和能源消耗结构的改变等环节入手,同时还要加强省域之间的协调促进,最终实现对污染的有效治理。     

中国省域碳排放及其驱动因子的时空异质性研究

本文选取30省(自治区、直辖市)行政单位作为基本空间单元,依据2003-2010年中国统计年鉴和中国能源统计年鉴数据,采用探索性空间分析(ESDA)方法和地理加权回归模型(GWR),分析八年间碳排放影响因素及其影响程度的时空分布,揭示我国碳排放的区域差异及其驱动因子的时空异质性。研究结果表明:在2003-2010年间,碳减排潜力相对较大区域主要集中在中东部地区,并有向四周扩展的趋势;全国省域碳排放存在较为显著的空间正相关性,且相关性的总体趋势呈现出先上升后下降的空间格局,表明在碳减排的进程中,全国碳排放量的总体空间差异在逐步缩小;碳排放的驱动因子存在明显的时空异质性,如GDP驱动因子在不同省域影响程度不同,而且2006年的GDP驱动因子的回归系数普遍高于2003年,人口影响因子也存在省域的异质性,2010年人口回归系数高于2003年;GDP对碳排放的影响最为显著,影响显著的区域从2003年西部转移到中东部,2010年又移回西部,这进一步说明碳减排与经济增长的复杂关系,意味着碳减排和经济发展并重需要优化经济发展方式,提高能源利用效率。     

合肥市PM_(2.5)浓度时空分布特征及影响因素分析

利用2017年合肥市污染监测站点PM_(2.5)浓度数据、气象数据以及土地利用类型数据,结合随机森林算法(RF)与土地利用回归模型(LUR),模拟合肥市PM_(2.5)浓度空间分布,并利用主成分分析法对PM_(2.5)影响因素进行分析。结果表明:(1)合肥市PM_(2.5)浓度日变化特征大致呈双峰变化,春季、夏季及秋季的峰值多出现在8∶00～9∶00,而冬季的峰值则出现在10∶00～11∶00。低谷值大致都出现在15∶00～17∶00。全年PM_(2.5)浓度变化趋势与春季类似。夏季PM_(2.5)浓度变化最为平稳。(2)2017年合肥市PM_(2.5)浓度分布由城市中心向外减弱,形成北高南低,西高东低的空间分布格局。(3)影响因素方面,PM_(2.5)浓度变化与降水、风速以及相对湿度等呈负相关关系,日照对PM_(2.5)浓度的影响较大,气压及其他污染物与PM_(2.5)浓度呈正相关关系,其中NO_2对PM_(2.5)浓度的影响力度较大。     

中国省域PM_(2.5)污染的空间实证研究北大核心CSCDCSSCI

由于我国空气污染状况的日趋恶化,研究空气污染的形成因素并制定相应的污染治理政策对于我国生态文明建设有着重要的意义。基于STIRPAT环境效应分析模型,文中利用空间分析工具对选取的31个样本区域的PM2.5排放污染进行了空间探索性分析与空间计量检验。空间探索性分析结果表明:通过计算全局空间Moran’s I指数测算出样本区域PM2.5排放污染具有较强的空间自相关性,局部空间聚集检验则显示出样本区域PM2.5排放污染除具有自相关性外还表现出一定的空间异质性。进一步的空间计量检验结果显示样本区域GDP总量的增长将使得PM2.5污染继续恶化,而提高样本区域人均GDP水平则能有效的降低污染水平。样本区域在能耗上的空间交互影响也较为明显,对于选取的三个能耗指标,煤炭消耗的增加无论对于区域自身还是邻接区域都已成为加剧PM2.5排放污染的主要因素,原油消耗的增长只对邻接区域污染水平产生了影响,而电力消耗的提高缓解了区域自身的PM2.5排放污染但加剧了邻接区域的污染。由于空间溢出效应的影响,样本区域PM2.5污染表现出了很强的空间相关性,这就要求在相关污染治理政策的制定上要充分考虑到空间因素的影响,不仅要从经济发展方式和能源消耗结构的改变等环节入手,同时还要加强省域之间的协调促进,最终实现对污染的有效治理。     

