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。     

巢湖流域大气污染的经济损失分析

在对2002年巢湖流域大气污染资料进行调查和统计的基础上,应用人力资本法、市场价值法、机会成本法、资产价值法等环境经济价值评估方法,从人体健康、农作物、森林、家庭清洗费用和建筑材料腐蚀5个方面估算了巢湖流域大气污染造成的经济损失。结果表明,建筑材料腐蚀损失和人体健康损失分别为185亿元和151亿元,这两项费用占整个损失的比重达7814%;家庭清洗费用增加值、农作物经济损失和森林经济损失分别为073亿元、012亿元和009亿元。当年全流域环保投资总额为46亿元,而仅大气污染造成的环境经济损失就达到43亿元,约占当年GDP的084％。环保投资力度与环境污染损失不相适应。     

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...     

长江中游城市群土地利用变化对PM2.5污染的影响及空间溢出效应

城市群已成为当今中国空气污染的重灾区,严重损害了区域生态环境与人体健康,但少有研究考虑如何通过优化土地利用结构,使大气环境的自然净化能力最大化,进而减少既定污染排放对空气质量的负面效应。鉴于此,以城市化进程迅速、空气污染严重的长江中游城市群为实证对象,从土地利用结构的视角出发,利用自主反演的高精度PM_2.5数据,基于广义可加模型与空间回归模型,揭示2005～2020年土地利用变化对PM_2.5浓度的非线性影响及其空间溢出效应。研究结果表明：(1)2005～2020年长江中游城市群建设用地大幅增加而耕地持续减少,PM_2.5浓度在2011年前后呈现先上升后下降趋势,并具有显著的空间自相关性;(2)土地利用变化对PM_2.5浓度的影响为复杂的非线性关系,其中建设用地与耕地变化对PM_2.5浓度的影响存在边际递减效应;(3)土地利用变化对PM_2.5浓度的影响存在显著的空间溢出效应,且除草地外,各地类对PM_2.5浓度影响的直接效应均大于间接效应;(4...     

四川盆地逆温特征及其对PM2.5的影响研究

基于2000-2020年ERA5逐时温度廓线数据探究了四川盆地逆温特征时空变化,量化了逆温对PM_2.5的贡献,分析了成都和宜宾重污染期间逆温特征及边界层结构。空间上,盆地中部逆温频率最大,在15～25%之间,东部和南部地区次之,盆地西北和西南地区最低;盆地逆温厚度季节变化的空间分布差异较小,整体集中在200～350 m之间;逆温强度冬季最强,中部地区逆温强度最大可达0.45°C/100 m左右。时间上,逆温频率12月至次年4月达到最大,最大可达25%,6～8月最小,逆温厚度3～4月达到最大,多在280.85～400.97 m之间,7～8月最小,逆温强度总体变化不显著,多小于0.4°C/100 m。四川盆地站点逆温频率、厚度、强度与PM_2.5呈正相关,相关系数分别为0.3,0.28和0.25。成都和宜宾逆温特征与PM_2.5的拟合关系表明,成都和宜宾逆温厚度分别为376和374 m时,PM_2.5平均浓度均达到75μg/m³左右,逆温强度与PM_2.5浓度的拟合曲...     

基于问卷调查的上海市大气环境质量改善的支付意愿研究

上海近年来以O₃和PM_2.5为代表的复合型污染问题较为突出，合理评估大气环境对居民产生的影响对于环境政策决策具有重要意义。利用条件价值评估法，对上海500位居民开展了关于改善大气环境质量的支付意愿的调查研究。结果表明:上海居民对大气环境质量的关注和重视程度较高，并采取了积极的应对措施，全市在购买和使用空气净化器和防雾霾口罩方面的开支约为23亿元/a；在所有受访者中，有56%对改善大气环境质量有支付意愿，且收入、学历和患病程度与愿意支付的概率呈正相关，年龄则表现为负相关；从支付金额来看，有支付意愿的受访者对于减少一天雾霾的平均支付意愿为74元/户，推算至2016年全市整体的支付意愿在200亿元左右。其中，学历、收入、家庭人口数、患相关疾病的严重程度及防护意识与支付金额大小呈显著正相关，年龄则表现为负相关。进一步比较上海主要污染物的减排成本和居民支付意愿，从全社会成本角度，进一步开展污染减排具有成本有效性。     

Chemical characteristics of precipitation and wet deposition of major ions in Liaozhong County of Liaoning Province,Northeast China

The chemical characteristics of precipitation were analyzed based on the chemical composition of principal ionic within acid rain（from February 2007 to January 2008）of Liaozhong Meteorological Station located in Malong Village in Liaozhong County of Northeast China,meteorological conditions on the corresponding period ground,and variation of several air pollutants concentration.The results indicated that:（1）The precipitation average pH value of all samples was4.76;the frequency of acid rain during the observation period was 70.7%;the frequency was 82.8%in summer and autumn.（2）In the chemical composition of precipitation,the primary anions were SO₄^2-and NO₃^-;the primary cations were NH₄⁺and Ca²⁺.（3）All concentration of anions was higher in summer and winter,but relatively low in spring and autumn.This showed that the relationship between regional rainfall acidification and pollution was not significant.（4）Rainwater acidity and nearly floor gaseous pollution concentration were different from each other,and pH and NO_x,CO,NO₂ and O₃concentrations showed significant negative correlation,but was not obvious with SO₂ concentration.However,the pH and alkaline pollutants,such as particulate,was positively correlative.     

