基于AMF-HXA的长株潭空气质量指数互相关性分析
基于因子分析法的长株潭城市群投资环境动态评价研究
区域发展基于因子分析法的长株潭城市群投资环境动态评价研究湖南大学金融与统计学院 文诗博摘 要:本文主要针对长株潭城市群投资环境评价的研究,利用指标选取原则选定一级指标、二级指标,建立投资环境评价指标体系。
首先通过综合因子评价法对长株潭城市群投资环境进行动态评价,挖掘长沙、株洲、湘潭三座城市投资环境差别以及关键影响因素,并参考评价结果给出未来发展的合理建议。
其次投资环境的优劣直接影响到投资者的投资意愿,而优质的资源往往伴随着资本的流动而流入被投资区域,进而影响投资资本的利用效率与成果,最终影响投资地的经济发展。
最后国家大力推动城市群的发展,重点共享不同城市各自的优势资源,通过各自分工协作以提高办事效率,从而实现城市的共赢发展,最终达到提高区域整体竞争力的目的。
关键词:因子分析法;长株潭城市群;SPSS;投资环境评价中图分类号:F832.48 文献标识码:A目前,关于区域投资环境评价的研究,国内学者进行了多角度的论述。
从实证角度进行的研究有:韩金红、潘莹采用因子分析法,在建立投资环境指标体系的基础上,从基础环境、经济环境、人力资源、政府行为以及社会服务水平五个方面,建立了“一带一路”沿线城市投资环境综合评价模型。
梁家豪、唐波、彭永超依托综合因子评价法,从经济、市场、交通、科技、人力、环境,社会七大要素层面对广佛肇经济圈建立了投资环境综合评价模型,该模型所得结果分析从静态与动态两个层面出发,前者对应于该区域三大城市之间同一时期的比较,后者对应各城市内部的比较,挖掘不同城市内部投资环境的差异。
祝长华、董浩、郑华基于统计方法建立起长江经济带投资环境评价模型,首先建立起综合评价指标体系,从而用于对长江经济带各个城市投资环境的综合评价,然后使用聚类分析找到核心的辐射城市,最后结合熵权法和有序probit模型得到各个城市的综合指数。
1 指标体系的构建与数据来源区域投资环境评价大多依托于综合因子评价法,因此本文对长株潭城市群投资环境的评价模型主要依托综合因子评价法,该方法操作简便,既能保留原始数据大部分信息,保证分析结果客观与准确,还能达到降维的效果,简化分析过程。
长株潭城市群生态宜居水平综合评价
第40卷第1期2021年2月四川环境SIHUAN ENVIRONMENTVol.40,No.1Febeuaey2021•生态环境-DOI:10.14034/j.ckd schj.2021.01.024长株潭城市群生态宜居水平综合评价李霞1,韩信悦1,丰良维1,李静芝1!2(1.长沙理工大学建筑学院,长沙410076; 2.洞庭湖水环境治理与生态修复湖南省重点实验室,长沙410114)摘要:随着长株潭城市群工业化进程加快,其经济发展水平和城镇化水平得到飞速的提升,但是生态环境和宜居环境受到较大影响。
基于层次分析法,从生态环境、资源节约、公共配套、社会民生4个维度构建生态宜居综合评价指标体系,综合测度2010-2018年长株潭城市群的生态宜居水平。
结果显示2010-2018年间,长株潭城市群生态宜居综合水平呈总体上升趋势,生态环境质量先降后升,资源利用效率得到有效提升,公共配套水平逐年提高,社会民生保障持续增长。
未来长株潭城市群需深化“两型社会”建设,保护生态环境,建设和谐宜居城市,形成良好的生态宜居环境,实现城市的可持续发展。
关键词:生态宜居;长株潭城市群;层次分析法中图分类号:X820.2文献标识码:A文章编号:1001-3644(2021)01-016336Comprehensive Evaluation of Ecological Livability Level ofChangsha-Zhuzhou-Xiangtan UrCan AgglomerationLI Xia1,HAN Xin-yuv1,FENG Liang-Nel1,LI Jing-zhi1,2(1.Changsha University O Science&TecOnology,Changsha410076,China; 2.Key Leeorator)O WalesEnvironment Management&Ecological Rehabilitatiog i Dongting Lake Hunan Provicc,Changsha410114,China)Abetract:Woth the acceeeeatoon ofondusteoaeoaatoon on Changsha-Zhuahou-Xoangtan ueban aggeomeeatoon,otseconomoc deeeeopmenteeeeeand uebanoaatoon eeeeehaeebeen eapodeyompeoeed,buttheecoeogocaeeneoeonmentand eoeabeeeneoeonment haeebeen geeateya f ected.Based