京津冀大气污染传输通道区大气污染时空格局研究

客观理解京津冀大气污染传输通道城市（“2+26”城市）空气污染时空格局对于区域大气污染联合防治具有重要意义.本研究采用遥感数据反演的PM_2.5浓度产品，利用趋势分析法和重心分析法，揭示了京津冀城市大气污染传输通道区2000~2015年大气污染时空格局演化特征.结果表明：（1）区域PM_2.5平均浓度整体呈现出太行山脉区域较低，太行山脉以东较高的格局，城镇地区明显高于周边地区.（2）2000~2015年区域PM_2.5年均浓度总体呈增加趋势，主要表现在2000~2007年，呈显著增加趋势的面积占全区的88.48%，之后呈稳定状态.（3）区域PM_2.5污染重心位于衡水、邢台和德州3市交界处，区域北部大气污染较严重.本研究可为京津冀及周边地区大气污染防治政策制定和措施实施提供参考与支持.     

京津冀及周边地区工业大气污染排放因素分解——基于LMDI模型分析

运用对数平均迪氏指数分解法探究了2011~2015年京津冀及周边地区工业大气污染物排放的主要影响因素.将该地区排放量变化的总效应分解为人口效应、经济规模效应、产业结构效应、能耗效应、能源结构效应和排放强度效应.研究结果表明,人口效应和经济规模效应基本为正效应,产业结构效应、能耗效应和排放强度效应基本为负效应.京津冀及其周边地区能源结构在2011~2015年期间变化不显著,因此能源结构效应对总效应的贡献很小,贡献度均未超过0.52%.北京市、天津市、河北省、河南省、山东省和山西省的情况不同,各效应贡献度的变化趋势也不相同.人口效应、经济规模效应、产业结构效应、能耗效应和排放强度效应的变化,主要来自于人口增速、经济规模增速、工业增加值比重降幅、能耗强度降幅和排放强度降幅的变化.在制定减排政策时,应根据各效应的累计贡献值和贡献度大小,对于该地区共存的主要影响因素,制定联合减排政策措施.对于存在地区差异的主要影响因素,因地制宜制定不同的减排政策措施.     

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。     

京津冀大气污染传输通道城市PM2.5污染的死亡效应评估

基于Web of science数据库搜集的1442篇文献资料,采用Meta分析方法确定PM_(2.5)污染与居民不同健康终点之间的暴露反应系数.在此基础上,本文选取2015年PM_(2.5)浓度遥感数据、公里格网人口数据及人口死亡统计数据,借助Poisson回归模型评估京津冀大气污染传输通道城市1 km×1 km尺度上PM_(2.5)污染的死亡效应.结果表明:①PM_(2.5)污染与人口总死亡率、循环系统疾病死亡率、呼吸系统疾病死亡率和肺癌死亡率等存在显著的暴露反应关系,其中,PM_(2.5)浓度每增加10μg·m~(-3),对应健康终点死亡率分别上升5.67%(95%Confidence Interval(CI):3.87%～8.29%)、6.93%(95%CI:3.92%～12.25%)、4.78%(95%CI:1.31%～17.51%)和9.55%(95%CI:3.67%～24.86%).②PM_(2.5)污染成为诱致人口死亡的重要因素,2015年京津冀大气污染传输通道城市PM_(2.5)污染造成的死亡人数为307599人,占据总死亡人数的28.64%.其中,死于循环系统疾病、呼吸系统疾病和肺癌的人数分别为183084、21096和32203人.③实施严格的PM_(2.5)浓度控制目标将给居民带来极大的健康收益,如果能够达成世界卫生组织4个阶段的PM_(2.5)浓度控制目标,京津冀大气污染传输通道城市可避免的死亡人数分别为144236、197167、253180和282401人,与基准年相比分别下降46.89%、64.10%、82.31%和91.81%.     

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。     

基于生态系统服务价值的京津冀城市群湿地主导服务功能研究

湿地是地球三大生态系统之一,在气候调节、水资源供给、净化环境等方面具有重要的价值和作用。基于1990-2015年6期土地生态遥感解译数据和社会经济数据,通过修正生态系统服务价值当量因子和计算湿地价值的内外部贡献率,利用GIS定量研究了京津冀城市群及各个城市25年间不同湿地类型、不同功能生态系统服务价值的变化,并基于此进行功能定位。结果表明：（1）京津冀城市群湿地的生态系统服务价值呈现先上升后波动下降的趋势,2015年湿地价值较1990年上升了29.3亿元,主要是由于河渠、水库坑塘价值的增加,以及水文调节、水资源供给价值的增加;（2）京津冀城市群的13个城市中,天津市生态系统服务价值最高,且东部沿海区域湿地价值有增加趋势,南部内陆城市不仅湿地面积少且价值逐年下降;（3）水文调节、水资源供给和净化环境是京津冀城市群大部分城市湿地的主导功能,而河渠、水库坑塘、滩地则是提供服务功能的主要湿地类型。生态系统服务价值的减少与增加都与人类活动密切相关,因此了解湿地价值的变化趋势及变化原因,明确湿地的功能定位,不仅可以增强人们对湿地生态的保护意识,同时也为未来京津冀地区湿地的修复、恢复及可持续利用提供科学依据。     

