安徽省2017—2018年PM2.5浓度时空分异特征

以2017—2018年安徽省133个空气质量监测站（国控点66个,省控点67个）228万条PM_2.5质量浓度数据为基础,基于空间自相关和地统计方法对该区PM_2.5浓度的时空分异特征进行分析。结果显示：安徽省年平均PM_2.5质量浓度为49.63 μg/m³,88%的监测站点PM_2.5质量浓度超过国家环境空气质量标准二级限值;PM_2.5浓度呈现明显的冬季高、夏季低、春秋季适中的特征,日变化曲线呈双峰结构,峰值在09：00和22：00前后,低值在16：00—17：00;全省PM_2.5浓度全局Moran指数为0.673 6,月度指数为0.389 6~0.745 6,均表现为空间聚集性,且冬季PM_2.5浓度的空间聚集性更强;局部空间自相关指数表明全省PM_2.5浓度呈西北高-高集聚、东南低-低集聚的特点,低值集聚区稳定在黄山市及其周边;全省PM_2.5浓度总体表现为由北向南递减的趋势,但受局部地形的影响,PM_2.5浓度在西部大别山和皖南山区出现明显的下降趋势。研究结果综合了国控点和省控点监测数据,更加详细地表征区域PM_2.5浓度的时空分异特征,为该区实施有效的环境污染防控提供重要参考。     

皖西地区贫困空间分异的影响机制

区域性贫困是当前中国社会经济和区域发展不平衡的核心表现。以大别山连片特困区的皖西地区为例,以乡镇贫困发生率为贫困空间分异指标,以地理环境、经济环境、社会环境的20个因素为自变量,综合运用相关分析、空间回归、地理加权回归等方法,探究各因素对贫困空间分异的影响。结果表明:平均坡度、人均规模以上工业总产值、二三产业收入占纯收入比例、医疗卫生机构床位数是导致皖西地区贫困空间分异的核心因素,且其影响具有较强的空间异质性;地理机制、经济机制、社会机制是皖西地区贫困空间分异的主要机制,其中,地理环境是基础影响,经济环境的影响较强,社会环境影响广且大多与地理环境相关。研究结果对贫困干预的地理瞄准具有较强的借鉴意义。     

鲁南经济带城乡绿色发展效率时空分异及驱动因素识别

城乡绿色发展效率对高效低耗绿色发展模式构建、社会经济可持续发展以及实现城乡互动融合具有重要意义。基于鲁南经济带35个县(市、区)13 a面板数据,综合采用DEAMalmquist指数法、城乡绿色发展效率脱钩状态模型、地理探测器等多种计量模型,对2005—2017年鲁南经济带城乡绿色发展效率时空分异特征与驱动因素进行综合研究,结果表明:(1)技术进步是鲁南经济带绿色TFP增长的主要来源,但其贡献度不断下降,而纯技术效率与规模效率对于绿色TFP增长的促进作用逐年增强;(2)研究期内鲁南经济带绿色TFP增长具有空间分异性,绿色TFP的高效率区和次高效率区有向东北和西南地区集中的趋势;(3)鲁南经济带城乡绿色发展效率的脱钩关系出现反复,由负脱钩(耦合)到脱钩再到负脱钩,整体上城乡绿色发展处于动态变化与非协调(或低级耦合)阶段;(4)普通中学在校学生数、粮食产量、城乡居民储蓄存款余额是城乡绿色发展效率的高作用力影响指标,因子交互作用后对城乡绿色发展效率解释力远超单因子,反映出鲁南经济带城乡绿色发展效率的驱动因素具有复杂性特征。     

中国旅游业发展质量空间差异综合分析

从旅游者、旅游企业、区域影响层面构建旅游业发展质量综合评价指标体系,对我国大陆31个省（市、自治区）旅游业发展质量空间分异进行了综合分析。研究表明,我国旅游业发展质量空间差异明显,东部地区旅游业发展质量普遍高于中西部地区。根据旅游业发展质量空间差异,将我国旅游业发展质量划分为5个等级,概括为6大片区,并指出我国旅游业发展质量具有空间集聚的分布特征。     

