乌江流域固碳服务时空格局及驱动机制

生态系统提供的固碳服务是实现碳中和的重要手段之一,明确环境因子的驱动机制是有效提高固碳服务的重要基础.该研究以乌江流域为研究区域,利用InVEST模型核算乌江流域2000—2020年碳储量,并综合考虑社会-经济-自然系统中的影响因素,使用随机森林模型和部分依赖图模型(PDP模型)分析各因子对固碳服务的贡献度及驱动机制.结果表明：(1)2000—2020年,乌江流域固碳服务空间上呈东北高西南低的分布特征,表现为下游>中游>上游,时间上呈显著增加趋势,且上游的增速大于中游及下游.(2)时空尺度上,自然地表类因子均是对固碳服务贡献最大的环境要素,其中植被覆盖度在空间尺度上的贡献度最高,为55.08%;坡度在时间尺度上的贡献度最高,为34.46%.(3)各影响因子在时空上呈现出不同的驱动机制,其中人口密度的驱动机制变化最为强烈,在空间上,固碳服务随人口的增加而降低,在时间上,固碳服务整体随人口的增加而增加.(4)2000—2020年,人类活动的改变是乌江流域固碳服务增加的重要原因,气候变化也是较重要的影响因素.研究显示,固碳服务的高低虽受限于自然地表类环境因子,但人类活动的正面干扰...     

宁武亚高山湖泊细菌群落的时空格局及驱动机制

受人类活动和气候变化的影响,亚高山湖泊生态系统日趋退化,导致微生物群落生物多样性和结构改变.本研究以宁武亚高山湖泊公海(GH)水体细菌群落为研究对象,通过Q-PCR和DGGE技术分析了不同季节和不同深度的水体中细菌群落多样性分布格局,探究细菌群落的时空动态及其多样性维持机制.结果表明,温度(T)、酸碱度(p H)、溶解氧(DO)、电导率(EC)、盐度(SAL)和铵态氮(NH4+)在每个月的不同采样深度间均有显著差异.细菌群落丰度具有明显的时空动态,其中8月的丰度最高,11月最低;在水体中层(2、4和6 m)的丰度较高,表层和底层(0 m和8 m)相对较低.细菌群落α多样性指数在各月份和不同深度间均有显著性差异,从4～12月整体上呈现先减少后增加的趋势.相似性分析(PERMANOVA)结果表明,不同深度之间细菌群落的空间分布格局明显不同(P 0. 001).冗余分析(RDA)和方差分解(VPA)结果表明在不同深度下,细菌群落多样性格局是环境选择和扩散限制共同作用的结果,但是环境选择的相对作用更强,其中水体无机氮(NO3-、NO2-和NH4+)浓度是主要的影响因子.总之,宁武亚高山湖泊公海中细菌群落多样性有明显的时空分布格局,环境选择作为主要因素驱动了细菌群落的多样性格局.     

山东省农业多功能的时空演化特征与驱动机制分析

农业供给侧改革与乡村振兴背景下,深入挖掘各地区农业多种功能,统筹不同农业功能特征地域的协调发展,成为促进农业增收、实现农业可持续发展、保障食物安全的关键。农业多功能的演变受到区域农业资源禀赋与社会经济发展水平和阶段的复杂影响。以山东省为例,选取2004年、2011年、2017年三个时间截面,构建农业多功能评价指标体系,运用空间错位指数、回归分析等方法对县域农业多功能的时空演变规律与驱动机制进行分析。研究发现:(1)2004—2017年,山东省农业的农产品供给功能和经济发展功能分别呈先升后降和先降后升的增长态势,社会保障功能和生态服务功能分别呈持续下降和先降后升的下降趋势。(2)研究期内,农产品供给功能与生态服务功能对农业资源禀赋依赖较强,分别呈现出沿平原—丘陵—山地递减与递增的空间格局;经济发展功能与社会保障功能受社会经济发展水平和阶段影响较大,时空差异明显。(3)各驱动因子对于同一功能中不同要素的作用方向与强度存在差异,引发农业各功能结构的变化。基于功能视角提出山东省农业转型发展的路径选择与分区优化策略。     