京津冀城市群低碳转型的微观主体驱动机理分析与建模

基于"双碳"目标,阐述了京津冀城市群现状及其在国家经济发展和碳排放中的重要地位,分析了京津冀城市群的特征及其在低碳转型中的引领示范作用,探索了京津冀城市群低碳经济转型与微观主体驱动融合机理,构建了京津冀城市群低碳经济转型基础模型和微观主体驱动下京津冀城市群低碳经济转型模型,并将基于Agent建模与投入产出相结合,采用自...     

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.     

基于3D框架的长三角城市群工业污染物排放研究

为了厘清主要经济地理要素与城市群工业污染物排放量的关系,引入新经济地理学3D——density(密度)、distance(距离)、division(分工/分割)框架,并采用该框架系统分析主要经济地理要素与长三角城市群污染物排放量之间的关系. 结果表明:①地均GDP对长三角城市群工业污染物排放量均存在显著影响,与工业SO₂、废水和烟粉尘排放量的弹性系数分别为0.027、2.080和1.014. ②综合交通距离对工业废水和烟粉尘排放量存在显著影响,弹性系数分别为-1.638和-0.625,而心理距离对污染物排放量未产生显著影响. ③分工/分割要素对城市群工业污染物排放量的影响各不相同. 外商直接投资对工业SO₂、废水、烟粉尘排放量存在显著影响,制造业专业化指数仅对工业SO₂和烟粉尘排放量有显著影响,而进出口总额占GDP比重与工业废水和烟粉尘排放量存在显著影响. ④长三角城市群工业污染物排放量与地均GDP、外商直接投资呈正相关,与综合交通距离、制造业专业化指数和进出口总额占GDP比重呈负相关,缓解长三角城市群工业污染物排放困境,不仅要适度控制经济发展速度和提高外资进入的环境标准,还应进一步优化长三角城市群在国内外市场上的分工和协作地位.      

2006～2017年京津冀大气污染传输通道城市NO2浓度时空变化分析

利用OMI传感器反演获取的全球对流层NO₂垂直柱浓度数据,分析了2006～2017年京津冀大气污染传输通道城市的对流层NO₂垂直柱浓度时空变化。结果表明,通过线性拟合得出,OMI反演NO₂垂直柱浓度与地面实测NO₂浓度呈显著正相关;京津冀大气污染传输通道城市NO₂柱浓度月均值变化具有周期性,最高值和最低值多出现在1月和7月;NO₂柱浓度在季节变化上特征明显,表现为冬季最高,秋、春季次之,夏季最低。在年际变化上,NO₂柱浓度主要表现为2006～2010年波动增长,2011～2013年基本持平,2014年后开始迅速下降;NO₂垂直柱浓度空间分布,整体呈现出西北部低、中部和东部高的空间格局;季节空间分布与这12年均NO₂柱浓度空间分布相似。     

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。

     

关中城市群道路移动源气态污染物排放特征

基于MOVES模型对参数进行本地化修正,计算机动车排放的气态污染物排放因子,以2012年为基准年建立关中城市群的道路移动源常规和非常规气态污染物的排放总量清单,并得到不同车型、不同城市区域的机动车污染物排放分担率.结果显示,关中城市群的道路移动源常规气态污染物中一氧化碳（CO）的排放量为45.40万t,氮氧化物（NO_x）为8.190万t、二氧化硫（SO₂）为0.420万t、氨（NH₃）为0.10万t;非常规气态污染物中非甲烷碳氢化合物（NMHC）的排放量为4.168万t,甲醛（HCHO）为0.057万t、乙醛（CH₃CHO）为0.027万t、丙烯醛（C₃H₄O）为0.004万t、1,3-丁二烯（C₄H₆）为0.012万t、苯为0.090万t、甲烷（CH₄）为0.123万t、氧化亚氮（N₂O）为0.004万t.此外,各城市按照排放分担率从高至低依次为西安（50%）、渭南（23%）、咸阳（含杨凌）（12%）、宝鸡（10%）和铜川（5%）.本研究还发现污染物排放分担率在不同车型中差异显著,其中NO_x排放以重型货车（33.85%）和中型货车（21.21%）为主;SO₂、醛类物质在重型货车中排放分担率分别为31.31%和30%;而CO、NMHC、C₄H₆、苯和CH₄的排放主要来自小客车（分别为32.86%、17.55%、26.64%、26.45%和38.85%）和摩托车（分别为32.64%、55.21%、43.29%、49.04%和30.97%）;NH₃的小客车和重型货车排放分担率分别为49.5%和31.31%.     

