基于高频AQI数据的关中城市群空气污染规律探索

基于高频分时AQI及各污染物浓度数据,本文使用"AQI小时指数"、首要污染物等进行统计分析并建立VAR模型对关中城市群空气污染的总体情况、日内波动规律以及城市间空气污染的关联规律做了不同层次的挖掘。研究结果表明:(1)关中城市群的空气质量整体较差,春、冬季空气污染程度明显大于夏季,空气污染的"季节效应"和"集簇性"明显,且主要表现为颗粒物污染。(2)空气质量的日内波动规律在春、冬两季表现为下半天优于上半天,夏季夜间优于白天。但在不考虑四季AQI小时指数图"相位"差异的情况下,四季空气污染的日内波动呈现出明显的相似性。(3)各城市空气污染存在明显的关联规律。城市群内一个城市空气污染的恶化会加剧其他城市的空气污染,并且对其他城市空气污染的影响峰值会在24小时之内出现,且该影响会随着空间和时间尺度的增大而逐步衰减。     

基于扩展EKC模型的空气污染省际异质性研究

提出扩展的EKC模型,从经济规模、经济结构和经济强度3个维度,实证研究了经济发展对空气污染影响的省际异质性。研究结果表明:1)约23%的省份不满足EKC模型,且曲线各异:呈双U型、锯齿型、阶梯型等,满足EKC模型的省份,拐点也明显不同。2)经济规模、经济结构、经济强度对空气污染影响的省际异质性均比较大,约19%的省份第二产业占比对空气污染的贡献度远高于其他省,约55%的省份出口贸易变量的系数显著为正。3)3个维度中任一维度的经济发展指标对空气污染的影响均显著,证明了扩展EKC模型的有效性。