长江徐六泾黑碳的季节变化及环境意义

2009年8月~2010年7月,每月在长江口徐六泾对水中悬浮颗粒物进行了采样,分析悬浮颗粒物中有机碳及黑碳含量,研究它们的季节变化特征,并计算出相应的输送通量。结果显示,水体中颗粒有机碳（Particulate organic carbon,POC）含量在034~092 mg/L,黑碳（Black carbon,BC）含量在0035~0096 mg/L;POC含量与水中总悬浮颗粒物（Total suspended material,TSM）含量有显著的正相关,但POC％随着TSM浓度的增加而减小;此外,水体中BC含量与人类的燃烧活动密切相关。观测期间长江的POC通量为234×106 t/yr,BC通量为277×105 t/yr,且BC通量占到颗粒有机碳通量的129%     

基于LUR模型探究城市景观格局对PM2.5浓度的影响——以长株潭城市群为例

随着城市化进程的加快,空气污染问题已成为中国最主要城市问题之一,严重影响公众健康。当前微观尺度下空气监测点周围景观格局对PM25浓度影响的研究较少,以长株潭城市群为例,选取地形、污染源、人口、道路交通、土地利用与城市景观格局6大类预测变量,其中城市景观格局选取边缘密度、连续度、形状指数、斑块平均面积、蔓延度、均匀度指数7个景观指数,运用逐步线性回归模型,探究城市景观格局对PM25浓度的影响。研究结果显示：（1）所选取的土地景观格局指数可以解释研究区PM25浓度的732%的变异,模型拟合较好;（2）影响PM25浓度的土地利用类型包括建设用地、林地、草地与水体。微观尺度下城市各类型景观格局中连续度和形状指数对PM25影响显著,建设用地连续度越高,分布越集聚,PM25浓度越高;水体形状指数越小,形状越简单规则,越易降低PM25浓度;（3）城市整体景观格局中,景观聚集程度与景观多样性等因素对PM25浓度产生重要影响。减少景观内各类型斑块的离散分布,使各景观类型均匀分布于整体景观内,有助于降低PM25浓度。研究结果可为未来大气防治与城市规划提供参考依据。〖HJ1〗〖HJ〗〖JP+1〗     

北京、上海两地2004和2005年大气污染特征对比分析

为了解北京、上海两市大气污染的变化及其影响因素之间的关系,根据2004、2005年大气质量监测数据,分析了北京、上海两地大气污染特征和两地主要大气污染物的变化规律。结果表明,2004、2005年北京市的PM10最大值是最小值的637倍,北京市的变化幅度较上海市的变化幅度大;2004、2005年北京市的SO2最大值是最小值的467倍,上海市的SO2最大值是最小值的131倍,上海市的SO2污染的因素变化幅度较小;两市的NO2浓度都较高,且季节变化不太明显;两市NO2浓度年平均值满足国家空气质量二级标准,但质量浓度都较高,这与两市的机动车尾气污染有关;两市SO2浓度年平均值除上海市2005年外均满足国家空气质量二级标准,上海市SO2污染严重与上海市消耗大量煤炭有关,北京市SO2污染物浓度年度变化剧烈与冬季取暖烧煤有关;两市可吸入颗粒物污染比较严重,北京市PM10浓度年平均值超过国家空气质量二级标准,上海市PM10浓度年平均值达到国家空气质量二级标准。总体上上海市的大气质量要好于北京市。两地大气主要污染物随时间的变化规律与两地的污染物来源、地理、气候等条件有关。     

安庆大气颗粒物污染外来输送轨迹及源区研究

在对安庆2015~2016年大气颗粒物变化特征分析的基础上,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式,采用气团轨迹聚类分析、潜在源贡献因子法(PSFC)和浓度权重轨迹法(CWT),研究了不同季节安庆地区外源污染物传输的路径及潜在源区。结果表明:(1)安庆市大气颗粒物质量浓度存在显著的季节变化,表现为冬季春季秋季夏季,12月份污染最重,7月份污染最轻。(2)影响安庆地区气流轨迹具有显著性季节性变化特征,夏季主要受来自南方和东南方向海洋气流影响,PM10和PM2.5的平均值较低;冬、春和秋季安庆地区受到海洋性气团和大陆性气团共同影响,且以偏西和西北路径的大陆性气团影响最为明显,受沙尘或人为排放因素的影响,对应PM10和PM2.5的平均值相对较高,颗粒物高污染时段与该2类大陆性气流轨迹输送关系密切。(3)安庆颗粒物冬季PSFC值和CWT值最大,夏季最小。PSFC和CWT值2处高值区主要分布在湖北东部、江西北部和湖南南部等带状地区,以及山西、河南中部、山东南部及安徽北部等带状区域。     