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。

     

京津冀燃煤锅炉大气污染物精细化排放清单

基于环境统计数据,采用排放因子法建立2020年京津冀地区燃煤工业锅炉县级大气污染物排放清单.结果表明,2020年京津冀地区燃煤工业锅炉常规大气污染物SO₂、NO_x、颗粒物(PM)、PM₁₀、PM_2.5排放量分别为6351,7399,2952,825,399t.,其中PM₁₀和PM_2.5分别占PM排放总量的27.9%和13.5%.重金属Hg、Pb、Cd、Cr、As的排放量分别为197.9,1391.3,32.0,1214.2,362.4kg.65t/h及以上燃煤工业锅炉为主要的排放贡献源,各类污染物的排放量占京津冀地区工业锅炉各类污染物排放总量的比重为51.1%~81.2%,是污染控制及监管的重点.河北省承德市、唐山市、张家口市为污染物排放量最大的3个城市,3个城市各类污染物排放量占京津冀地区工业锅炉各类污染物排放总量的14.6%~71.9%.污染物排放强度大的区域主要集中在天津市、河北省廊坊市、唐山市的一些区县.     

成渝城市群臭氧污染特征及影响因素分析

为研究成渝城市群O_3污染特征及其影响因素,对成渝城市群15个城市2015—2016年国控环境监测站点和国家气象台站数据进行了研究.结果表明,研究区域15个城市均存在不同程度的O_3超标现象.2015—2016年成渝城市群O_3污染形势愈发严峻,春末及夏季污染最为严重,且在7月达到O_3浓度峰值(118μg·m~(-3)),O_3污染空间分布呈片状,以资阳为中心的遂宁、眉山、成都等城市为O_3污染较为严重的区域.颗粒物、NO_2及CO均与O_3有显著相关性,其中,颗粒物与O_3浓度在冬季呈负相关,在夏季则表现为正相关.太阳辐射、气温、相对湿度及流场均是影响O_3浓度的重要因子,强辐射、高温及低湿易形成较高浓度的O_3,相对湿度对O_3浓度的影响呈先升后降的关系.     

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...     

基于生态网络分析的京津冀城市群隐含碳代谢强度研究

针对当前城市群发展中所映射出的高碳排放现状,选取京津冀城市群作为研究对象,构建区域及产业部门两个层面的网络模型.结果发现,在区域层面,北京、天津、河北隐含碳排放量均呈稳步增加趋势,其中,北京受减排政策影响隐含碳排放量增长幅度较小且排放强度最小,而河北作为城市群主要工业生产区,排放量及排放强度依然居高不下.在产业部门层面...     

基于能值分析的闽三角城市群代谢可持续性评估

城市群作为区域发展战略核心和经济建设的引擎,是城市间相互协同,发挥聚集效应一体化城市群体。城市代谢系统是城市发展过程中物质、能量、货币和人类劳动力综合协调的自组织系统。城市代谢系统失调被认为是导致城市人口负荷过载、城市环境污染严重和资源过渡消耗等城市可持续发展问题的主要原因,因而通过社会—经济—生态等多维度指标构建对城市群可持续发展评价尤为重要。本文以闽三角城市群为研究对象,基于能值分析方法结合城市代谢理论,从不同维度系统分析闽三角城市群能值代谢状况及可持续发展水平,并对不同城市群间和城市群内进行对比分析。研究发现：（1）2010—2017年闽三角城市群总能值总体呈现上升趋势,且不可更新资源能值比重增幅较大,表明经济发展以资源消耗为主,对城市群生态环境产生负面影响。同时,人口增长、土地空间限制和生态经济可持续发展之间存在一定矛盾。（2）从不同城市群之间对比来看,闽三角城市群与环太湖城市群在资源利用率和经济产出方面略有差距,但在能值货币比率和环境承载力等指标方面表现较好,反映出闽三角城市群社会经济与生态环境较为协调,生态文明建设取得较好效果。（3）从城市群内部结构对比来看,厦门、泉州、漳...     

成渝城市群碳排放时空特征及其影响因素

利用2008~2018年成渝城市群内16个城市的面板数据,运用空间自相关和时空地理加权回归模型,探究了城市群碳排放的时空演变格局,揭示了碳排放影响因素的时空异质性.结果表明,成渝城市群碳排放整体呈增长态势,总量由5亿t增加到6.6亿t,增速约为1500t/a,地均碳排放量和人均碳排放量也存在波动上涨趋势.碳排放总量热点区域集中在成都和重庆,分别占总量约20%和25%,冷点区域为雅安市.碳排放总量和地均碳排放均存在显著的空间差异,人均碳排放的莫兰指数为正,呈现明显的空间聚集格局.整体上,人均碳排放表现出东北低-西南高的空间结构特征,南充,遂宁,广安是低低聚集区域.城市群中各个城市的影响因素显示出时空异质性,能源强度、经济发展水平、人口规模对城市的碳排放都有明显正向作用,在成渝中西部城市作用强度大;而城市化水平的正向影响较弱,对成渝东部城市影响较强.