城市产业集中区环境性能评估体系的构建——基于北京市丰台区案例的探讨

城市产业集中区在推动城市产业发展和人口就业中发挥着重要作用,但其在发展过程中,对周边人口和环境带来的负面影响也越来越突出。鉴于现有研究对城市内部空间的环境效率研究不足,论文从环境性能的概念入手,结合产业集中区环境的复杂性、综合性特征,提出了包括社会经济贡献、环境负荷与环境风险3个维度的环境性能评估指标体系,并对污染源识别、空间单元选择等科学问题进行了探索。以北京市丰台区污染源普查数据、注册企业数据及风险源数据为数据基础,采取空间分析方法,定量评价其环境性能空间差异性。主要研究结果包括:提出了选取城市产业集中区环境性能评估空间单元的原则,并将丰台区划分为1 379个500 m×500 m格网单元,论证了环境性能评估的空间尺度效应,表明在更加精细的格网尺度上有利于探查局部空间分异格局;基于北京市丰台区案例,发现环境负荷高的地区主要集中在太平桥、方庄、西罗园、马家堡等东北部街道;环境性能低值区具有明显的中心城区指向、沿快速环路分布和批发市场指向等特征;根据评估结果建议从产业布局、定点管理、生态空间设置以及人口调控等方面为实施精细化的环境空间管控提供依据。     

城市产业集中区环境性能评估体系的构建——基于北京市丰台区案例的探讨

城市产业集中区在推动城市产业发展和人口就业中发挥着重要作用,但其在发展过程中,对周边人口和环境带来的负面影响也越来越突出。鉴于现有研究对城市内部空间的环境效率研究不足,论文从环境性能的概念入手,结合产业集中区环境的复杂性、综合性特征,提出了包括社会经济贡献、环境负荷与环境风险3个维度的环境性能评估指标体系,并对污染源识别、空间单元选择等科学问题进行了探索。以北京市丰台区污染源普查数据、注册企业数据及风险源数据为数据基础,采取空间分析方法,定量评价其环境性能空间差异性。主要研究结果包括：提出了选取城市产业集中区环境性能评估空间单元的原则,并将丰台区划分为1 379个500 m×500 m格网单元,论证了环境性能评估的空间尺度效应,表明在更加精细的格网尺度上有利于探查局部空间分异格局;基于北京市丰台区案例,发现环境负荷高的地区主要集中在太平桥、方庄、西罗园、马家堡等东北部街道;环境性能低值区具有明显的中心城区指向、沿快速环路分布和批发市场指向等特征;根据评估结果建议从产业布局、定点管理、生态空间设置以及人口调控等方面为实施精细化的环境空间管控提供依据。     

广东省土壤Cd含量空间分布预测

土壤重金属的空间格局对土壤重金属污染防治具有重要的指导意义.本文以广东省土壤Cd含量为研究对象,基于"规则"模型——Cubist以及样条插值法、反距离加权法、自然邻域法、普通克里金插值法、局部多项式插值法和径向基函数插值法等6种GIS空间插值方法,选取2 000、1 500、1 000、800、500、300、200、150及90 m这9个不同的格网尺度,构建Cd含量空间格局模型.选择不同方法的最佳预测尺度和最优模型参数,预测广东省土壤Cd含量分布.结果表明:(1)在相同尺度时Cubist方法预测结果都比传统的空间插值结果精度高,格网大小为300 m×300 m时预测精度最高.其次是样条插值法,其在1 500 m插值尺度上精度最高;(2)Cubist模型同时可以识别土壤Cd含量空间分布的驱动因子.结果表明在37个影响Cd含量的自然和人为因子中,地质类型是驱动广东省土壤Cd含量分布差异的主要因子;(3)Cd含量高值主要分布在珠三角地区及粤北少部分地区.广东省土壤Cd含量超过GB 15618~(-1)995中3级和2级标准,即大于1.0 mg·kg~(-1)和0.3 mg·kg~(-1)的面积分别约为160 km~2和2 140 km~2,约占广东省总面积的0.09%和1.18%.     

