京津冀与长三角城市群碳排放的空间聚集效应比较

基于中国高空间分辨率碳排放网格数据(CHRED),采用探索性空间分析手段(ESDA)和空间回归模型分析京津冀和长三角城市群碳排放指标空间格局和聚集特点,通过显著性检验选择空间滞后回归(SLM)和空间误差回归(SEM)方法,揭示城市群碳排放水平的影响因素.结果表明,京津冀城市群碳排放在空间上表现出更多的随机性和结构不稳定性,Moran自相关系数为-0.131;长三角城市群碳排放在空间上表现聚集趋势明显,Moran自相关系数0.106,二氧化碳排放受到临近区域的影响.人口和经济因素是京津冀城市群和长三角城市群碳排放的最主要驱动因素.总体上长三角地区碳排放总体扩散效应显著,而京津冀城市群极化效应更明显.区域发展的多中心化是大城市病治理的重要导向,同时要注意对区域碳排放溢出热点进行控制,促进城市群一体化和低碳化发展,实现区域碳平衡.     

京津冀城市群减污降碳时空特征及影响因素异质性分析

基于2003—2020年京津冀城市群数据,利用耦合协调度、空间杜宾和时空地理加权回归模型,探究城市群减污降碳协同效应的时空特征及其影响因素的异质性。结果表明：“十五”“十一五”期间京津冀城市群碳排放量快速增长,进入“十二五”后增速放缓;大气污染物排放在“十二五”达到峰值,“十三五”减排效果显著;研究期内,减污降碳耦合协调水平展现出三阶段波动式上升的特点,分别为缓慢上升、徘徊探索和稳步增长阶段;能源消费强度和能源消费总量是影响城市减污降碳耦合协调水平的直接核心因素,城镇化率、实际人均GDP、产业结构、实际利用外资金额和科学技术支出占比等通过影响能源消费而作用于减污降碳耦合协调水平,且各因素均展现出时空异质性特征。最后,从推动区域减污降碳协同控制、强化重点城市和重点行业差异化协同减排策略、推动能源结构调整、注重绿色技术创新和绿色金融支持等方面提出优化对策。

     

基于结构方程模型的京津冀城市用地行政边界效应分析

行政边界如何影响城市用地规模?论文以京津冀为研究案例,基于结构方程构建5个时段（1990、1995、2000、2005、2010年）的城市用地行政边界效应模型,揭示行政边界影响下城市用地的扩张机理和演化特征。研究结果表明：行政边界对城市用地规模的直接影响效应不显著;行政边界通过对经济、人口等中间要素的影响间接作用于城市用地的扩张过程;1990—2010年的5个时间节点,京津冀城市用地行政边界效应的间接影响要素中,财政支出和非农业人口的主导作用明显,社会固定资产、实际利用外资和职工平均工资也在不同阶段发挥了不可忽视的作用;在社会经济发展水平较低、市场化和区域一体化滞后的阶段,社会固定资产是行政边界影响城市用地规模的重要间接要素,而在要素流动较为频繁的时期,实际利用外资和职工平均工资成为构筑在行政边界和城市用地规模间不可忽视的中间要素。本研究可为京津冀城市用地的理性扩张和城市开发边界的划定提供理论支持和政策建议。     

基于MSPA和电路理论的京津冀城市群热环境空间网络

快速城市化加剧了城市热环境系统复杂性,严重影响城市生态环境和人居健康.综合地理信息系统、遥感、形态学空间格局分析和电路理论等理论与技术,应用MODIS地表温度遥感数据,定量识别京津冀城市群热岛斑块时空分布特征,划分城市热岛斑块景观类型并分析其时空转移路径.在此基础上,揭示城市群热环境空间网络和关键廊道时空演变过程.结果表明,2020年城市热岛斑块面积为16 610 km²,占研究区面积比例为7.68%. 2005～2020年京津冀城市群热岛面积和斑块数量显著增加.城市热岛斑块类型由2005年孤岛型为主导转变为2020年以核心型为主导.其中,2020年核心型城市热岛斑块主要来源于2005年的非城市热岛斑块、核心型和边缘型城市热岛斑块. 2020年京津冀城市群热环境源地数量和廊道长度、密度及电流密度均高于2005年.通过城市热环境廊道等级分析发现,2020年京津冀城市群热环境敏感型廊道为主要类型. 2005～2020年敏感型廊道增加数量最多.同时,城市热环境廊道系数增加,表征京津冀城市群热环境廊道趋向稳定型发展.最终提出城市热环境空间网络模式并讨论城市热环境主动适应和...     