长江经济带乡村性的时空分异格局及驱动机制

乡村性是描述乡村地域特征的重要指标,其时空分异可以有效反映乡村发展及转型的基本面。聚焦我国重大国家战略发展区域“长江经济带”,采用乡村性指数测度模型及探索性空间数据分析探究2000年、2005年、2010年及2017年长江经济带县域乡村性的时空分异格局,并运用GWR模型重点分析影响因素的空间异质性。结果表明：（1）2000—2017年,长江经济带县域乡村性总体有所减弱,空间上呈现“东部低、中西部高”的特点;县域乡村性在城市群（圈）、省会及大城市附近呈现较低水平,向外围逐渐升高。（2）乡村性高高集聚主要分布在中西部的传统农区,随时间推移明显缩减;低低集聚则集中在长三角、武汉、长株潭等城市群（圈）地区,且整体格局较为稳定。（3）农业技术、政府支持、资本投入、市场调节因素能促进乡村发展及转型,其中,农业技术的作用最强。自然环境和区位条件则兼具促进和限制作用。这些影响因素对不同地区乡村发展及转型的影响存在差异性,未来制定区域乡村发展策略应针对不同地区分类精准施策。     

成渝地区工业大气污染物排放的时空演化格局及关键驱动因素

为摸清成渝地区工业大气污染的时空变化规律和关键影响因素,构建了2013—2019年成渝地区社会经济和工业大气污染物排放数据库,运用空间自相关分析和冷热点分析方法,解析了工业大气污染物排放的时空演化格局,并采用对数平均迪氏(LMDI)分解模型探究关键驱动因素. 结果显示:①成渝地区工业大气污染物排放整体呈明显下降趋势,高排放城市减少,低排放城市增多,高排放区由大面积圈层式分布逐渐向成都平原经济区南部区域和川南经济区北部区域零星式分布转变. ②成渝地区工业大气污染物排放呈现明显的空间集聚状态,空间溢出效应显著,且空间关联程度呈增大趋势. 工业大气污染物排放的空间分布趋于极化,且呈现明显的“西热-东冷”分异格局. ③经济发展始终是不同阶段工业大气污染物排放增量的首要驱动因素,生产技术进步与能源利用效率提升是减排的主要控制因素,高排放-低减排城市需注重工业生产技术和末端治理技术的提升. 产业结构调整对减排的贡献受区域产业发展政策的影响,工业内部结构效应对大气污染物的排放具有促进作用,与近年来钢铁、水泥、玻璃、陶瓷等传统重工业行业在工业增加值中的比重逐年提升有关.      

2000年以来黄河流域土地市场化时空格局演变及驱动因素

基于土地市场交易结构的视角,测算2000—2016年黄河流域104个地级以上城市一级土地市场化程度,综合利用Global Moran’s I、G_i*指数空间统计模型对其时空格局演变特征进行分析,运用灰色关联度分析模型探究土地市场化时空格局演变的主要驱动因素。研究发现:2000—2016年,黄河流域土地市场化水平表现出先持续上升后不断下降的阶段性变化特征,呈现了"东高西低"的空间分异格局。黄河流域土地市场化水平整体具有显著的空间自相关性,土地市场化热点区域以下游主要城市为核心,经历了先加速蔓延、后缓步收缩的时空演进历程。黄河流域土地市场化水平的时空格局演变主要由经济发展水平、产业结构升级、固定资产投资、政府财政收支比、外商直接投资以及区位条件等因素共同驱动,但受我国社会经济发展的阶段性影响,各因素在不同年份的影响程度存在显著的差异性。     

晋西北地区土地沙漠化时空格局及其驱动因素

利用晋西北地区1975,1991,2000,2015,2019年遥感影像,采用转移矩阵模型、重心迁移模型和主成分分析法,研究晋西北地区土地沙漠化的时空变化及其驱动机制.结果表明：土地沙漠化面积在时间上呈现先增加、后减少的动态趋势,其中1975~1991年沙漠化土地面积增加1495.10km²,非沙漠化土地转移为轻度沙漠化土地面积最大（1506.12km²）;1991~2000年沙漠化土地面积增加689.09km²,轻度沙漠化土地转移为中度沙漠化土地面积最大（11098.72km²）;2000~2015年沙漠化土地面积减少2365.85km²,中度沙漠化土地转移为轻度沙漠化土地面积最大（10569.56km²）;2015~2019年沙漠化土地面积减少1931.39km²,轻度沙漠化土地转移为非沙漠化土地面积最大（1909.93km²）.空间上呈现先偏南、后偏西北的迁移趋势,其中1975~1991年、1991~2000年沙漠化土地重心总体上偏南方向迁移,重度沙漠化土地重心迁移距离最大,分别为19.26,20.06km;2000~2019年沙漠化土地重心向西北迁移,轻度沙漠化土地重心迁移距离最大,为30.29km.1975~2019年晋西北地区土地沙漠化动态变化是自然因素和人为因素共同作用的结果,人口数量和牲畜数量是影响沙漠化土地变化的主要人为因素,大风日数是影响沙漠化土地变化的主要自然因素.     