济南市PM_(2.5)时空分布特征

利用2010—2016年济南市环境空气质量监测数据,分析了济南市PM_(2.5)的年变化、月变化、日变化和区域分布特征。结果表明:(1)跑马岭监测点(远离市区的清洁对照点)PM_(2.5)浓度呈逐年下降的趋势,其余监测点PM_(2.5)的浓度均在2013年达到峰值后逐渐下降。(2)济南市冬季污染最重,1月达到最高;夏季污染最轻,8月达到最低。(3)PM_(2.5)平均浓度有两个高值中心,不同季节PM_(2.5)高值中心有所不同。(4)夏季,有无逆温时PM_(2.5)差异较小且日变化不明显;冬季,有无逆温时PM_(2.5)差异最大。     

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。     

环境吸收能力对中国PM_(2.5)浓度的影响

大气污染,特别是细颗粒物(PM_(2.5))污染,对人类生产生活造成极大负面影响,是全球共同关注的热点问题,也是我国社会经济高质量发展所面临的巨大考验。环境吸收能力是大气环境系统自身结构与功能健康的保障,对人类在生产生活过程中产生的大气污染物的自动容纳、吸收和消化等作用不容忽视。了解环境中各要素对PM_(2.5)的吸收能力,深入探索环境吸收能力对PM_(2.5)浓度的影响,对开拓大气污染治理新思路有重要意义。文章选用2004—2017年全国30个省、自治区、直辖市的面板数据,从自然资源禀赋和人类活动影响两个维度构建指标体系测算环境吸收能力指数,并通过面板回归模型、基于MCMC优化的广义面板分位数回归技术和情景分析探讨了环境吸收能力对PM_(2.5)浓度影响及其异质性效应。研究发现:(1)全国环境吸收能力整体水平偏低,且区域间环境吸收能力差异较大。环境吸收能力受自然条件与人类活动的共同影响,自然条件禀赋是影响环境吸收能力强弱的主要因素,人类活动影响是造成环境吸收能力指数波动和地区间差异的主要因素。(2)从总体回归结果来看,环境吸收能力的增强对PM_(2.5)浓度的降低有显著负向影响,在PM_(2.5)浓度较高的地区,环境吸收能力的作用更加明显,但其影响效应不会必然随着PM_(2.5)浓度的上升而增加,并且在极端情况下,影响效应并没有通过显著性检验。(3)从异质性效应分析结果来看,在可持续情景和紧急情景下,环境吸收能力对PM_(2.5)浓度的作用显著为负,而在悲观情景下,环境吸收能力的作用并未体现。研究结论为我国大气污染防治和环境质量改善有重要启示作用。     

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。     

城市PM_(2.5)年均浓度达标策略研究

细颗粒物已经成为影响城市和区域空气质量的首要污染物。根据我国74个重点城市PM2.5年均浓度监测数据,分析了我国大气细颗粒物污染状况和区域分布特征。结合环境空气质量标准和国十条的要求,综合考虑不同区域空气污染特征、经济发展水平和环境管理需求的差异,提出了不同区域城市PM2.5年均浓度达标年限,并从管理机制、管理手段、达标途径等方面提出了我国城市PM2.5年均浓度达标策略。     

京津冀PM_(2.5)的主要影响因素及内在关系研究

大气污染物的源排放是形成灰霾天气的内因,气象条件是形成灰霾天气的外因。本研究通过构建PM_(2.5)浓度的两段式分布滞后模型,结合自然环境因素及经济因素对PM_(2.5)的影响因素进行了综合分析。在第一段模型中构建了PM_(2.5)和大气污染物排放量的分布滞后模型,第二段模型中构建了不同的大气污染源对大气污染物排放量的影响因素模型。大气污染物排放源主要包括工业源、生活源、机动车源、集中式污染治理设施源。在工业源中,工业废气重度污染行业是大气污染物排放主要的贡献者;在生活源中,燃煤消费量对大气污染物排放影响很大,这也是冬季供暖期间PM_(2.5)剧增的原因;在机动车源中,尽管黄标车的保有量仅占汽车保有量的10%左右,但却占据了颗粒物排放量的绝大部分。利用京津冀代表性城市PM_(2.5)日度数据研究得出平均气温、平均风速、日照时数、平均气压、降雨量、平均相对湿度、沙尘暴等因素对PM_(2.5)浓度的负向与正向作用。研究发现,大气污染物排放量对PM_(2.5)浓度具有聚集的滞后效应,当期大气污染物排放量、滞后一期、滞后两期、滞后三期大气污染物对PM_(2.5)浓度具有显著的正向作用,且影响依次递减。构建的大气污染物排放量的污染源影响因素模型揭示一个地区煤炭消费量、工业废气重度污染行业工业增加值、黄标车保有量对该地区大气污染物排放量具有显著影响。本研究对优化能源消费结构和产业结构,减少空气污染物排放提出了对策建议。     