上海城市用地扩展强度、模式及其空间分异特征

基于多时段TM遥感影像资料,通过有关城市扩展度量指标和网格样方法等空间分析手段的综合应用,论文对上海地区城市扩展规模、强度和空间分异特征进行了研究,结果表明:①上海市区各时期城市用地扩展相对集中于宝山-闵行、嘉定-浦东等方向,并分别构成城市扩展的南北轴向和东西轴向,不同时期各轴向城市用地扩展性质和强度有明显差异,从而使各时期城市扩展表现为以城镇用地为主(1987～1990)到城镇用地与工业开发区并存(1990～1995)以及以工业开发区扩展为主(1995～2000)的形式;②整个上海地区城市化扩展模式在不同时期也发生了很大变化,由较简单的以中心市区及周边区域为主的“单核扩展”为主的模式,逐渐转变为较复杂的包括中心城区、卫星城、郊区城镇以及交通干道等周边区域的“多核扩展”和“点-轴扩展”模式,整个区域城市网络体系发育得更为完善,城市土地利用的功能也由简单趋于复杂和多元化;③从城市土地利用扩展的两种类型看,城镇用地与新开发区的扩展规模和速度及对城市土地利用扩展的贡献率等数量特征各时期存在着极为显著的差异。     

京津冀城市群建设用地扩张多情景模拟及其对生态系统碳储量的影响

量化分析建设用地扩张对陆地生态系统碳储量的影响,探索模拟建设用地扩张的优化方案以提高未来生态系统碳储量,对区域可持续发展和生态文明建设具有重要的现实意义.基于土地利用和地理空间数据,利用生态系统服务与权衡综合评估（InVEST）模型和基于栅格的斑块生成土地利用模拟（PLUS）模型,以2 km网格为基本单元,核算分析了京津冀城市群2000~2020年生态系统碳储量和格局演变,拟合回归了建设用地变化和碳储量变化两者关系,设置不同城市扩张发展情景对京津冀城市群2030年土地利用格局进行了模拟并分析了不同发展情景下2020~2030年建设用地扩张对碳储量的影响.结果表明：①京津冀城市群2000、2010和2020年生态系统碳储量（以C计）分别为2 088.02、2 106.78和2 121.25 Tg,其中林地碳库占比最大.研究期间碳储量减少的网格单元集中分布在北京、天津、石家庄和唐山等大城市周边,建设用地扩张的区域是碳储量变化最为剧烈的区域.②在建设用地占比10%以上的各等级网格单元区域,建设用地扩张和碳储量变化回归拟合关系良好,两者回归系数均呈现波动上升趋势.③在自然发展、建设用地扩张增速减少15%和建设用地扩张增速减少30%这3种发展情景下,2030年生态系统碳储量（以C计）分别为2 129.12、2 133.55和2 139.10 Tg.2020~2030年建设用地扩张和碳储量变化两者回归拟合效果均明显优于2000~2010年和2010~2020年,回归系数随着建设用地占比等级的增加均呈现波动增加的趋势.在各建设用地占比等级区域,回归系数值均呈现：自然发展情景<建设用地扩张增速减少15%发展情景<建设用地扩张增速减少30%发展情景.在“双碳”目标下,京津冀城市群应优先选择建设用地扩张增速降低发展情景,对建设用地的扩张应优先控制在建设用地占比较高的区域.     