基于土地利用变化的三峡库区小流域生态风险评价——以草堂溪为例

为揭示三峡库区小流域土地利用变化对生态风险的影响,选择草堂溪小流域作为研究区,以1990、2000、2004和2010年4期TM和CBERS影像获取草堂溪小流域土地利用信息,以500 m×500 m为基本单位,制作格网作为辅助评价单元,借助GIS技术为数据分析平台,对土地生态风险指数进行空间插值,生成1990、2000、2004和2010年4期生态风险分级图。结果表明:1990-2010年研究区土地利用相对合理指数上升0.03;研究区5种风险等级连片分布,与耕地和水域分布区域具有显著的空间相关性,5种生态风险等级主要集中在15~25°和>25°坡度带上以及500~1 000 m和1 000~1 500 m两个高程带上;研究区生态风险呈现先恶化后好转的趋势,较低风险等级面积在1990和2010年最大,分别占研究区总面积的28.23%和37.41%,2000和2004年高风险等级面积最大,分别为29.69%和35.54%。研究得出草堂溪小流域生态风险时空变化原因主要为自然条件限制和人为因素控制。针对研究区生态风险时空变化特征提出调控对策,具体有:进行最优土地利用组合类型搭配,调整不合理土地利用类型,改良林分结构;对流域近消落带部位的土地利用在统筹考虑水环境污染治理和土壤侵蚀问题的同时进行统一合理规划管理。     

全球PM2.5人口暴露风险时空格局

基于PM_2.5遥感数据和人口格网数据,利用污染物人口暴露风险模型、Theil-Sen Media和Mann-Kendall等方法,分析了2000~2016年全球PM_2.5人口暴露风险时空分布特征,并识别出暴露高风险区域.结果表明,PM_2.5遥感数据和人口格网数据可以客观地评价暴露风险程度.全球PM_2.5平均浓度在各大洲差异显著,PM_2.5污染的高值区域主要分布在东亚、南亚和东南亚.PM_2.5质量浓度的多年平均值从高到低分别是亚洲14.7μg/m³、非洲8.1μg/m³、欧洲8.03μg/m³、南美洲5.69μg/m³、北美洲4.41μg/m³和大洋洲1.27μg/m³.2000~2016年,全球PM_2.5人口暴露风险在宏观尺度上呈逐渐减少的趋势,而在区域内则呈现出差异性.空间上,全球PM_2.5人口暴露风险各大洲从高到低依次为亚洲5.94、非洲0.62、欧洲0.45、南美洲0.32、北美洲0.27和大洋洲0.01.时间上,2000~2016年,亚洲和非洲PM_2.5人口暴露风险呈增长趋势,欧洲和北美洲呈减少趋势,大洋洲和南美洲变化幅度较小.     

基于POI 大数据的城乡能耗空间量化表达及实证：以山东省潍坊市为例

城乡能源消费格局是应对气候变化的重要议题，也是低碳治理的关键对象。市域尺度城乡能耗空间定量化研究对区域可持续发展及规划决策具有重要支撑作用。基于山东省潍坊市行业部门综合能源消耗量，结合兴趣点（point of interest，POI）大数据和土地利用等多源空间数据，统筹考虑企业数量、人口密度、车流量及耕地面积等关键因素，量化分析工业、生活、交通及农业部门的能耗格网空间分布。研究发现：工业、交通及生活用能的空间分布具有相似性；能源总消费量在各区域间具有差异性，呈现不同的热点分布特征，以团簇热点式分布为主；核心城区的能耗需求强烈，高强度用能区覆盖率显著高于其他地区。通过分析市域尺度上的能源消费格网格局特征，探索公里格网尺度下融合多源数据的空间可视化比较分析方法，可为区域低碳规划、国土空间规划以及可持续发展提供理论支持。     