晋西北地区土地沙漠化时空格局及其驱动因素

利用晋西北地区1975,1991,2000,2015,2019年遥感影像,采用转移矩阵模型、重心迁移模型和主成分分析法,研究晋西北地区土地沙漠化的时空变化及其驱动机制.结果表明：土地沙漠化面积在时间上呈现先增加、后减少的动态趋势,其中1975~1991年沙漠化土地面积增加1495.10km²,非沙漠化土地转移为轻度沙漠化土地面积最大（1506.12km²）;1991~2000年沙漠化土地面积增加689.09km²,轻度沙漠化土地转移为中度沙漠化土地面积最大（11098.72km²）;2000~2015年沙漠化土地面积减少2365.85km²,中度沙漠化土地转移为轻度沙漠化土地面积最大（10569.56km²）;2015~2019年沙漠化土地面积减少1931.39km²,轻度沙漠化土地转移为非沙漠化土地面积最大（1909.93km²）.空间上呈现先偏南、后偏西北的迁移趋势,其中1975~1991年、1991~2000年沙漠化土地重心总体上偏南方向迁移,重度沙漠化土地重心迁移距离最大,分别为19.26,20.06km;2000~2019年沙漠化土地重心向西北迁移,轻度沙漠化土地重心迁移距离最大,为30.29km.1975~2019年晋西北地区土地沙漠化动态变化是自然因素和人为因素共同作用的结果,人口数量和牲畜数量是影响沙漠化土地变化的主要人为因素,大风日数是影响沙漠化土地变化的主要自然因素.     

中国居民消费磷足迹时空格局及驱动因素研究

在磷足迹内涵界定及其计算模型构建的基础上,探究了中国城乡居民食物消费磷足迹的时空格局,并解析了其驱动机制.结果表明：1978~2018年间,中国食物消费磷资源和磷污染足迹分别增长了6倍和4倍,达到2018年的715.9万t和78.7万t,其中城镇居民是主要贡献源,占比分别达到67%和64%.从结构上看,城乡食物消费磷资源足迹均由荤食主导,其中家禽、水产品和蛋奶消费的磷资源足迹占比不断增加;而磷污染足迹主要源于上游食物生产过程,其中种植业和水产养殖业增幅最为显著.我国31个省市食物消费磷资源足迹和磷污染足迹在空间分布上具有一致性,呈现从东向西减小的趋势,东部省市诸如广东、上海、江苏、北京和山东等远高于其他地区,并且具有高度的空间集聚性,在东部沿海形成高-高（H-H）聚集区.因此调控磷开发利用活动的资源环境压力需要着眼于这些重点区域.我国食物消费磷足迹增长的关键驱动因素是利用效率下降、消费水平提升和饮食结构改变,因此有效提升食物生产的养分利用效率和引导合理的消费理念和饮食习惯是减缓磷的开发活动资源环境压力的重要途径.     

浙江省O3浓度时空格局及驱动因子

气象因子对臭氧(O₃)浓度有重要影响,为探索O₃浓度时空变化及相关因子,利用多元线性回归和后向轨迹聚类分析2014—2019年浙江省O₃浓度和气象因子数据. 结果表明:①浙江省O₃浓度时空分布不均匀,季节性变化差异显著,总体呈夏季>秋季>春季>冬季的特征,年均值呈上升趋势;春季、夏季、秋季和全年O₃浓度均于07:00左右达最小值,之后呈上升趋势,至15:00达峰值后降低,冬季O₃浓度最小值出现时间较其他季节晚1 h左右. 高浓度O₃主要分布在浙江省东北部及北部区域. ②多元线性回归模型结果表明,多元线性回归模型影响因子和拟合效果存在季节性差异,其中,春、秋两季蒸发量对O₃浓度的贡献率均超过20%,夏季相对湿度对O₃浓度的贡献率超过40%,秋季日光照时长对O₃浓度的贡献率超过40%,秋、冬两季NO₂浓度对O₃浓度的贡献率均超过35%. 春季多元线性回归模型均方根误差(RMSE)、均方绝对百分比误差(MAPE)和变异解释量(R2)分别为0.213、26.45%和0.422,夏季分别为0.234、30.49%和0.359,秋季分别为0.169、24.02%和0.445,冬季分别为0.154、34.14%和0.419. 研究表明,浙江省O₃浓度具有显著的时空分布特征,多元线性回归模型拟合结果在浙江省春、秋两季显著优于夏、冬两季.      