城市PM_(2.5)年均浓度达标策略研究

细颗粒物已经成为影响城市和区域空气质量的首要污染物。根据我国74个重点城市PM2.5年均浓度监测数据,分析了我国大气细颗粒物污染状况和区域分布特征。结合环境空气质量标准和"国十条"的要求,综合考虑不同区域空气污染特征、经济发展水平和环境管理需求的差异,提出了不同区域城市PM2.5年均浓度达标年限,并从管理机制、管理手段、达标途径等方面提出了我国城市PM2.5年均浓度达标策略。     

洞庭湖渔业水域氮磷时空分布分析

根据2000~2011 年对洞庭湖渔业环境监测数据,对东洞庭湖、南洞庭湖、西洞庭湖和三江口4 个不同渔业水域的总氮、总磷、氨氮和硝酸盐氮浓度的时空分布进行分析。结果表明：（1）洞庭湖总氮、总磷、氨氮和硝酸盐氮浓度均值分别为143±041、009±003、032±005和063±011 mg/L,总氮最大值为2009 年5 月丰水期东洞庭湖的鹿角采样点,为480 mg/L,总磷最大值为2008 年1 月枯水期鹿角采样点,为0417 mg/L,分析得知,所有采样点中鹿角采样点较其它采样点污染严重;（2）洞庭湖氮、磷浓度年均值间差异性显著（P<005）,除总磷变化规律不明显外,总氮、氨氮和硝酸盐氮的年浓度均值总体呈上升趋势,与此同时,洞庭湖在丰水期、平水期和枯水期的氮、磷浓度均值间也存在显著性差异（P<005）,平水期总氮平均浓度最高,枯水期总磷浓度均值最高;（3）东洞庭湖、南洞庭湖、西洞庭湖和三江口4 个湖区氮磷浓度均值间也存在显著性差异（P<005）,总氮、总磷和硝酸盐氮均值以三江口最高,氨氮均值以东洞庭湖最高,主要受城市污水和工业污水影响严重;（4）面源污染是洞庭湖主要污染方式,也是造成洞庭湖水体富营养化程度加剧的主要因素,面源污染占洞庭湖污染总量的94%～99%,主要包括农业污染、城市生活污水和畜牧水产养殖业污染;点源污染占洞庭湖污染总量的1%～6%,主要为工业污水和城市生活污水的排放,虽然排放量相对于面源污染较小,但是工业污水含有高浓度的有毒物质,且瞬时排放量大,很容易造成渔业污染事故,严重时会影响到人类的健康;（5）参照《地表水质量标准》（GB3838 2002）中的水质分类标准,所有监测年份中,仅2000 年水质为III 类,其它年份水质类型多为IV 类,部分年份为V 类,推断洞庭湖渔业水域大部分处于中度污染状态,部分湖区处于重度污染,根据《渔业水质标准》和鱼类对水环境质量的需求,洞庭湖水质不利于鱼类繁殖、早期发育、索饵和越冬等行为,势必会造成洞庭湖渔业资源的衰退     

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。     

长三角PM2.5和O3变化特征及与气象要素的关系

依据2017年长三角地区的空气质量小时数据,结合同期ECMWF气象资料,采用GIS空间分析、相关性分析和数理统计研究了区域O3、PM2.5的时空变化特征及其与气象因素的关系.结果 表明:(1)长三角城市群O3浓度在5和9月值最高,O3_8 h日变化特征呈拉伸型S曲线,在19:00、20:00达到浓度峰值,峰值浓度最大的地区是滁州,为111 μg/m3;O3空间分布由北到南逐渐降低,并且春季(136.57 μg/m3)＞夏季(117.35μg/m3)＞秋季(83.23 μg/m3)＞冬季(77.06 μg/m3);O3与其前体物CO、NO2相关性较强;当15＜T≤20℃,100＜PRS≤100.5 kpa时,O3浓度超标最严重.(2)PM2.5浓度月均值呈不规则U型分布,低谷期在7、8月;上海浙江区域日均浓度第一个峰值在9:00～10:00,安徽江苏区域是11:00～12:00,第二个峰值均在21:00;PM2.5空间分布内陆城市高于沿海城市,冬季(62.21 μg/m3)＞春季(44.70μg/m3)≈秋季(44.14 μg/m3)＞夏季(31.33μg/m3);与NO2、SO2相比,PM2.5和CO相关性更强;O3与温度、相对湿度是正相关,与风速、风向、气压、边界层高度、降水量则是负相关,PM2.5与风向、气压是正相关,与其他因素是负相关;当温度低于5℃,100＜PRS≤100.5 kpa时,长三角城市群PM2.5超标率最高.     