长江经济带大气环境效率的时空异质性与驱动因素研究

将大气污染物视为“坏”产出,基于SBM-Undesirable模型与Global Malmqusit-Luenberger（GML）生产率指数实证测算2006~2015年间长江经济带11省市的大气环境效率与大气环境全要素生产率,并考察其时空异质特征与驱动因素,利用泰尔指数分解方法揭示大气环境效率地区差距的形成根源,通过构建“效率-生产率”矩阵分析长江经济带各省市大气环境效率提升的优势与不足。结果表明：长江经济带大气环境效率整体水平偏低,不同地区差异较大且在考察期间维持了下降趋势,大气污染减排潜力巨大;长江上游、中游与下游三大地区之间差距与长江上游地区内部省市之间差距是长江经济带大气环境效率地区差距形成的主要根源;大气环境全要素生产率提升完全依靠技术进步来驱动,技术效率恶化是长江经济带大气环境生产率提升的主要障碍;不同省市大气环境效率提升的优势与不足存在差异,因而必须因地制宜地制定大气污染防治对策。研究结论可以为长江经济带改善大气环境质量、促进经济社会可持续发展提供决策依据。 关键词： 长江经济带;大气环境效率;时空异质性;驱动因素     

外商直接投资对中国城市雾霾(PM_(2.5))污染的时空效应检验

本文利用了1998—2012年中国241个城市的空间面板数据对中国雾霾污染和FDI的区域分布特征及空间溢出效应进行经验考察,结合系统广义矩估计(SGMM)方法构建了动态空间面板模型,采用了Moran’s I和Geary’s C指数对中国FDI与雾霾(PM_(2.5))污染空间自相关性进行了全域和局域分析。结果发现:(1)雾霾(PM_(2.5))污染与FDI存在显著的空间正相关性,证明了雾霾(PM_(2.5))污染空间的溢出效应以及FDI的辐射效应的存在。同时FDI高值集聚区域一般是雾霾(PM_(2.5))高值集聚区,FDI低值集聚区域一般是雾霾(PM_(2.5))低值集聚区,表明一个地区的引资效果和雾霾(PM_(2.5))污染在地理上的集聚密切相关。雾霾(PM_(2.5))污染表现出显著的"叠加效应"和"溢出效应",说明中国雾霾(PM_(2.5))污染在空间维度、时间维度以及时空维度上分别表现出交叉、累积、持续的演变特征。(2)全样本下,FDI对雾霾(PM_(2.5))浓度的影响表现出增促效应。FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.011%。(3)分地区样本下,东部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.001 9%;中部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.018 3%;而西部城市FDI存量对雾霾(PM_(2.5))浓度影响不显著。上述实证结果说明中国雾霾污染存在着显著的空间依赖性和区域异质性,FDI对中国大部分城市的雾霾污染存在显著的增促效应。     

不同类型城市的PM_(2.5)健康风险及影响因素差异

当前,空气污染的现状与公民对干净、健康环境的诉求之间关系紧张,迫使城市在发展的过程中必须解决空气污染和相关的健康问题。基于2008—2018年中国338个城市PM_(2.5)浓度和人口密度的遥感数据,采取暴露-响应函数来估算因为长期暴露在PM_(2.5)污染下产生的早逝及相关疾病发病率。进而利用K-Means聚类分析方法将城市分为四类,并针对不同类型城市分别建立计量模型进行健康风险影响因素的分析。结果表明:虽然PM_(2.5)污染及相关的健康风险都经历了恶化、缓解到改善的过程,但全国范围内由污染导致的各类健康问题依旧严峻,早逝、呼吸系统疾病和心脑血管疾病等发病人次高达到数十万。通过K-Means聚类分析方法将全国338个城市划分为工业型城市、资源型城市、中心型城市和其他类型城市,四类城市的健康风险随时间变化趋势基本一致,2018年相比2013年表现出健康风险显著下降的状态。从影响因素来看,健康风险主要受城市化率、人口密度、产业结构、经济发展等因素的影响;针对不同类型的城市,工业型城市健康风险的主导因素为城市化率、人口密度和产业结构,资源型城市则为城市化率和人口密度,中心型为人口密度和产业结构,其他类型为城市化率和人口密度。最后根据不同类型城市的城市特性及主导因素差异,分别针对城市发展模式、产业结构优化、公共卫生服务和评价标准深化等方面给出以下四条政策建议:多中心城市模式与城市落户政策双管齐下,降低人口密度;提高行业准入标准,奖罚并行优化产业结构;发挥社区医院功效,提高公共卫生服务质量;将健康成本纳入环境及城镇化质量评估体系。     