快速城市化进程中海岛景观格局演变及驱动机制以大长山岛为例

城市化进程改变了区域的景观结构,引起了景观格局的变化。以大长山岛两期景观分布图为数据源,运用景观生态学的理论与方法,利用景观格局指数定量分析了1995~2006年景观格局的动态变化特征,在此基础上借助CA-Markov模型对大长山岛2017年景观格局进行了模拟与预测,并探讨了景观格局演变驱动机制。结果表明:大长山岛在快速城市化的进程中,景观格局演变的总规律为自然景观向人文景观转变。1995~2006年间,主要表现为农用地、草地、商业及工矿用地面积减少,园林地、水体及水利设施、居民点及公共服务和其它用地增加;而2006~2017年间,表现为农用地、草地、园林地面积减少,居民点及公共服务、水体及水利设施、商业及工矿用地和其它用地增加,但在此期间各景观类型的面积减少和增加的速度有所放缓。     

桂西北土地石漠化时空格局演化GIS分析

探讨石漠化时空分布特征,有助于揭示石漠化发展过程及其规律。论文应用1990年、2000年和2006年TM遥感图像获得桂西北三个时段共16年的石漠化强度空间数据,在GIS软件中对土地石漠化类型数据进行编码和重组分析,得出桂西北土地石漠化在不同时间内的空间分布特征。结果表明,桂西北石漠化有加速发展态势,已石漠化地区的生态变化波动明显,石漠化治理成效不理想,空间格局分散。喀斯特生态退化和恢复过程具有明显不对称性。     

东北三省农田生态系统碳排放时空分异特征及驱动因素研究

根据2000—2014年东北三省碳排放的相关数据,结合空间探索性分析及地理加权回归等模型方法,对研究区农田生态系统碳排放量的空间集聚性、差异性及其重要驱动因素进行研究.结果表明:东北三省农田生态系统碳排放量存在比较显著的全局空间正相关,自相关性在整体上表现出逐渐增强的趋势,到2014年全局Moran's I指数达到最高值0.3395.在局部空间相关关系上,东北三省农田生态系统碳排放量的高-高区域集中在黑龙江省和吉林省,低-低地区主要集中在辽宁省,表现出不平衡的发展格局.人均GDP对农田生态系统碳排放有负效应,总人口数对农田生态系统碳排放的影响从正效应转变为负效应,化肥施用对农田生态系统碳排放影响程度的空间分布格局发生了较大变化,代表生产技术水平和能源消耗的农业化肥施用量和农业机械总动力因素对农田生态系统碳排放的影响较大,东北三省农田生态系统碳排放和农业机械总动力相关程度有逐渐趋同的趋势.     

秦峪滑坡的时空格局研究

秦峪滑坡是国道212线上最严重的滑坡之一,以前对其研究程度较浅,认识深度不够,导致该滑坡至今未得到有效治理。以地球系统科学为指导,在大量现场调研、现场测试和室内试验的基础上,对该滑坡进行了系统研究,研究成果表明,秦峪滑坡是一个在断裂带基础上发育的一个多层次、多期次大型滑坡群组合体。同时从物质和能量的转换角度,恢复演化时序,建立了滑坡的时空格局,并进而探讨其演化机制。研究结果获得了秦峪滑坡客观的本质认识,为国道212线秦峪滑坡的治理以及拟建兰州—海口高速公路的选线和设计提供理论依据。     