京津冀中部夏季大气颗粒物空间分布特征

为研究京津冀地区雾霾成因,以Y-12（运-12）飞机为大气颗粒物观测平台,对2016年夏季京津冀中部大气颗粒物污染特征进行了观测研究.结果表明,天津市颗粒物数浓度垂直分布特征为1 500 m（以下均为标准气压高度）以下呈单峰分布,1 500 m以上呈单调下降,峰值均出现在0.35~0.40 μm之间,峰值的最大值出现在900 m左右;颗粒物体积浓度谱呈三峰分布,分别在0.30~0.40、0.50~0.60和1.00~2.00 μm之间,峰值的最大值出现在450 m左右.天津市、保定市和衡水市600与2 400 m数浓度谱分布特征为单调下降和单峰分布并存;600 m表面积浓度谱呈三峰分布,分别在0.30~0.40、0.50~0.60和0.90~1.00 μm之间;2 400 m表面积浓度谱呈双峰分布,分别在0.30~0.40和0.50~0.60 μm之间;600与2 400 m体积浓度谱均呈三峰分布,分别在0.30~0.40、0.50~0.60和1.00~3.00 μm之间.天津市大气颗粒物数浓度谱峰值的最大值出现在900 m左右,说明逆温层对气溶胶累积的形成有重要影响.城市间数浓度谱峰值高低受地面颗粒物质量浓度大小影响.京津冀中部大气颗粒物表面积浓度谱在600 m呈三峰分布,在2 400 m呈双峰分布,可能是因为2 400 m空中以细粒子为主.京津冀中部大气颗粒物体积浓度谱在600与2 400 m空中均为三峰分布,而国外为双峰分布,发现粗粒子峰值粒径范围差别较大,这是由于国内PM_2.5在PM₁₀中占比较大.研究显示,京津冀中部600和1 200 m大气颗粒物多来源于山东、河南,经近地面输送;2 400 m大气颗粒物多来源于内蒙古地区,经高空和近地面两种途径输送.      

基于DMSP-OLS与NPP-VIIRS整合数据的京津冀城市群碳排放时空演变特征

为探究京津冀城市群地市级以上城市尺度的碳排放时空演变特征,通过拟合最优模型,将NPP-VIIRS数据转化为DMSP-OLS尺度的夜间灯光数据,得到京津冀城市群2005—2019年的长时间序列夜间灯光数据集;再结合北京、天津、河北能源消费统计碳排放数据,构建京津冀城市群地市级以上城市尺度碳排放估算模型,模拟京津冀城市群碳排放空间分布,并结合倾向值法探究其碳排放时空演变特征。结果表明：京津冀城市群夜间灯光数据与能源消费碳排放量之间的相关性较高,且通过了1%的显著性检验。2005—2019 年,京津冀城市群13个城市的碳排放量整体逐渐增加;城市群碳排放增长速度较为缓慢,但京津唐地区增长速度较快;13个城市中已有多个城市单位国内生产总值碳排放量2019年比2005年降幅超40%。研究显示,夜间灯光数据可用于估算京津冀城市群碳排放量,且京津唐地区碳排放量较高,增速较快,应作为重点碳减排地区。

     

京津冀城市群环境规制强度与城镇化质量的协调性分析

城镇化与生态环境之间存在复杂的非线性耦合关系,而环境规制作为人类对环境的主动调节行为,能够对城镇化与生态环境间的协调关系产生积极影响。论文以京津冀城市群13个地级以上城市为例,以成本-效益理论和效率-水平理论为基础,分别构建环境规制强度和城镇化质量评价指标体系,结果发现：京津冀城市群环境规制强度和城镇化质量在时空格局上呈现高度吻合,两者均以京津为双峰值点,并向南北两翼梯度递减。之后,采用象限图分类识别方法对京津冀城市群环境规制强度和城镇化质量协调类型进行划分,从而判断两者协调性状况及时空演变特征,结论如下：1）京津冀城市群环境规制在一定程度上促进了城镇化质量的提升,两者相关系数为0.82,但环境规制强度和城镇化质量不协调状态同样显著,两者基本协调的样本数仅占样本总数的13%,说明正处于初级协同阶段;2）京津冀城市群环境规制强度和城镇化质量整体水平偏低,达到高水平的城市仅有北京市和天津市,但两者整体水平增强态势显著,石家庄市、唐山市等次级中心城市,以及秦皇岛市、沧州市等经济较发达城市已由低水平步入中等水平;3）京津冀城市群环境规制强度和城镇化质量协调性呈现圈层状空间格局,主要分为核心圈层、中间圈层和外围圈层3个圈层,且核心圈层协调性优于中间圈层,再优于外围圈层。     