黄河流域PM2.5时空分布格局及人口暴露研究

文章基于PM_2.5遥感反演数据和人口格网分布数据,构建人口暴露风险指数模型,采用Theil-Sen Median与Mann Kendall检验法,识别2000-2020年间黄河流域PM_2.5质量浓度值和人口暴露风险指数时间演化特征,通过空间探索工具,刻画其空间变化特征。研究结果表明：(1)PM_2.5质量浓度平均值为46.53μg/m³,研究期内呈现出“快速增长—波动变化—持续下降”的态势。PM_2.5污染不同等级面积比例变化明显,总体呈现出高浓度区域减少、低浓度区域增加的态势。(2)PM_2.5年均质量浓度空间上东高西低。历年PM_2.5年均质量浓度空间局部自相关显著。低值区域主要分布在青海、甘肃、宁夏、内蒙古等省份。高值区域集中分布在山西南部、陕西关中地区、河南中部、山东北部区域。(3)除2000年和2020年外,研究时段内均有90%以上人口暴露于PM_2.5年均质量浓度35μg/m³限值以上,且...     

基于最优尺度地理探测的长三角有机污染物时空分布驱动因素分析

场地污染对人体健康和生态环境造成了严重危害,理解其时空分布规律是污染评估和场地修复的基础.为此基于场地采样数据,利用最优尺度地理探测器分析长三角地区有机污染物时空分布规律及其驱动因素.结果表明:①长三角场地有机污染物空间分布存在显著的尺度效应,其最佳地理探测尺度格网为8000 m;②长三角污染物空间分布的主控因子最主要来源于生物场,其次来源于化学场;③在土壤0~20 cm深度,蔗糖酶含量、脲酶含量、微生物量氮、全氮含量和离子交换量等对有机污染物空间分布的解释力较大.在土壤20~40 cm深度,对有机污染物空间分布解释力较强的因子是土壤湿度、人口和全氮含量等.随着土壤深度的加深,水动力场的因子解释力增强.④春季里人口、全氮含量和多酚氧化酶含量等对有机污染物空间分布解释力较强.秋季里有机污染物的空间分布更复杂,因子之间表现出更强烈的非线性增强现象和双因子增强现象.     

重庆市PM2.5浓度空间分异模拟及影响因子

基于Arcgis平台,利用土地利用回归模型模拟重庆市PM2.5浓度分布,获取了高分辨率结果图.从重庆市环保局网上获取了17个空气质量监测站点的PM2.5数据,利用16个监测点数据,结合土地利用数据、路网数据、DEM数据和人口数据建立土地利用回归模型,利用剩余的1个监测点数据来对回归映射结果进行检验.按照模型设置的变量生成方法,对监测点建立多种尺度的缓冲区,提取变量数据,最终生成了56个变量.按照土地利用回归模型的设置,56个自变量最终有3个变量进入PM2.5的回归方程,模型的R2逐步增大,且最终R2为0.84,模型拟合程度非常好.回归方程中,与研究区PM2.5浓度空间分布相关性最大的因素是空气质量监测站点500 m范围内的农用地面积,然后依次是DEM和1 000 m范围内一级公路总长度,它们与PM2.5的皮尔森相关系数依次是:0.695、-0.599和0.394.回归映射检验结果显示,检验点的误差率为2.7%,误差可以接受.回归映射结果显示,PM2.5浓度以高值分布于主城区,沿一级公路分布趋势明显,与高层紧密相关,模拟结果与实际情况相符.     

基于人口经济数据空间化的贵阳市雷电灾害区域风险评价

利用DMSP/OLS夜间灯光数据、NDVI指数,融合道路网密度,构建的人居指数反映人口和经济的分布情况,结合近10年闪电定位监测及土壤数据库资料,采用投影寻踪模糊聚类方法获取指标权重,基于GIS技术获得0.001°×0.001°的贵阳市雷电灾害风险区划图。研究结果表明:贵阳市各区县人居指数累计值与统计的人口、GDP呈现高度线性正相关,利用人居指数的空间分布可综合反映人口和经济的分布信息,以此为灾害分析提供精细化、可靠的数据源;全市雷电灾害高风险区分布在南明、云岩、白云、观山湖、清镇、花溪等地的中心城区以及龙洞堡机场附近;次高及中风险区多分布在红枫湖、站街、沙文、扎佐、龙场、久长、开阳以及贵阳市中心城区周边一带。