长三角城市土地利用格局与PM_(2.5)浓度的多尺度关联分析

PM_(2.5)引发的雾霾污染对人体健康和社会可持续发展产生了严重威胁,已成为中国经济快速发展地区共同面临的问题。长三角是中国城市化进程最快、空气污染最为严重的地区之一,探寻该地区土地利用景观格局变化对PM_(2.5)的影响规律,有助于对PM_(2.5)"源""汇"景观的空间格局进行合理配置,也可以为污染防治决策提供科学依据。本文运用重心模型、冷热点分析和景观指数,探讨了该区域1995—2015年PM_(2.5)浓度的时空分布特征以及景观格局的变化规律,并使用岭回归方法分析了建设用地、林地、耕地和水体四种土地利用类型的景观格局在行政区尺度和外接圆尺度上对PM_(2.5)浓度的影响。结果显示:①1995—2015年长三角地区PM_(2.5)浓度总体呈上升趋势,并且具有"北高南低"和"南缓北急"空间分异特征。②长三角区域内建设用地面积大幅上升,且呈聚合状发展,而林地和耕地面积却在不断减少,并呈破碎状分布。③建设用地和林地分别是PM_(2.5)的"源"景观与"汇"景观,耕地对PM_(2.5)的"源""汇"作用交错,水体对PM_(2.5)无明显的净化作用。④相较于行政区尺度,外接圆尺度下林地PLAND、ED与PM_(2.5)浓度的负相关更为显著,可见对城市周边地区进行景观格局优化能收到更好的效果。研究表明:控制建设用地合理有序增长并采用多中心发展模式,有利于缓解城市主城区的环境压力;提高城市周边区域林地的比重和聚集度或加大林地与建设用地的接触面积,可以有效地减少城市PM_(2.5)浓度;对耕地进行整理使其形成连片化景观,并通过科学的耕作方式减少耕地上农业生产所带来的PM_(2.5)前体物,有助于发挥其对PM_(2.5)的"汇"作用。     

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。     

省域农地城市流转规模及其影响因素作用的空间异质性研究

作为城镇化过程中土地资源配置的必然过程,大规模的农地城市流转会给耕地保护和土地资源的可持续利用带来巨大压力。研究农地城市流转规模及其影响因素作用程度的空间异质性对于揭示农地城市流转的复杂性,进而采取差别化的、有针对性的管制措施控制农地城市流转规模具有重要意义。鉴于此,本文在阐释中国大陆31个省(自治区、直辖市)农地城市流转规模在经度、纬度方向上的变化规律的基础上,运用全域及局域自相关模型分析了省域尺度上中国农地城市流转规模的空间异质性,继而进一步采用地理加权回归模型揭示了省域农地城市流转规模各影响因素作用程度的空间异质性,结果表明:(1)31个省(自治区、直辖市)的农地城市流转规模在水平方向上自西向东呈稳定上升趋势,纬度方向上在中国中部省份达到最高值并分别向南北两个方向省份逐渐下降,呈现倒"U"型。(2)全国范围内省域农地城市流转规模呈现出一定程度的空间关联特征,省域农地城市流转规模的局部自相关随区域而变化,体现出空间异质性。(3)全社会固定资产投资额、居民人均可支配收入、年初耕地面积、第三产业比重四个因素影响省域农地城市流转规模,且影响程度随空间位置不同而变化,除全社会固定资产投资对省域农地城市流转规模的影响程度在全国范围内空间分布较均匀外,其他三个因素的影响程度呈现较大的空间异质性。因此,应在充分考虑空间异质性的基础上,通过提高规划方案或管制措施的差异性和针对性实现对农地城市流转规模的有效管制。     