川南城市群空气质量变化特征及环流影响分析

基于川南城市群空气质量指数（AQI）数据和NECP/NCAR再分析资料,结合年内分配不均匀系数（C_V）,分析了该地区2020年空气质量变化特征及其与大气环流间的联系。结果表明：1）川南城市群AQI整体呈年内下降趋势,夏、秋季空气质量好于春、冬季;C_V轻微上升,表明年内空气质量分配不均匀状态增大,其中冬季空气质量分配差异最大,夏季差异最小,川南西部地区差异大于东部地区。2）受首要污染物PM_2.5影响,AQI空间上呈中部高四周低的分布形式,加之PM₁₀的影响,AQI空间分布有明显的季节差异性。春、冬季AQI空间分布特征较为相似,形成中部高值区和北部低值区;夏季分布西高东低,秋季为东南高西北低。3）川南城市群春、冬季处于高空槽后,冷空气的堆积不利于对流发生,污染物排出不畅,使得AQI较高;夏、秋季则由于副热带高压和中高纬低槽的存在易产生对流而发生降水,加之风场辐合形势较明显,污染物不易积聚,因此AQI较低。

     

武汉城市群城镇用地空间扩展时空特征分析

基于Landsat影像数据,利用遥感和GIS技术获取了武汉城市群地区3个阶段(1980—1990、 1990—2000、 2000—2010年) 的城镇用地信息,采用城镇扩展指数和城镇扩展模型分析了城镇用地扩展的时空格局、 过程及其驱动力。结果表明:①武汉城市群城镇用地空间迅速扩张,三个时段内的城镇扩展强度指数依次为0.073 2、 0.028 9和0.099 3,呈现显著的阶段性与波动性特征;②城镇用地扩展格局具有明显的空间集中性,主要表现为以武汉为扩展中心的圈层状形态,沿武汉三环、 京广线等交通干道的轴带分布形态,不同阶段的扩展格局各具特质;③城镇用地扩展呈现"一核四带"、 "一核一带"和"三核六带"的空间扩展轨迹,与经济发展的阶段性具有明显的耦合关系;④经济体制改革、 国家非均衡发展战略、 "两型"社会建设以及长江黄金水道、 京广大动脉等交通干道建设是武汉城市群地区城镇用地变化的主要驱动因素,但各时期的主导驱动机制有所差别。     

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...     

京津冀城市群冬季二次PM2.5的时空分布特征

二次组分是造成京津冀城市群冬季PM_2.5污染的重要因素.采用CO示踪法,估算2017～2021年冬季京津冀城市群二次PM_2.5浓度,并分析其时空分布特征,探讨区域二次PM_2.5的影响因素.结果表明,2017～2021年冬季京津冀区域PM_2.5浓度下降趋势明显,河北中南部一次PM_2.5下降幅度最大,二次PM_2.5浓度年际波动平稳,北京和天津二次PM_2.5占比明显高于其他城市.随着污染程度加剧,一次PM_2.5和二次PM_2.5质量浓度均有不同程度的增加,二次PM_2.5占比呈显著增大趋势.与直接测量结果相比,CO示踪法获得的结果偏低,与冬季CO浓度较高,一次PM_2.5浓度高估有关,选取合适的一次气溶胶基准值是改进该方法,获取合理估算值的关键.     