太湖流域上游河流污染空间分布特征研究

为把握太湖流域上游西北部河网区域水体的N、P污染特征及其空间分布,2010年8月在该区域内的武进港 直湖港水系、洮滆水系、丹扁孟河（丹金溧漕运河、扁担河及孟津河）以及宜溧河水系的河网,监测了39个河流断面的水质。研究表明,4水系TN平均浓度分别为388、283、291及193 mg/L,DTN占TN比重分别为9180%、7843%、7001%及8444%,河网氮输出均以DTN为主。在DTN中NO-3 N浓度所占比重分别为6747%、5275%、7748%及4281%,NH+4 N浓度所占比重分别为1633%、3316%、1127%及4351%。TP平均浓度分别为059、030、026及015 mg/L,DTP所占比重分别为6213%、4019%、4673%及3197%,而PO3-4 P浓度占DTP比重分别为2073%、5461%、4327%及7772%。武进港 直湖港水系N平均浓度显著（〖WTBX〗p〖WTBZ〗<001）高于宜溧河水系,与其它两水系无显著差异,P平均浓度显著（〖WTBX〗p〖WTBZ〗<005）高于宜溧河水系和丹扁孟河,与洮滆水系无显著差异。影响太湖流域上游西北部区域河流水网水质的主导因素为氮污染,而其中以DTN污染最为严重。太湖西北部是蓝藻水华暴发的重灾区,上游区域DTN的大量输入,将成为引发太湖水体生态系统灾变的潜在风险     

崇明东滩盐沼表层沉积物有机碳空间分布特征及其来源示踪研究

沉积物有机碳空间分布特征及其来源是盐沼碳循环研究的一个关键问题。该研究分析了长江口崇明东滩盐沼表层沉积物样品总有机碳(TOC)、总氮(TN)和稳定碳同位素(δ13C)等参数。研究表明:东滩表层沉积物TOC和TN的平均值分别为7. 70±3. 74和0. 74±0. 32 g/kg,两者均表现为自北向南减少的分布趋势。沉积物δ13C平均值为-25. 05±1. 21‰,三元混合模型模拟计算结果表明东滩沉积物有机碳主要来源于悬浮颗粒物(43. 53±22. 44%)和植被(43. 29±24. 82%),底栖微藻贡献率较低(13. 20±8. 40%)。东滩北部沉积物表现为高悬沙贡献-低植被贡献-高有机碳含量特征,中南部表现高植被贡献-低悬沙贡献-低有机碳含量的特点。     

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PM_(2.5)时空特征及影响因素研究

大气细颗粒物(PM_(2.5))因其对空气环境质量乃至人类健康的巨大危害而逐渐引起学者们的关注。本文以我国综合实力最强、战略支撑作用最为突出的区域之一——长江经济带为研究对象,基于城市级空气质量监测数据,运用地理学时空分析与GIS可视化方法探索并呈现了2015年长江经济带PM_(2.5)的时空分布特征及其演变规律;在此基础上,结合空间回归模型考察了PM_(2.5)浓度与区域城市发展之间的内在关系。结果表明,就空间特征而言,长江中下游地区PM_(2.5)污染较长江上游地区更为严重,长江北岸地区比长江南岸地区更为严重;PM_(2.5)高浓度集聚地带主要位于鄂皖苏大部分地区,与空气质量较佳的云南及其周边地区呈"对角"分布状态。长江经济带内城市间PM_(2.5)浓度存在着显著的正向空间自相关,且自相关性随距离增大而不断减弱,其门槛尺度约为900 km;在这一范围内,PM_(2.5)空间集聚效应较为明显。就时间特征而言,冬季PM_(2.5)浓度相对较高,春秋两季次之,夏季空气质量最好;各地区浓度分布在年初相对离散,后有所趋同。此外,PM_(2.5)与其他类型的大气污染物(如SO2、NO2、O3)浓度两两之间均存在着显著的正相关性,暗示大气污染物从原发污染演变为二次污染,形成恶性循环。空间回归分析结果表明,PM_(2.5)污染随经济发展水平的提高呈现先上升后下降的趋势,在一定程度上支持了"环境库兹涅兹曲线"假说;且人口密度、公共交通运输强度均在不同程度上导致长江经济带PM_(2.5)浓度的升高。最后,从区域性联防联控、不同类型大气污染物协同治理、促进经济发展方式转型等方面为长江经济带的大气环境治理提出切实可行的政策建议。     