on theanaeytochoeeaechypeocess(AHP),thospapeeconsteucted acompeehensoeeeeaeuatoon index system of ecological livabilim from four dimensions of ecological environment,resource conservation,public support and socoaeeoeeeohood,and compeehensoeeeymeasueed bheecoeogocaeeoeaboeoyeeeeeofChangsha-Zhuahou-Xoangan ueban aggeomeeaoon feom2010to2018.The eesuets showed thatfeom2010to2018,the compeehensoee eeeeeofecoeogocaeeoeaboeoty on Changsha-Zhuahou-Xoangtan ueban aggeomeeatoon showed an oeeea e upwaed teend,thequaeotyofecoeogocaeeneoeonmentfoest deceeased and then eose,thee f ocoencyofeesoueceutoeoaatoon wase f ectoeeeyompeoeed,thepubeocsuppoetongeeeeewasompeoeed yeaebyyeae,and thesocoaeeoeeeohood secueotycontonuouseyonceeased.In thefutuee,Changsha-Zhuahou-Xoangtan ueban agglomeration shoulO deepen the construction of"two-type society",protect the ecological environment,build a harmonious eoeabeecoty,foem agood ecoeogocaeeoeabeeeneoeonment,and eeaeoaethesustaonabeedeeeeopmentofthecoty.K$yworde:Ecoeogocaeeoeabee;Changsha-Zhuahou-Xoangtan Ueban aggeomeeatoon;anaeytochoeeaechypeocess引言随着生态环境质量的改善和居民生活水平的提高,人们对精神文明和生态文明的建设要求也不断提高,对城市的“生态性”和“宜居性”产生了迫切的需要[1]。
长株潭区域生态地球化学评价系统设计与开发
关健词 :生态地球化学 ;G S 1 ;系统分析与设计 ; 长株 潭
De i n a d De e o m e t fCh n s a・ u h u・ a g a g o a sg n v l p n a gh — o Zh z o — Xi n t n Re i n l
[ ywo d lrgo aboo ygo hmit ; S ss m ayia ddsg ; h n saZ u huXi ga Ke r s ein l ilg ec e s y GI;y t a ls ein C a gh- h zo ‘ a t r e n s n n n
1 概述
摘
要 : 长株潭 区域 生态地球化学评价系统 的背景与需 求分析基础上 , 循软件 工程理 论、面 向对象方法与开放式 GS标准 , 在 遵 I 对系统结
构、功能 、数据 组织与数据库进行 了总体设计 。基于 Malf p pnoMaX组件采用 VSNe 进行 了系统开发 ,对开发 中的集成显示 、组件编程与 . t
Bi l g o h m it y Ev l a i n S s e o o Ge c e s r a u t y t m o
D NG J- i, U Qin h n , I - o E i u W a - o g L U Het q a
( c o l f oc n e n n i n naE gn eig Cet l o t U iesy C a gh 0 8 ) S ho si c dE vr metl n ie r , nr uh nvri , h n sa 0 3 o Ge e a o n aS t 41
近年来,随着工业化、城 市化 、农业产业化 步伐 的加快 , 长株潭城市区域内地质 、地球化学背景、地理条件等均发生 了较大变化 。土壤重金属 、残 留农药污染呈蔓延之势 ,严重 9 危害农作物 ,破坏 农产 品品质 ,给人类健康带来危害 ;特别 是酸雨污 染加剧、土壤 质量下降等 生态环境问题 日益突出。 长株潭 区域生态地球 化学评 价系统( h n saZ uh u C agh —h z o —