关中平原城市群PM2.5时空演变格局及其影响因素

PM_2.5作为大气污染的主要来源,其时空演变格局和影响因素对于大气环境质量调控具有重要意义.基于2000~2020年PM_2.5遥感反演数据,采用空间自相关和数理统计方法分析关中平原城市群PM_2.5时空演变特征,以海拔、年均气温和人均GDP等10种因子为自变量,结合地理探测器和多尺度地理加权回归（MGWR）模型对PM_2.5污染影响因素进行空间分异探究.结果表明：①2000~2020年,关中平原城市群PM_2.5浓度总体呈下降趋势.浓度高值区集中在研究区中东部,低值区集中在研究区西部.热点区域集中在临汾市和运城市,冷点区则集中在天水市和宝鸡市.②自然因子在关中平原城市群PM_2.5污染中占主导地位,2020年PM_2.5浓度主控影响因子按解释力大小排序依次为：海拔>年均气温>地形起伏度>年均相对湿度>年降水量>人均GDP>植被覆盖度>能源消耗指数.③主控影响因子按照作用尺度大小排序依次为：植被覆盖度>年均气温>能源消耗指数>年降水量>地形起伏度>海拔>人均GDP>年均相对湿度.其中人均GDP、地形起伏度、能源消耗指数和年均气温主要为正向作用,植被覆盖度、年降水量、海拔和年均相对湿度主要为负向作用.研究得出了关中平原城市群PM_2.5时空演变格局和影响因素,可为相关部门制定大气污染防治政策提供决策依据,同时丰富实证研究.     

京津冀城市群土地利用变化对热环境的影响研究

基于2000和2015年两期土地利用数据,运用WRF模式（Weather Research and Forecasting Model）模拟与数理统计方法,设计4组城市气温对比方案,定量模拟京津冀城市群土地利用时空格局变化对区域热环境的影响。结果表明： 1）2000—2015年城市群建设用地增加2 840 km²,94.37%由耕地转换而来; 2）北京土地利用变化对廊坊、天津和唐山气温变化的影响最为明显,天津的土地利用变化对廊坊气温变化的影响最为明显; 3）分季节来看,北京与天津的土地利用变化对城市群季均气温的影响排序为：秋季>夏季和春季>冬季; 4）其他地区土地利用变化使北京市年均气温增加0.07 ℃,且夏季降温作用明显,而该变化对天津市年均气温作用不明显,但秋季与冬季的增温区域形成了京津唐热环境连片发展的空间分布格局; 5）城市群土地利用变化对热环境影响表现出明显的“遥响应”特性,因而有必要从大尺度、泛区域的角度认识城市扩展对热环境的影响。     

干旱区绿洲内城市(镇)扩展的空间辐射效应

近几十年来,干旱绿洲区城镇村居民用地的增加加剧了相邻区域土地利用/覆被的变化。以甘州区、临泽县城和高台县城1985年的城市(镇)空间域为辐射核心,在辐射半径不相交的条件下,以间隔2 km为辐射半径,采用GS技术中的缓冲分析对黑河中游张掖绿洲1985、1995和2006年3个时期的土地利用/覆被时空变化进行了分析。结果表明:张掖绿洲的土地利用/覆被变化以农田和城镇村居民用地增加、草地和未利用土地减少为主要特点。在空间尺度上,农田和城镇村居民用地随离核心城镇区的距离的增加而减少,而草地和未利用土地则相反。在时间尺度上,农田和城镇村居民用地在不同的时间段都呈增加的趋势,其中农田的增加主要在辐射距离10 km的范围,城镇村居民用地的增加主要在辐射距离4 km的范围;而林地、草地、水域和未利用土地基本呈降低的趋势,但是在1985—1995年间林地、水域和未利用土地在距离核心区6~8 km和12~14 km内也有增加。从土地流转特点来看,绿洲内部城镇扩展是以农田、草地和林地转换为城镇村居民用地为主,这一变化趋势随距离城市核心区的距离增加而逐渐降低。