基于PM2.5的空气污染防治政策框架设计

中国PM_2.5污染防治进入新阶段：PM_2.5年均浓度从快速下降期进入缓慢下降和平稳期，全国超标现象大幅改善，但季节性和地域性超标与重污染问题仍然突出。以治理工程减排和可承受的产业和能源结构调整为核心的长期治理措施边际成本不断提升，而治理效率逐渐降低，尤其在重污染天气下难以发挥即时效益。中国仍处于经济和城市化发展的关键时期，将污染物整体排放量降低到重污染气象条件下的PM_2.5达标的允许排放量，在短期内不具技术可行性和成本有效性。公众健康与公共福利要求PM_2.5继续改善和稳定达标，只能在日常排放管理上寻求突破。而现行空气污染防治政策体系在日尺度达标管理和排放控制方面的约束力相对薄弱，地方缺少落实空气质量精细化治理的激励和实践指导。随大数据技术进展和信息化建设水平提高，科学治污、精准治污条件日趋完善，空气污染防治思路和政策框架亟须更新和转变，以适应新时期的空气污染防治需求。现阶段，推动空气污染防治由粗放式长期治理向精细化日常管理转型是改革的关键。以固定源管理为例，在现有制度的基础上，构建兼顾PM_...     

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。     

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。     

武汉城市圈城市化发展与环境空气质量关系探讨

城市化与环境空气的相互作用关系研究,是引导城市可持续发展和环境政策制定的重要依据。利用主成分分析法和集成的环境空气质量指数分别评价了城市化和环境空气质量水平,进而拟合了两者的最优高次多项式曲线。结果发现:12001年来,武汉城市圈的城市化综合水平表现出以武汉为核心,黄石和鄂州为次核心,咸宁、孝感等为边缘的层级结构;2城市圈空气污染的重心主要在武汉市和鄂东南的黄冈、鄂州、黄石等地区,PM10是首要污染物;3不同城市由于其自然地理背景、城市发展类型、经济产业结构的不同,环境空气效应(关系)存在差异,在武汉城市圈内主要表现为三类:武汉市的复合型空气污染,黄石、鄂州等煤烟型为主的空气污染,以及咸宁、天门等煤烟和机动车尾气混合型的转变空气污染。未来,城市圈在生态环保一体化的进程中,需加强空气污染的联合防治,也需结合城市的自身特点采取有针对性的污染治理措施。     

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。     

How much real cost has China paid for its economic growth?

China’s economic growth has a serious impact on the environment and resources. How much real cost did China pay for its economic growth? This paper estimates the monetary costs of resource depletion, environmental pollution, and ecological degradation. The paper examines the geographic distribution of resource and environmental losses across 31 provinces. The findings allow us to reach the following conclusions. First, the national cost of resource depletion, environmental pollution, and ecological degradation in 2005 was 2.5 trillion RMB. It accounted for 13.5% of China’s gross domestic product (GDP). Secondly, the cost of resource depletion, ecological degradation, and environmental pollution has a different spatial distribution. The cost of resources depletion mainly distributes in the central area, the cost of environmental pollution is in the eastern area, and the cost of ecological degradation lies in the western area. Thirdly, the cost of natural resources depletion is 1,672.5 billion RMB, accounting for 67.8% of the total cost of resource and environment. It indicates that economic development has a high cost of resource depletion.     

基于复式记账的土地资源资产核算与报表编制研究

借鉴会计学复式记账核算的优点,在国际资源核算体系的基础上,根据我国自然资源资产核算需求,提出土地资源资产核算的复式记账体系和报表编制框架。研究认为,基于复式记账的土地资源资产核算和报表编制要以“摸清家底、反映自然资源负债、提供土地资源审计和绩效考核信息”为目标,明确区、县级自然资源局为土地资源资产受托管理和进行土地资源资产核算与报表编制的核算单位。在界定土地资源资产、负债和权益相关概念的基础上,提出土地资源资产属性变化的核算内容和每次土地资源资产实物量变化必须遵循占补平衡的基本原则,进行过程核算。以YC县土地资源资产变化为例,对土地资源资产变化进行了基于复式记账的土地资源资产核算与报表编制实证研究,确定核算的事项类型和特征及其借贷核算流程,编制出土地资源资产负债表,并同时进行实物量核算和价值量核算的报表编制,结果表明:YC县土地资源资产实物量1485 km^2,2018年末价值量5639874.22万元、经济权益5271874.22万元、生态权益367991.6万元,土地资源负债8.40万元,通过土地资源资产用途调整,土地资源资产价值量增加21319.42万元,但在调整过程中,形成了土地资源负债0.07 km^2(8.4万元),在以后土地整治中需要增加园地。     

“十一五”期间贵州省大气污染减排绩效评估

利用环境经济学方法,对贵州省“十一五”大气污染减排的成本和效益进行定量分析的基础上,对其“十一五”期间大气污染SO2减排绩效进行评估。结果显示：（1）贵州省“十一五”期间SO2减排政策实施后,大气环境质量有所改善,尤其是酸雨pH值上升明显,许多城市的酸雨频率已降低到零;（2）“十一五”期间,贵州省SO2的减排成本为228亿元,SO2的减排收益为27亿元,SO2减排效益大于成本,污染减排约束性指标的倒逼、引导、推动作用开始显现,能源利用效率有所提高,经济结构趋于优化和升级;（3）贵州省火力发电的脱硫装置安装率已达90%以上,表明其大气污染SO2的工程减排空间有限,今后要实现贵州省大气污染减排的刚性约束目标,更多的要从结构减排和管理减排的角度进行     

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。