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。     

雾霾污染的城市间动态关联及其成因研究

面对严重的雾霾天气以及雾霾污染边界不断扩张的严峻挑战,加快创新大气污染联防联控体系以形成跨区域协同治污合力势在必行。本文基于京津冀、长三角、珠三角、成渝、长中游等五大地区96个城市2015年的空气质量指数(AQI)以及PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO、NO_2、O~3等6种分项污染物的逐日数据,从时间序列数据"预测能力"的视角,在向量自回归模型框架下识别雾霾污染的城市间动态交互影响效应,运用社会网络分析方法刻画雾霾污染空间关联的网络结构特征。在此基础上,运用二次指派程序从分项污染物视角考察雾霾污染空间关联的关键诱因,并利用双变量Moran指数揭示雾霾污染与其影响因素之间的空间相关性。研究发现,城市雾霾污染之间存在普遍的动态关联关系且呈现出联系紧密、稳定性强、带有明显特征的多线程复杂网络结构形态。不论在地区内部还是在全部样本城市当中,均不存在孤立的城市节点,这意味着面对雾霾污染的空间关联网络,任何一个城市都不能独善其身,均受到来自地区内部和地区以外其他城市以及它们构成的空间关联网络的影响。在六种分项污染物中,PM_(2.5)的空间关联是导致雾霾污染空间关联的最主要诱因。城市雾霾污染与其影响因素尤其是城市人口密度、投资强度、工业污染排放之间存在显著的空间相关性。基于上述结论,中国应当加快构建以防控PM_(2.5)为重点的跨区域雾霾污染协同治理机制,并将其融入城市群发展战略以及区域发展战略之中,最终实现包含雾霾污染协同治理在内的全方位的区域协同发展。     

长江三角洲城市群空气质量时空分布特征

基于数理统计、空间插值技术、相关性分析与GIS地图表达,研究长江三角洲城市群AQI及各空气含量因子污染浓度的时间、空间分布特征。通过提取国务院最新规划的长江三角洲城市群空间分布数据,划分研究区为"一核五圈",探讨了空气质量指数的时间变化特征和AQI、首要污染物的空间分布规律,定量评价了AQI与其污染因子的相关性,结果表明:(1)时间变化上,长三角城市群空气质量季均变化规律为夏季最好,冬季最差;月均变化呈波浪形分布,在1月份的平均浓度皆为最高;周均变化为:在一周后半段达到一周最大值;(2)空间分布上,分季节看,AQI在春、秋、冬三季空间梯度变化显著,呈现北高、南低的分布格局。在首要污染物的分布上,以PM_(2.5)和O_3均分长三角地区;(3)PM_(2.5)含量空间分布与AQI有较高相似性,均处于北高南低的分布状态,臭氧分布呈现东高西低,即较发达的城市臭氧含量相对较高的空间分布格局。最后通过相关性计算,AQI与PM_(2.5)相关性显著,与O_3没有明显相关性,为长三角大气污染防治提供依据。     