长株潭城市群土地利用碳排放与生态系统服务价值时空关系分析
第37卷第5期2023年10月水土保持学报J o u r n a l o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .37N o .5O c t .,2023收稿日期:2023-03-21资助项目:湖南省社科重大项目(X S P 22Z D A 008);湖南省自然科学基金项目(2021J J 50057);湖南省教育厅重点项目(22A 0419);国家级大学生创新训练计划项目(202111535013) 第一作者:赵先超(1983 ),男,山东郓城人,教授,主要从事低碳生态规划与低碳发展模拟研究㊂E -m a i l :z h a o x i a n c h a o @h u t .e d u .c n 通信作者:赵先超(1983 ),男,山东郓城人,教授,主要从事低碳生态规划与低碳发展模拟研究㊂E -m a i l :z h a o x i a n c h a o @h u t .e d u .c n长株潭城市群土地利用碳排放与生态系统服务价值时空关系分析赵先超,田一豆,张潇湘(湖南工业大学城市与环境学院,湖南株洲412007)摘要:在 双碳 目标和保护生态环境的双重约束下,研究土地利用变化引起的碳排放与生态系统服务价值之间的交互关系对促进碳中和目标实现与区域高质量发展具有重要意义㊂选取长株潭城市群主城区为研究对象,以2000 2020年5期土地利用㊁能源消耗和社会经济等数据为基础,综合运用网格分析法和双变量空间自相关模型探索土地利用碳排放与生态系统服务价值的时空演变特征及交互作用规律㊂结果表明:(1)2000 2020年各土地利用类型间发生不同程度的转移,其中,耕地与林地分别减少392.77,268.10k m 2,建设用地增加661.80k m 2㊂(2)2000 2020年长株潭城市群的净碳排放量为正,整体表现为碳排放,且净碳排放量显著增加,由1099.84ˑ104t 增长到4109.21ˑ104t ;碳排放强度呈现中心高㊁边缘低的空间分布特征㊂(3)E S V 缓慢降低,由392.06ˑ108元下降到292.86ˑ108元,下降幅度为5.34%;E S V 强度整体呈现湘江流域高㊁周边区域低的空间分布特征㊂(4)土地利用碳排放强度与E S V 强度之间存在明显的负相关性;二者的局部集聚类型可分为高高㊁低低㊁低高㊁高低4种,其空间分布范围各异㊂研究结果为揭示土地利用变化引起的碳排放与生态系统服务价值时空关系提供了参考㊂关键词:生态系统服务价值;土地利用碳排放;双变量空间自相关;长株潭城市群中图分类号:X 24 文献标识码:A 文章编号:1009-2242(2023)05-0215-11D O I :10.13870/j.c n k i .s t b c x b .2023.05.026S p a t i o -t e m p o r a lR e l a t i o n s h i p B e t w e e nL a n dU s eC a r b o nE m i s s i o n s a n d E c o s y s t e mS e r v i c eV a l u e i nC h a n g z h u t a nU r b a nA g gl o m e r a t i o n Z H A O X i a n c h a o ,T I A N Y i d o u ,Z H A N G X i a o x i a n g(C o l l e g e o f U r b a na n dE n v i r o n m e n t a lS c i e n c e s ,H u n a nU n i v e r s i t y o f T e c h n o l o g y ,Z h u z h o u ,H u n a n 412007)A b s t r a c t :U n d e r t h ed u a lc o n s t r a i n t so f"d u a lc a r b o n "g o a la n de c o l o gi c a le n v i r o n m e n t p r o t e c t i o n ,i t i s o f g r e a t s i g n i f i c a n c e t os t u d y t h e i n t e r a c t i o nb e t w e e nc a r b o ne m i s s i o n sc a u s e db y l a n du s ec h a n g ea n dt h e v a l u e o f e c o s y s t e m s e r v i c e st o p r o m o t et h er e a l i z a t i o no fc a r b