1998～2016年长江经济带PM2.5时空演化的多尺度分析

基于全球大气PM_(2.5)年均浓度栅格数据集,采用重力模型、变异系数和探索性空间数据分析等方法,从区域、省域、市域、县域和栅格等多个尺度,对长江经济带PM_(2.5)时空演化特征进行系统分析。结果发现:(1)1998～2016年,长江经济带PM_(2.5)年均浓度均高于全国平均水平,且大体呈"倒U型"变化趋势,2005年是长江经济带PM_(2.5)年均浓度变化的重要拐点;(2)长江经济带PM_(2.5)的时空演化表现出显著的空间尺度效应,在不同空间尺度上,PM_(2.5)年均浓度的空间分异特征具有明显差别,但其空间差异均呈扩大态势;(3)长江经济带PM_(2.5)年均浓度存在显著的空间正相关性,且主要表现为高值集聚特征。     

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     

长江中游地区不同林地覆盖率下PM2.5的综合影响因素及比较研究

空气质量与人类健康和社会经济可持续发展密切相关,探究不同用地形态下大气污染物浓度变化的影响因素具有重要理论和实证意义。以长江中游地区为例,采用空间回归模型,以林地覆盖率作为划分研究区域的基准因子,以林地景观格局作为挖掘PM_2.5变化驱动的关键因子,综合考虑区域社会经济和自然条件状况,从PM_2.5的来源、扩散和清除3个方面选取影响因子,探索不同林地覆盖率下PM_2.5的综合影响因素并对其进行比较分析。研究结果表明：(1)不同林地覆盖率下的影响因素对于PM_2.5在影响模式上类似,但在作用方式和作用强度上有所不同;(2)PM_2.5的空间异质性明显,随着林地覆盖率的提高,PM_2.5浓度明显减低;(3)降低林地斑块分离度有利于降低PM_2.5浓度;(4)DEM是影响PM_2.5的主要因素,其对PM_2.5的削弱作用随着林地覆盖率的增加而增加。基于以上研究结果,建议根据不同等级林地覆盖区的特点,加强长江中游地区...     

PM_(2.5)污染对京津冀地区人群健康影响和经济影响

京津冀地区是中国工业最为发达的地区之一和空气污染最严重的地区之一,也是国家控制空气污染的重点区域。空气污染导致的健康影响不仅会增加额外健康支出,还会导致过早死亡和工作时间减少,进而影响宏观经济发展。为了评估该地区PM_(2.5)污染引起的健康问题对宏观经济的影响,以及控制空气污染后带来的经济效益和福利的影响,本研究结合可计算一般均衡模型(Computable General Equilibrium)、温室气体与大气污染物协同效益模型(The Greenhouse Gas and Air Pollution Interactions and Synergies-Model,GAINS-Model)和健康影响模型对2020年京津冀地区PM_(2.5)污染引起的健康影响和经济影响进行评估。模型结果表明,2020年Wo Pol情景下PM_(2.5)污染引起的额外健康支出分别为北京44.2亿元、天津27.5亿元、河北97.5亿元。PM_(2.5)污染引起人均每年劳动时间损失分别为北京81.3小时、天津89.6小时、河北73.1小时。而劳动力供给和劳动时间减少所造成GDP和福利损失依次为天津(GDP和福利损失分别为2.79%和8.11%),其次为北京(2.46%和5.10%)、河北(2.15%和3.44%)。如果采取积极的控制空气污染物排放政策,在2020年WPol情景下,PM_(2.5)污染引起的额外健康支出分别为北京8.8亿元、天津4.9亿元、河北2.0亿元,较Wo Pol情景下显著下降。PM_(2.5)污染引起人均劳动时间损失分别下降为北京22.0小时、天津23.2小时、河北22.4小时。空气污染物控制政策给北京、天津和河北带来的经济效益分别相当于GDP的1.75%、2.02%和1.46%。因此,本研究显示控制京津冀地区PM_(2.5)污染带来的经济效益非常可观,其中天津效益最高,其次为北京,河北最低。空气污染物的迁移扩散会影响周边省市的空气质量,因此京津冀地区联合控制空气污染效果更好。     