2000~2016年中国PM2.5时空格局

本文在检验PM_2.5遥感数据可靠性的基础上,使用标准偏差分析、Hurst指数、Theil-Sen median趋势分析与Mann-Kendall检验和局部空间自相关等方法,在像元尺度上研究了2000~2016年中国PM_2.5浓度的分布格局和演变过程.结果表明：①在空间分布上,PM_2.5的浓度东部高,多年平均值为30.21μg/m³,西部低,多年平均值为4.37μg/m³,东西两侧差异巨大.西部地区和东北地区PM_2.5的浓度整体呈现增长的态势,但西部地区变化较为平缓.PM_2.5污染严重的区域分布在人口多且密集,经济较为发达的区域,如华北平原,东北平原,长江中下游平原,四川盆地等地区.②在时间序列上,以2007年为界,PM_2.5的年变化趋势可分为两个阶段,从2000~2007期间我国的PM_2.5浓度总体呈现上升趋势,年均增长0.95μg/m³,2007~2016年PM_2.5浓度呈波动下降趋势,年均下降0.15 μg/m³;③稳定性：PM_2.5浓度的稳定性在空间上差异显著,整体呈现出西部较稳定、东部不稳定的分布状态.东部极不稳定区域主要分布在四川盆地,华北平原,东北平原中部,长江中下游平原;④持续性：中国PM_2.5持续性特征以弱反持续为主,主要分布在中国东部地区,预测未来PM_2.5的变化规律与目前相反.其次弱持续性分布的区域较广,主要分布在山地、高原及高寒地区,说明这一区域未来PM_2.5变化趋势与过去的变化趋势相同,但又具有复杂性和反复性.⑤人口暴露分析：分析不同PM_2.5浓度级别上的人口百分比,发现2016年中国有52%的人口生活在PM_2.5浓度年平均值为35 μg/m³以上的环境中,还有14.38%的人暴露在PM_2.5年均浓度值为60 μg/m³以上的环境中.     

广东省粮食供需时空格局

粮食供需差真实反映粮食供需的状况,对于保障粮食安全有着重要意义.研究以广东省为例,利用1994-2009年粮食生产及常住人口数据,构建空间集聚-扩散度和贡献指标,分析粮食供需差的空间分异,并采用格兰杰因果检验探析城市化与粮食供需差的因果关系.研究结果表明,1994-2009年,广东省的粮食供需差总体呈现上升的趋势和扩散的特征,粮食短缺从局部现象转变为普遍现象;21个地级市的粮食供需差趋于平稳、缓慢增长,且增长差异呈现变小的趋势.主导粮食需求和高贡献率地级市的空间分布特征分别是集聚→扩散→集聚与扩散;粮食供需差贡献存在显著的空间差异性,可以将所有的地级市划分为高增长指数、高贡献率,高增长指数、低贡献率,低增长指数、高贡献率,低增长指数、低贡献率4种不同的类型;而格兰杰因果检验表明,在城市化水平较低地区,城市化水平的提升将直接引起人均粮食供需差的变大.     

基于MODIS影像估算中国大陆区域草地火污染物时空格局

草地火是草地生态系统重要干扰因子,对草地生态系统结构和功能有重要影响.草地火释放的大量烟气和颗粒物对大气环境、生态系统和人类健康有重要影响.本研究基于2001—2017年中国大陆区域MODIS-MCD64A1数据,结合生物质密度,估算各区域草地火燃烧生物量.并运用排放因子法,估算17年间中国大陆区域草地火排放污染物总量.研究结果表明,中国大陆地区草地生物质密度存在差异,由东向西逐渐递减.草地火时空分布不均衡且存在明显季节性差异,主要集中在3月和9月.中国大陆地区2001—2017年草地火次数、火面积和燃烧总量分别是1.63×10~5次、6.12×10~6 hm~2和23.86 Mt,排放CO_2、CO、CH_4、SO_2、NMVOC、NO_x、PM_(2.5)、BC、OC和TC总量分别为37.27 Mt、1.31 Mt、43.30 kt、11.05 kt、287.74 kt、79.60 kt、155.82 kt、9.25 kt、64.95 kt和75.54 kt.此外,各污染物在时间和空间上不均衡,在东北、华北、华中和西南区域呈增加趋势,华东和西北区域呈降低趋势,华南区域呈显著降低趋势.本研究揭示了中国大陆地区草地火释放污染物的时空变化,为深入揭示草地火对区域环境影响提供数据支持.     