o nn e u t r a l i t yg o a l sa n dr e g i o n a lh i g h -q u a l i t yd e v e l o p m e n t .S e l e c t i n g t h em a i nu r b a na r e a o f t h eC h a n g z h u t a nu r b a na g g l o m e r a t i o na s t h e r e s e a r c ho b j e c t ,b a s e do n t h e d a t a o f l a n du s e ,e n e r g y c o n s u m p t i o n a n d s o c i o -e c o n o m yi n t h e f i v e p e r i o d s f r o m2000t o 2020,t h e g r i d a n a l y s i sm e t h o d a n d b i v a r i a t e s p a t i a l a u t o c o r r e l a t i o nm o d e l w e r e c o m p r e h e n s i v e l y u s e d t o e x p l o r e t h e t e m p o r a l a n ds p a t i a le v o l u t i o nc h a r a c t e r i s t i c sa n di n t e r a c t i o nb e t w e e nl a n du s ec a r b o ne m i s s i o n sa n de c o s y s t e m s e r v i c e v a l u e .T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t :(1)F r o m2000t o2020,d i f f e r e n td e g r e e so f t r a n s f e ro c c u r r e da m o n g v a r i o u s l a n du s et y p e s ,a m o n g w h i c hc u l t i v a t e dl a n da n df o r e s t l a n dd e c r e a s e db y 392.77k m 2a n d268.10k m 2,r e s p e c t i v e l y ,a n d c o n s t r u c t i o n l a n d i n c r e a s e db y 661.80k m 2.(2)F r o m2000t o2020,t h en e t c a r b o n e m i s s i o n so f C h a n g z h u t a n u r b a n a g g l o m e r a t i o n w a s p o s i t i v e ,a n dt h e o v e r a l l p e r f o r m a n c e w a sc a r b o n e m i s s i o n s ,a n d t h en e t c a r b o n e m i s s i o n s i n c r e a s e d s i g n i f i c a n t l y f r o m1099.84ˑ104t t o 4109.21ˑ104t .T h e c a r b o ne m i s s i o n i n t e n s i t y s h o w e d t h e s p a t i a l d i s t r i b u t i o n c h a r a c t e r i s t i c o f h i g h c e n t e r a n d l o we d g e .(3)E S V d e c r e a s e d s l o w l y f r o m392.06ˑ108y u a n t o 292.86ˑ108y u a n ,w i t had e c r e a s e o f 5.34%.T h eE S Vi n t e n s i t ys h o w e d t h e s p a t i a l d i s t r i b u t i o n c h a r a c t e r i s t i c o f h i g h i n t h eX i a n g j i a n g R i v e r b a s i n a n d l o w i n t h e s u r r o u n d i n gCopyright ©博看网. All Rights Reserved.a r e a.