长江经济带城市碳排放及其影响因素的时空异质性研究

长江经济带作为国家生态文明建设的先行示范带,肩负着率先实现“碳达峰”“碳中和”的重大使命。掌握长江经济带城市碳排放及其影响因素,对长江经济带实现“双碳”目标具有重大意义。基于IPCC系数计算2008～2018年长江经济带110个地级及以上城市的碳排放情况,利用空间自相关对其进行时空格局分布的研究,构建地理加权回归模型探究不同区位城市碳排放影响因素的时空异质性并揭示原因。结果显示：2008～2018年碳排总量呈放缓态势,其重心逐年向中西部迁移;10a间长江经济带城市的碳排放在空间上呈现显著正相关性及集聚性,且相关性呈波动下降趋势;碳排放影响因素差异明显,影响大小为：人均用电量<人口数量<建设用地<产业结构,在空间格局上,建设用地和人均用电量的影响程度均向东偏移,产业结构和人口数量的空间格局基本稳定。研究结果表明,应从产业结构低碳转型、合理规划建设用地、优化人口空间格局和谋划新能源发电等领域进一步加快实现长江经济带的“双碳”目标。     

2015年长三角地区城市PM2.5时空格局及影响因素分析

PM_2.5浓度值增加对大气能见度、人体健康和气候变化有着重要影响。采用2015年长三角地区监测数据,运用探索性空间数据分析法和相关系数法,分析长三角地区城市PM_2.5污染的时空格局和影响因素,结果表明：（1）2015年长三角地区城市PM_2.5年均浓度值为54.54 μg/m³,季节变化总体呈现春冬高夏秋低的季节性周期变化规律,1月和12月为一年中PM_2.5污染最严重的月份,污染范围最广,5~9月是PM_2.5浓度值优良时段,日均值春季和冬季的波动周期较短而剧烈,夏季和秋季波动周期相对较长而平缓。（2）2015年长三角地区城市PM_2.5年均浓度值整体上从江苏到浙江呈减少趋势,具有北高南低,局部突出的特征。（3）长三角地区城市PM_2.5浓度空间上存在集聚现象,低值集聚主要分布在浙江沿海地区,高值集聚主要分布在苏南地区。（4）燃烧排放的烟尘和前体物的二次转化对长三角地区PM_2.5浓度有显著影响。风速和降水量是影响PM_2.5浓度的两个重要气象因素。     

长江经济带省会城市用水效率分析

提高水资源使用效率是落实最严格水资源管理制度和水生态文明建设的重要内容。长江经济带是我国重要经济和生态走廊,也是我国正大力打造的经济新支撑带,分析各省会城市用水效率对缓解人水矛盾,促进水生态文明城市建设,推动长江经济带发展具有重大意义。基于2011-2013年长江经济带11个省会城市面板数据,利用超效率DEA模型和Malmquist指数测度各城市用水效率,并用Tobit模型检验其影响因素。①超效率DEA分析结果显示,长江经济带11个省会城市的水资源利用效率总体情况较好。分城市看,武汉、昆明、杭州、贵阳和成都水资源利用效率相对较高,上海和重庆水资源利用效率相对较低。2012年最严格水资源管理制度的实行,证明水资源利用效率受政策因素驱动迹象明显。②Malmquist指数分析结果显示,长江经济带11个省会城市整体水资源利用效率呈衰退趋势;而较低的技术效率变化和纯技术效率是制约长江经济带整体水资源利用效率的关键因素。省会城市中,杭州、合肥、长沙和贵阳TFP值排名靠前,长沙、上海、南昌和杭州技术进步最快;武汉用水效率衰退趋势最为明显和严重,合肥、长沙、杭州的用水效率提升较快。③Tobit回归结果表明,人均GDP、人均水资源量和第三产业比重对水资源利用效率影响较大且呈正相关关系。因此,从以上研究结果可以得出提升水资源利用效率的关键是在切实落实最严格水资源管理制度基础上,积极改进生产技术,普及节水工艺,大力发展第三产业,优化产业结构,最终形成制度、技术和结构的综合节水模式。     