中国城市O3浓度时空变化特征及驱动因素

基于2015～2017年O_3浓度监测数据,采用克里金插值、空间自相关分析、热点分析和地理探测器等方法,研究了中国城市O_3浓度的时空变化特征及驱动因素.结果表明:①2015～2017年中国城市O_3污染逐年加重,年评价指标超标城市由74个增加到121个,平均超标天数比例由5. 2%上升到8. 1%.②O_3污染主要发生在4～9月,超标天数占全年总超标天数的87. 5%～95. 3%. 5～7月O_3浓度上升最快、污染最严重,超标天数比例由2015年的10. 6%上升到2017年的20. 5%,2017年83. 0%的中度污染和91. 0%的重度污染发生在5～7月.③华北平原O_3浓度的持续上升,已将京津冀和长三角地区O_3高污染区连成一片,形成了包括环渤海地区、中原城市群、长三角城市群、山西、关中地区和内蒙古中部集中连片的O_3高污染区,是我国O_3污染最严重的区域.珠三角、成渝城市群和华东地区南部O_3浓度上升也较快,成渝城市群的核心城市已初步形成我国新的O_3污染中心.④O_3浓度空间集聚性逐年增强,年度热点主要分布在华北平原和长江中下游地区,冷点主要分布于东北、西南及华南地区.⑤地理探测器分析表明,气象、工业化、城市化因素和O_3前体物排放量因子对O_3浓度分布均有显著驱动作用,但不同地区O_3浓度的驱动因素存在差别,同一因子在不同季节的驱动作用也不尽相同.     

长江三角洲城市群工业污染时空演化及其驱动因素

基于2003~2015年长江三角洲（以下简称长三角）城市群26个城市工业废水和工业SO₂排放数据,采用标准差椭圆、地理集中指数、工业环境绩效指数、空间形态差异指数等方法从宏观和微观视角对长三角城市群工业污染时空演化进行分析,同时采用对数平均迪氏分解（LMDI）模型对其工业污染排放主要驱动因素进行分解.研究发现：2003~2015年工业废水和工业SO₂排放量分别下降了16.97%和28.79%,但占全国比重仍然较高,尤其是工业废水对生态环境胁迫较大.2种工业污染空间形态均呈现出北（偏西）-南（偏东）的空间分布形态,而2种工业污染重心移动轨迹并不一致,工业废水重心总体上朝向东（偏南）方向迁移了12.85km,而工业SO₂重心总体上朝向西（偏北）方向迁移了26.89km.此外,2种工业污染主要集中分布于长江沿岸城市且污染集中度指数由高到低大致呈半圈层状向周围递减.工业发展与工业污染空间形态演变具有一致性,工业废水重心和工业SO₂重心与工业发展重心距离均在逐渐缩小,而2种工业污染-环境绩效空间分布格局并不完全一致.驱动因素方面,环境规制引起的技术改善效应是工业污染排放量减少的主要原因,而由环境规制引起的产业结构效应对工业污染排放量的影响则取决于区域发展政策,经济发展效应是工业污染排放量增加的主要原因,人口规模效应对工业污染排放量的影响较小.     

西北地区重点城市工业大气污染排放时空演化格局及影响因素研究

为研究西北地区重点城市工业大气污染的时空演化特征和主要影响因素,选取2016-2020年该地区35个城市(简称“研究区”)工业SO₂、NO_x和烟(粉)尘的排放量和社会经济数据作为基础数据源,并采用全局自相关分析、冷热点分析和对数平均迪氏分解模型(LMDI)进行解析.结果表明：(1)研究区工业大气污染物排放总体呈下降趋势,高排放城市明显减少,2016-2020年工业SO₂、NO_x和烟(粉)尘分别减排了57.08%、33.77%和9.35%,与全国78.5%、64.5%和49.3%的减排成效相差较大.(2)研究区工业污染物空间集聚水平整体偏低,多呈现低集聚-高污染状态.但随时间推移空间关联度增强,且在2020年各污染物的Z(I)值均超过1.96,并通过P<0.05的显著性检验,呈现出显著的空间自相关性.(3)技术改善效应对研究区工业大气污染排放存在显著抑制作用;经济发展始终是促进工业大气污染物排放的首要驱动因素;产业结构效应对工业大气污染排放具有一定影响,需通过严控“两高”行业新增产能、更新老旧设...