自然条件下盐城海滨湿地土壤水分/盐度空间分异及其与植被关系研究

以盐城国家级自然保护区核心区为案例,根据2011年4～5月对海滨湿地土壤采样分析结果,结合2011年ETM+遥感影像,运用典范对应分析(CCA)、线性回归模拟和地统计学方法,探索自然条件下盐城海滨湿地土壤水分和盐度的空间分异特征及其与植被类型的关系.结果表明:①土壤水分平均值在36.820%～46.333%之间;土壤盐度平均值在0.347%～1.328%之间,具体表现为米草滩>光滩>碱蓬滩>芦苇滩.②土壤水分和盐度的空间变异具有一致性,东西海陆方向上的变异大于南北海岸延伸方向上的变异.土壤水分和盐度最高值出现在西南部米草滩;最低值出现在芦苇滩内.将土壤水分和盐度从低到高分成Ⅰ到Ⅴ级,其中Ⅳ级比重最高,分别占36.156%和28.531%.③不同植被类型的土壤水分和盐度的组合呈现高盐度高水分到低盐度低水分的"双高到双低"组合特征.具体表现为:芦苇滩土壤水分<40.116%,盐度<0.676%;碱蓬滩土壤水分为38.162%～46.403%,盐度为0.471%～1.295%;米草滩土壤水分>43.214%,盐度>1.090%;光滩的土壤水分>43.214%,盐度>0.677%.     

山地城市地表径流源区水质特征监测研究

2010年通过对山地城市重庆江北城区10个地表源区5次地表径流过程水样的采集与分析,研究城区地表径流水质特征及其影响因素,以期为地表径流污染源区控制提供科学依据.结果表明,山地城市重庆地表径流污染过程具有明显的初期冲刷效应,降雨强度影响地表径流水质的变化,地表径流水质的波动同雨强的变化呈同步趋势,雨强增加,污染物浓度下降,表现出水质变化的随机性.山地城市重庆地表径流COD、TP与TSS具有显著的正相关性.悬浮物是城市地表径流污染的主要污染物,而且是有机物质和磷素的载体.有机物质与磷素主要以颗粒态的形式存在,而氮素以溶解态的氨和硝酸盐为主.山地城市地表径流水质TSS、COD、TN、TP和NH4+-N在各个源区的差异显著,商业区和城市交通主干道TSS、COD和TP的浓度最高,其次为城市支路、居民区道路、停车场和屋顶.不透水地表功能、交通流量、人流量和卫生管理是影响地表径流水质的主要因素.城市商业区、交通干道和人流量高的居民区道路是城市地表径流污染的关键源区.     

兰州市耕地表层土壤重金属的积累特征及其影响因素分析

以兰州市耕地表层土壤中的As、Cd、Cr、Hg和Pb为研究对象,运用描述性统计、单因子积累指数、综合积累指数、地统计学方法和地理加权回归模型（GWR）相结合的方法,探究其积累现状、空间分布和其影响因素,为研究区重金属积累风险的精准管控提供科学依据.结果表明：①单因子积累指数显示,研究区Hg和Cd的积累程度最大,其次为Pb和As,Cr的最小;综合积累指数显示,重金属的积累率高达98.11%,其中54.81%为轻度积累,43.30%为中度和以上积累;可见,虽然兰州市耕地表层土壤不存在重金属污染问题,但是普遍存在积累现象,少部分地区有潜在的污染风险.②空间自相关分析显示,Cr、Hg和Pb单因子积累指数的空间自相关性中等,表明其受随机性因素和结构性因素的共同影响;其它2种重金属的空间自相关程度弱,表明其主要受随机性因素的影响,其中人为因素的影响较大.As和Cr单因子积累指数由西向东递减,Cd则由西向东递增,Hg单因子积累指数中间高四周低;综合累积指数从西北向东南增加,从中间向两边降低.③GWR分析表明,海拔高度、坡长、距河流距离、土壤有机质（SOM）含量、降水量、气温和地表温度都表现为正向驱动作用,其余因子都表现为负向驱动,并表现出显著的空间异质性和不稳定性（P<0.05）.因子影响的大小依次为：土壤特征>地形特征>气候特征>位置特征>社会经济特征>植被特征,其中SOM含量的贡献率最大,海拔高度和气温的次之,NDVI值的最小;与其它特征因子相比,位置特征因子影响的空间异质性更强.     

