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现有文献认为生态转移支付具有基本公共服务均等化与提升地方生态环境质量双目标,而目标的多样性会影响地方财政转移支付资金效果及目标的实现。文章基于环保支出和农林水支出的中介与调节效应,对生态转移支付的生态环境目标进行了理论分析,利用2010—2018年甘肃、贵州、湖北及河南四省的199个县的面板数据进行实证检验。实证研究表明:在样本期内,生态转移支付促进了地方生态环境质量的提升,中介效应和调节效应模型的结果表明,中国地方生态转移支付资金对辖区环境保护效果中,环境保护支出起到部分中介效应,农林水支出不仅调节了生态转移支付的地方环境保护支出效果,而且调节了环境保护支出对地方环境质量的影响。因此,由于地方政府具有环境治理信息优势,省以下制度目标更能体现辖区生态需求,省对县生态转移支付制度会有效促进地方生态环境质量的改善,环保激励效应较为明显。同时,县级地方政府应该逐步摆脱"先污染后治理"的路径依赖,逐步转向经济与环境"双目标协同发展"模式。为了协同生态转移支付的双目标,"自下而上参与式决策"可以作为环境治理的有益补充,通过地方政府多元化实践改善环境质量。 相似文献
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基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素. 相似文献
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北京南部城区PM2.5中碳质组分特征 总被引:5,自引:3,他引:2
为了解《大气污染防治行动计划》实施后北京市大气PM2.5中碳质组分特征,于2017年12月至2018年12月在北京污染较重的南部城区进行了PM2.5连续采样,对其中的有机碳(OC)和元素碳(EC)进行了全面研究.结果表明,北京大气PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别为4.2~366.3、0.9~74.5和0.0~5.5 μg ·m-3,平均浓度分别为(77.1±52.1)、(11.2±7.8)和(1.2±0.8)μg ·m-3,碳质组分(OC和EC)整体占PM2.5的16.1%.OC质量浓度季节特征表现为:冬季[(13.8±8.7)μg ·m-3] > 春季[(12.7±9.6)μg ·m-3] > 秋季[(11.8±6.2)μg ·m-3] > 夏季[(6.5±2.1)μg ·m-3],EC四季质量浓度水平均较低,范围为0.8~1.5 μg ·m-3.二次有机碳(SOC)年均质量浓度为(5.4±5.8)μg ·m-3,四季贡献比例范围为45.7%~52.3%,年均贡献为48.2%,凸显了二次形成的重要贡献.随污染加重,尽管OC和EC贡献比例均降低,但浓度水平却成倍升高,OC和EC浓度在严重污染天分别是空气质量为优天的6.3和3.2倍.与非供暖时段相比,供暖时段PM2.5、OC和SOC浓度分别增加了14.4%、47.9%和72.1%,体现了OC对供暖季PM2.5污染的重要贡献.PSCF分析表明,位于北京西南的山西省和河南省部分区域是PM2.5和OC的主要潜在源区,且PM2.5潜在源区更为集中;EC的PSCF高值(>0.7)区域较少,主要位于北京南部,如山东省和河南省部分地区,且北京市及周边地区贡献明显. 相似文献
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京津冀大气污染的时空分布与人口暴露 总被引:4,自引:0,他引:4
经济的快速发展和城市化导致京津冀地区的空气质量不断恶化,已经引起学术界广泛的关注.为了揭示近年来京津冀地区大气污染状况,本研究基于中国空气质量在线监测分析平台发布的PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO、NO_2和O_3_8 h_max长期监测数据,采用统计学的方法分析了2014—2018年京津冀13个市这6种污染物的时空变化特征,结合各城市人口数据,评估了在此背景下该地区PM_(2.5)和O_3_8 h_max的人口暴露风险.结果表明:京津冀地区PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2近年来整体上呈下降趋势,而O_3_8 h_max则呈上升趋势.总体而言,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2表现为冬季最高、春秋季次之、夏季最低的特征,而O_3_8 h_max则表现为夏季春季秋季冬季的特点,并在月变化上呈倒"V"型,从1月份开始逐渐上升,在6月份达到峰值,而后又逐渐下降.空间上,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和NO_2呈现南高北低的分布特征,而O_3_8 h_max在2014—2016年呈现北高南低的分布特征,但在2017—2018年则呈现南高北低的分布特点.此外,京津冀北部地区PM_(2.5)的来源主要是一次气溶胶,而二次气溶胶是中部地区PM_(2.5)的主要来源.除秦皇岛、承德和张家口外,其他城市细粒子在颗粒物中占的比重较大.随着近年来PM_(2.5)浓度的降低,暴露于高浓度的PM_(2.5)中的人口比例逐年减少,但距离年平均浓度限值还相差很远.除2014年外,暴露在O_3浓度超标情况下的人口在2015—2017年逐渐上升. 相似文献
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沱江沉积物中有机氯农药分布特征及其与藻类有机质的关系和生态风险评估 总被引:2,自引:0,他引:2
使用气相色谱-质谱联用仪分析了长江支流沱江流域48个表层沉积物中有机氯农药(organochlorine pesticides,OCPs)的残留水平,探讨了其分布和组成特征及其与总有机碳(total organic carbon,TOC)、藻类有机质之间的关系,以及评估其生态风险.结果表明沱江流域表层沉积物中OCPs的总含量为3.17~127 ng·g-1,其中六六六(hexachlorocyclohexane,HCHs)类农药的含量为2.83~86.0 ng·g-1,滴滴涕(dichlorodiphenyltrichloroethane,DDTs)类农药的含量为0.340~40.9 ng·g-1.OCPs空间分布特点为:上游 < 中游 < 下游 < 支流.HCHs和DDTs的组成成分分析表明,沱江流域存在林丹输入的现象,主要来自于历史残留,这与绝大多数流域的DDTs的输入状况相似.OCPs含量与TOC、藻类有机质含量之间存在着极显著的正相关性关系,表明藻类有机质在TOC对沉积物中的OCPs分配中起更为重要的作用.生态风险评估表明,沱江流域表层沉积物的有机氯农药存在较大的生态风险,可能对河流的底栖生物及生态环境造成明显的影响. 相似文献