长江经济带城市发展绿色效率研究

我国经济发展进入新常态,资源和环境约束压力不断增强。城市是现代经济增长的中心,绿色高效是我国城市转型发展的必由之路。本文构建反映城市经济增长、社会效益、资源节约、环境保护的绿色效率体系,并利用DEA作为工具来监测长江经济带108个地级及以上城市绿色效率。研究表明,长江经济带城市绿色效率整体水平不高,但是有逐步改善的趋势。将城市绿色综合效率进一步分解为规模效率和技术效率,相比规模效率,技术效率成为制约长江经济带绿色城市综合效率的主要因素。长江经济带城市要改变目前效率低下的现状关键在于提高技术效率,推进城市的创新发展,推动新技术、新产业、新业态的发展,促进产业结构的优化升级。本文对投入产出的冗余度与不足度进行了分析,并解释了低效率的根源。从资源投入的冗余度来看,土地资源能源劳动力技术资本水资源,长江经济带资源利用率低,存在高投入、高消耗的问题,加快长江经济带中西部地区城市绿色发展,应合理配置资源要素。从期望产出不足度来看,地方财政预算内收入社会消费品零售总额GDP,长江经济带目前总体发展模式还是追求经济产出的最大化,而忽视了经济运行的质量与社会效益。绿色效率不高主要集中在资源的过度消耗和环境污染物过度排放方面,其中环境问题成为城市发展过程中提高绿色效率亟待解决的重点和难点问题。应共同推进生态环境的保护,改革创新环境管理体制机制,推行环境保护市场化,加强对环境的监管和治理,这关系着长江经济带城市发展绿色效率的提高与生态文明示范带的实现。     

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。     

长江经济带人口城镇化与土地城镇化协调发展时空差异研究

长江经济带是我国经济发展的战略区域,人口城镇化和土地城镇化的协调发展是推进新型城镇化发展的战略重点之一。本文以2006-2013年长江经济带126个地级市的人口、土地数据为基础,从长江经济带、区域和市域视角,采用熵值法、发展水平评价模型和均衡发展模型测度人口城镇化和土地城镇化协调发展度,结合空间分析方法对协调发展度进行分析,并使用ArcGIS10.2得出二者协调发展度的空间分布图。研究发现,从整体来看长江经济带2006-2013年人口城镇化与土地城镇化协调发展水平不断提高,并呈现相对平稳增长,2013年总体上达到较高协调发展水平。从区域视角来看,协调发展度呈现阶梯特征即下游地区中游地区上游地区的状态,且自2009年起3大区域协调发展度差距呈扩大趋势。从市域视角分析,长江经济带126个地级市2006-2008年协调发展度的发展速度慢,2009年后发展速度显著提升;在空间上呈现"东北-西南"的空间非均衡性和空间异质性,东北高、西南低,并表现明显的"城市群集聚"发展特征。长江经济带在人口城镇化和土地城镇化进程中应不断推进区域经济发展,加快中上游城市的城镇化进程,充分发挥"城市群"的经济辐射带动作用,同时转变土地财政思想,真正实现地区发展水平的提高,最终实现人口城镇化和土地城镇化协调发展。     

Primary and secondary components of PM2.5 in Milan (Italy)

In sampling campaigns--carried out by means of a high-volume gravimetric sampler--performed between August 2002 and December 2003, 24-h PM2.5 samples have been collected at an urban background site in downtown Milan and analyzed for elemental and organic carbon, ionic species (i.e., chloride, nitrates, sulfates and ammonium) and some elemental species. Chemical speciation data are evaluated also in terms of primary and secondary components of fine particulate matter: in particular, the contribution of secondary organic aerosols (SOA) and of the primary contribution from traffic to observed PM2.5 concentration levels are evaluated by means of the EC tracer method.     

长江经济带战略性新兴产业创新能力时空演化及空间溢出效应

基于产业创新指数,运用空间计量模型对2001～2016年长江经带战略性新兴产业创新能力发展水平时空演化格局及溢出效应深入分析。研究发现:(1)长江经济带战略性新兴产业创新能力总体增幅迅猛,但空间差异总体呈扩大态势。创新能力空间非均衡性特征显著,"东强西弱"地带性格局稳固;(2)长江经济带战略性新兴产业创新能力存在显著的空间正相关,长三角地区形成稳定的热点区,冷点区域增加,环城市群地带形成稳定的冷点区;(3)战略性新兴产业各细分产业创新能力发展状态不一,高端装备制造产业、新材料产业、新能源汽车产业呈多核心轴带模式演化,新一代信息技术产业呈单中心极化模式演化,节能环保产业、生物产业、新能源产业呈多核心组团模式演化;(4)战略性新兴产业创新能力存在空间溢出效应,除人力资源外,经济发展水平、产业结构、政府政策、对外联系水平、创新环境产生明显正向效应。