(4)T h e r ew a sas i g n i f i c a n tn e g a t i v ec o r r e l a t i o nb e t w e e n l a n du s ec a r b o ne m i s s i o n i n t e n s i t y a n dE S V i n t e n s i t y,a nd t he l o c a l a g g l o m e r a t i o n t y p e sof t h e mc o u l db ed i v i d e d i n t o f o u r t y p e s,w h i c hw e r eh ig ha n dhi g h,l o wl o w,l o w h i g h,h i g ha n d l o w,r e s p e c t i v e l y,a n dt h e i rs p a t i a ld i s t r i b u t i o nr a n g e sw e r ed i f f e r e n t. T h e r e s u l t s p r o v i d e a r e f e r e n c e f o r r e v e a l i n g t h e s p a t i o t e m p o r a l r e l a t i o n s h i p b e t w e e n c a r b o n e m i s s i o n s c a u s e d b y l a n du s e c h a n g e a n d t h e v a l u e o f e c o s y s t e ms e r v i c e s.K e y w o r d s:e c o s y s t e ms e r v i c e v a l u e;l a n du s e c a r b o ne m i s s i o n s;b i v a r i a t e s p a t i a l a u t o c o r r e l a t i o n;C h a n g z h u t a n u r b a na g g l o m e r a t i o n生态系统服务(e c o s y s t e ms e r v i c e)是指人类从生态系统中获得的供给服务㊁调节服务㊁文化服务和支持服务等各种惠益㊂生态系统服务价值(e c o s y s-t e ms e r v i c ev a l u e,E S V)通常指使用经济价值来衡量人类从生态系统中所获得的利益,使得不同区域具有可比性[1],可以用于评价生态环境质量㊂土地利用/覆被变化(l a n d u s e/c o v e r c h a n g e,L U C C)作为人类利用自然㊁改造自然的重要手段,其对生态系统和碳排放的影响表现在多个层面,成为地理学㊁生态学等多个学科关注的焦点[2-4]㊂首先,各土地利用类型因其表面特征和功能不同,所产生的碳排放也不同;其次,土地利用方式的转变影响生态系统的空间分布及其范围,间接影响生态系统所提供的服务与价值㊂我国在2020年9月宣布中国的 双碳 目标后,出台一系列应对气候变化的政策,其中在2021年‘中共中央国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见“中提出,要持续巩固提升生态系统碳汇能力㊂可见生态系统与碳排放之间存在重要的相关关系㊂因此,在此背景下,研究城市群在发展过程中土地利用变化引起的生态系统服务价值变化和土地利用碳排放变化二者之间是否存在时空关联关系,以及存在怎样的关联关系,对碳达峰与碳中和有着重要意义㊂国内外学者分别对土地利用碳排放与E S V都进行了大量的研究㊂在土地利用碳排放方面[5-13],学者主要从不同尺度对土地利用碳排放的作用机理㊁碳排放测算㊁碳排放的影响因素及效应㊁碳排放的时空格局及特征等方面展开研究,并在此基础上分析土地利用碳排放与经济的脱钩关系㊁低碳优化研究等,呈现出从单一研究方向到多方面多学科研究的趋势㊂在土地利用变化对E S V的影响方面[14-17],主要集中在时空演变分析㊁E S V评估㊁相互作用关系以及情景模拟预测等方面,对E S V进行空间格局量化的成果较少;另外,其研究尺度主要是行政区㊁流域等宏观尺度,为了弥补微观尺度研究的不足,有学者基于不同大小的公里网格开展E S V研究[1,18],得到较为精细的结果㊂通过对现有研究成果的梳理发现,目前学者对土地利用碳排放与E S V二者之间关系的研究相对较少㊂因此,本文从网格尺度,运用双变量空间自相关分析法对土地利用变化引起的碳排放与E S V之间的时空关系进行分析㊂长株潭城市群中的长沙㊁株洲㊁湘潭3市作为全国低碳试点城市,在城市化快速发展与双碳目标的背景下,对控制碳排放㊁增加E