中国沿海地区大气污染特征及其聚类分析

为识别我国沿海地区的大气污染分布特征,基于2015—2016年我国沿海12个省（自治区、直辖市）的115个地级以上城市ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）、ρ（O₃）、ρ（CO）和ρ（SO₂）监测数据,在分析其时空分布特征的基础上,结合主成分分析和AIC（改进赤池信息准则）开展我国沿海地区大气污染聚类分析研究.结果表明:我国沿海地区颗粒物污染严重,其中70%和54%的城市未达到GB 3095—2012《环境空气质量标准》中ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）二级标准,ρ（PM_2.5）在空间上以浙江省金华市为界呈“北高南低”、金华市以北地区“西高东低”的分布特征;环渤海带及长三角地区ρ（O₃）处于相对较高水平,山东省中部ρ（SO₂）突出,最高值达71.3 μg/m3.根据6种大气污染物监测值,可将115个地级以上城市聚为3类:类Ⅰ包括河北省南部和山东省西部在内的21个城市,空间分布连续且相对集中,受本地源和扩散条件的影响,各项大气污染物质量浓度均处于较高水平;类Ⅱ包括辽宁省、山东省东部和长三角等地区的42个城市,各项大气污染物质量浓度较类Ⅰ有所降低,ρ（PM_2.5）降低（比类Ⅰ低34.2%）明显,更多表现为受工业和散煤燃烧影响的SO₂污染,和受海运船舶和陆路交通源影响的NO₂污染;类Ⅲ包括福建省、广东省和广西壮族自治区沿海一带的52个城市,大气污染物质量浓度相对较低,空气质量较优,受季风和外来源影响的秋季O₃污染特征明显.3类城市ρ（O₃）平均值相近但季节性变化有所差异,类Ⅰ和类Ⅱ ρ（O₃）峰值均出现在6月,类Ⅰ ρ（O₃）季节性差异更为显著,类Ⅲ峰值出现在10月,全年变幅相对较小.研究显示,我国沿海地区山东省西部、江苏省北部与京津冀地区南部呈较为相似的污染特征,广西壮族自治区柳州市与周边城市呈不同聚类特征,ρ（PM）和ρ（SO₂）相对较高,为大气污染热点.      

基于LMDI模型的黄河流域碳排放时空差异及影响因素研究

全面核算能源消费产生的碳排放量并明确其时空演变的影响因素是制定、实施及评估黄河流域碳减排策略的依据和保障。选取黄河流域9省(区)作为研究区,采用LMDI模型,计算了2003—2019年黄河流域能源消费产生的碳排放量,并对其时空差异及其影响因素进行了分析。结果表明：(1)从时间序列演化特征来看,在2003—2019年,黄河流域的碳排放量整体呈增长趋势,但增长幅度逐年收缩;(2)从空间分异特征来看,黄河流域上、中、下游的碳排放量呈西低东高的区域格局;(3)能源消费强度效应与经济增长效应分别是减缓和促进区域碳排放量增长的关键性因素,人口规模效应对于碳排放量表现为正向驱动作用,但影响程度较小,能源碳排放强度的抑制作用十分有限。最后,针对各影响因素提出了碳减排措施的对策建议。     

山东省环境经济系统地域分异研究

环境保护与经济发展相协调,是人类社会持续发展的必由之路.环境经济系统是由环境子系统和经济子系统耦合而成的复合大系统.在用系统论对环境经济系统进行结构分析的基础上,采用主成分分析法和加法合成原理,对山东省17地市环境经济系统进行综合分析和类型划分,并从地域差异角度提出了分区特点及今后的发展建议,以期为山东省环境经济系统高水平协调发展提供决策依据.