中国城市PM_(2.5)减排效率的区域差异及其影响机制

为打好环境污染防治攻坚战,促进经济高质量发展,中国各级政府不断加大环境污染的防治力度。首先,文章采用2003—2018年中国260个地级市的面板数据,运用共同前沿技术和Hybrid-Dynamic-DEA模型测算了中国城市层面的PM_(2.5)减排效率。其次,在考察了不同城市要素禀赋结构存在异质性的基础上,深入分析了经济发展水平对中国城市PM_(2.5)减排效率的影响。研究结果显示:(1)中国PM_(2.5)减排效率整体偏低,年均值仅为0.126,大气污染减排压力巨大。(2)样本期内中国PM_(2.5)减排效率呈现出缓慢上升再下降的过程。区域间PM_(2.5)减排效率存在明显的区域异质性,表现为东部地区最高,其次是东北部,再次是西部,中部地区最低。(3)从整体来看经济发展水平对PM_(2.5)减排效率具有显著的促进作用。从异质性角度来看,在10%到90%分位数之间经济发展水平对PM_(2.5)减排效率的影响随着分位点的升高而升高。在考虑了PM_(2.5)减排效率的指标更换、外生工具变量的构造等方面后,结果依然稳健。(4)机制研究结果表明城市要素禀赋结构的差异会作用于地区经济发展水平,进而影响到PM_(2.5)减排效率。因此,各地政府要结合各自城市的要素禀赋结构和比较优势,制定适应的大气污染环境治理政策,不能纯粹依靠政府的行政化管理手段,避免采取一刀切或照搬照抄的环境治理方式;要实施差异化的大气污染环境治理政策,对于东部沿海城市应不断完善产业发展政策,提高自身的环境治理能力。中西部地区城市应加快引进沿海城市的先进管理经验,激励企业进行绿色技术或工艺的改造升级,努力提高经济增长的质量。     

中国省域森林公园旅游产业竞争力的时空演化特征及影响因素

分析我国各省森林公园旅游产业竞争力演变及其影响因素,有助于为处于不同发展阶段和不同发展水平的省份提供产业竞争力方面的指导。首先构建我国港澳台外31省（市、自治区）森林公园的旅游产业竞争力指标体系,然后计算各省旅游产业竞争力得分并分析其时空演变特征,最后采用分位数回归研究影响森林公园旅游产业竞争力空间差异的主要因素。结果表明：中国森林公园旅游产业平均竞争力值较低,区域差异较大,呈现东部向中西部递减的状态;2004~2014年期间西部各省森林公园旅游产业竞争力进步较小,主要原因是受到“短板效应”的制约,表现为西部各省在产业效益方面与东、中部省份存在较大差距;中国的森林公园存在东北和东南两个高层次旅游产业竞争力集聚中心,并存在逐渐向周边地区扩散,带动周边省份提升发展的趋势;回归表明,国家扶持力度、管理投入、资源禀赋、经济基础、品牌效应和交通便利性会在不同分位点上对各省森林公园旅游产业竞争力产生影响。森林公园旅游产业竞争力在不同分位点上影响因素的差异为有针对性的提高各地区竞争力提供了良好的参考。     

常州市大气PM_(2.5)中水溶性离子组成及来源

于2013年3月~2014年4月采集常州市郊区、工业区、居民区和背景点的春季、秋季大气PM_(2.5)样品,用离子色谱法分析其中水溶性离子成分,对其组成、分布特征及来源等进行研究。结果表明:SO_4~(2–)、NO_3~–和NH_4~+是常州市PM_(2.5)中的主要水溶性离子,3种离子在PM_(2.5)中占比为18%~33%。不同功能区之间水溶性离子的占比和差异较小,常州背景点可能受到周边城市污染输送的影响。在PM_(2.5)中,NH_4~+与SO_4~(2–)和NO_3~–主要以(NH_4)_2SO_4和NH_NO_3存在;硫转化率(SOR)和氮转化率(NOR)是衡量二次无机粒子转化的有效手段,常州市各功能区的SOR均大于NOR;春季SOR0.25,NOR0.1,满足发生强烈光化学氧化反应的条件。