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     

空气污染、空间外溢与公共健康——以中国珠江三角洲9个城市为例

空气污染对居民公共健康的影响,引起了人们高度的关注。但大多数学者研究从样本的独立性出发且不考虑内生性问题,忽视区域之间空间相关性,所得结论和政策建议需谨慎对待。为了弥补上述不足,本文基于Grossman中国宏观健康生产函数,选取2001—2014年中国广东省珠江三角洲9个城市作为样本,选择以PM_(10)和PM_(2.5)作为空气污染的代理指标,在充分考虑空间效应和严格假设检验的基础上选择合适的空间计量经济学模型,对此进行实证研究。主要研究结果显示:空气污染对居民的公共健康带来了负面影响,即PM_(10)和PM_(2.5)每增加1%,导致哮喘疾病和内科门诊等疾病人数不断上升,且影响都比较大,尤其是对哮喘疾病的影响分别为0.2236%和0.2272%。经济增长对公共健康均有显著的促进作用,影响最大;其它财政医疗支出、卫生技术人员和人口密度等要素对居民公共健康的影响较小。由于空气污染的负外部性,研究还发现,区域之间空气污染的"溢出效应"对领域居民公共健康存在显著的影响,说明忽视空间自相关性的存在,会使得空气污染对公众健康的估计产生偏差。从长期看,空气污染对本地居民公共健康的直接效应都显著为正,PM_(2.5)间接效应显著为负,但PM_(10)间接效应并不显著。因此,各级政府除了在源头上治理污染物的排放,提高公共健康水平外,还应该打破各自为阵的行政垄断,应该作为一个整体,实现跨区域环保合作,共同治理和制定公共卫生政策等。这对区域之间协同减排和保护居民公共健康具有重要的理论和现实意义。     

外商直接投资对中国城市雾霾(PM_(2.5))污染的时空效应检验

本文利用了1998—2012年中国241个城市的空间面板数据对中国雾霾污染和FDI的区域分布特征及空间溢出效应进行经验考察,结合系统广义矩估计(SGMM)方法构建了动态空间面板模型,采用了Moran’s I和Geary’s C指数对中国FDI与雾霾(PM_(2.5))污染空间自相关性进行了全域和局域分析。结果发现:(1)雾霾(PM_(2.5))污染与FDI存在显著的空间正相关性,证明了雾霾(PM_(2.5))污染空间的溢出效应以及FDI的辐射效应的存在。同时FDI高值集聚区域一般是雾霾(PM_(2.5))高值集聚区,FDI低值集聚区域一般是雾霾(PM_(2.5))低值集聚区,表明一个地区的引资效果和雾霾(PM_(2.5))污染在地理上的集聚密切相关。雾霾(PM_(2.5))污染表现出显著的"叠加效应"和"溢出效应",说明中国雾霾(PM_(2.5))污染在空间维度、时间维度以及时空维度上分别表现出交叉、累积、持续的演变特征。(2)全样本下,FDI对雾霾(PM_(2.5))浓度的影响表现出增促效应。FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.011%。(3)分地区样本下,东部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.001 9%;中部城市FDI存量每升高1%,雾霾(PM_(2.5))浓度升高0.018 3%;而西部城市FDI存量对雾霾(PM_(2.5))浓度影响不显著。上述实证结果说明中国雾霾污染存在着显著的空间依赖性和区域异质性,FDI对中国大部分城市的雾霾污染存在显著的增促效应。     

1998~2016年中国大气PM2.5污染浓度空间格局演化 ——基于339个城市的实证研究

摘要： 近年来,与PM2.5相关的大气环境质量状况和改善问题一直是社会和公众关注的热点话题。通过选取中国339个地级市为研究对象,采用重心模型和局部空间自相关的研究方法,对中国339个城市大气PM2.5污染浓度空间格局演化进行实证分析。结果显示：（1）从重心分析来看,1998~2016年内的中国大气PM2.5污染浓度几何重心位于渭河平原附近以及中国东部和北方的大气PM2.5污染程度分别相对高于西部和南方地区。（2）从局部空间自相关分析来看,1998~2016年期间“高-高”类型的空间正相关的地区主要集中在华北地区、华中地区、华东地区、长江中下游沿岸城市及四川盆地;“低-低”类型的空间正相关的地区主要集中在西南和西北地区,也零星出现在东北和福建的部分城市中。最后对中国大气PM2.5污染空间格局进行初步成因探析。     

Fine Particulate Pollution Characteristics in Jinan City

The characteristics of fine particulate pollution(PM10and PM25)were measured at urban and suburban sites in Jinan during the 2008-2009 heating and non-heating seasons.The results showed that PM10 and PM2.5 pollution was quite serious,and PM mass concentration was higher during the heating season than the non-heating season.PM was the highest in the chemical factory and lowest in the development zone.The mass concentrations of PM10 and PM2.5 were linearly related,and the mass concentration ratio of PM2.5/PM10 was up to 0.59 in urban areas.PM pollution in Jinan was related to local meteorological factors: PM2.5 mass concentration and humidity were positively correlated,and PM2.5mass concentration was negatively correlated with both click on the temperature and wind speed,although wind speed varied more.