S V的需求较大,平衡碳排放与E S V之间的空间异质性对城市群的高质量发展十分重要㊂综上所述,本文以长株潭城市群为研究对象,运用土地利用㊁能源消耗㊁经济社会等数据对城市群2000 2020年的土地利用变化㊁碳排放及E S V 进行空间量化,分析其时空分布特征和演变规律,在此基础上运用双变量空间自相关分析和网格分析法,探索二者之间是否存在空间关联关系,及其空间交互特征和局部集聚规律,以期为促进长株潭城市群碳中和目标的实现和高质量发展提供理论依据㊂1理论框架与研究方法1.1理论框架土地是人与自然相互作用之间重要的连接桥梁,土地利用变化通过改变地表结构和覆被从而对生态系统服务和碳排放产生影响,其作用机制见图1㊂土地利用变化主要包括利用方式变化㊁空间格局变化和管理方式变化等,通过用地类型㊁植被覆盖㊁生态格局㊁景观类型㊁生态效率和资源分布等对生态系统的功能㊁结构和生态过程产生影响,作用于E S V,最终决定区域生态环境质量㊂另外,土地利用变化通过碳源/碳汇结构和碳循环系统对区域净碳排放量产生影响㊂具体分析为:(1)土地利用方式与E S V有着密切关系,主要体现在其变化导致用地类型和地表植被覆盖随之变化,从而影响生态系统功能,进而作用于E S V㊂不同的用地类型对应不同的生态系统,其在生态系统服务功能上侧重点存在差异,耕地主要为农田生态系统,侧重于食物生产等供给服务功能;林地主要为森林生态系统,侧重于气候调节㊁水土保持等调节服务和支持服务功能;水域主要为湿地生态系统,侧重于水资源供给和水文调节等供给服务和调节服务功能㊂通常情况下,受人类干扰程度较高的生态系统,如农田生态系统等,供给服务价值较高,而森林㊁灌草地等受人612水土保持学报第37卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.类干扰程度较低的生态系统调节和支持服务价值较高㊂土地利用方式变化造成区域E S V 的冲突,例如,将灌草地等开发为耕地增加其供给服务价值,同时降低调节和支持服务价值,最终影响生态系统总体E S V [19]㊂因此,本文通过长株潭城市群2000 2020年5期土地利用数据,分析城市群21年间土地利用变化对E S V 的影响及其演变特征,为城市群国土空间规划提供理论支撑㊂图1 土地利用变化对区域E S V 和碳排放的作用机制(2)土地利用空间格局变化影响景观中的种群动态和生物多样性等,从而影响生态系统格局和景观类型分布,改变生态系统结构㊂不同的土地利用空间格局产生不同的生态效应,并影响区域E S V ㊂关键景观类型比例的增加和景观连通性的增强促进区域E S V 增加,而景观斑块破碎化和分离度的增加导致区域E S V 减少㊂也有学者[20]认为,土地利用空间格局变化引起的景观破碎化导致生物栖息地生态环境质量下降,影响景观中生物的生存和土壤中微生物的运动,同时也破坏农田和森林等生态系统的生境廊道,降低其E S V ,并对碳吸收和碳固定效率产生不利影响㊂因此,本文通过分析长株潭城市群2000 2020年的E S V 强度空间分布,进一步探索其时空演变规律㊂(3)土地管理方式的变化影响生态系统的生态效率和资源分布,从而造成生态过程变化,最终影响E S V ㊂采取集约高效的土地管理方式,能够根据土地的不同资源禀赋条件进行合理的开发利用,并且通过采取工程措施㊁生物措施等,改善土地蓄水㊁防洪㊁抗旱等能力,改良其土壤结构,构建合理的生态系统,从而提高生态效率,优化资源分布,增加区域E S V ;而粗放低效的土地管理方式则造成相反的结果,对区域E S V 产生负面影响㊂(4)城市群社会经济发展迅速,土地利用的频繁变化直接影响土地利用碳排放量和人为活动碳排放量㊂土地利用方式㊁空间格局㊁管理方式的变化不仅对生态系统产生影响,同时也影响碳源/碳汇结构和碳循环系统平衡,从而影响净碳排放量㊂因此,本文通过分析土地利用碳排放的碳源/碳汇格局和碳排放强度空间分布来揭示土地利用变化对碳排放的影响㊂此外,通过分析土地利用碳排放与E S V 之间的空间相关性及其局部空间集聚特征和演变规律,以此探寻二者之间的关联性,以期为城市群提升生态环境质量㊁降低碳排放提供参考㊂1.2 研究方法1.2.1 土地利用碳排放测算 土地利用碳排放从整体上可以分为直接碳排放和间接碳排放2种㊂参考相关研究,对耕地㊁林地㊁草地㊁水域和未利用地采用直接碳排放系数法进行测算,即通过利用某种土地利用类型的面积与其对应的碳排放系数相乘,直接计算其产生的碳排放或碳吸收量㊂结合长株潭城市群实际情况,耕地㊁林地㊁草地的碳排放系数参考苏雅丽等[21]研究经验数据,未利用地参考方精云等[9]的研712第5期 赵先超等:长株潭城市群土地利用碳排放与生态系统服务价值时空关系分析Copyright ©博看网. All Rights Reserved.究,水域参考赖力[22]的研究㊂计算公式为:E 直=ðe i =ðS i ˑβi (1)式中:E 直为碳排放总量;e i 为第i 种土地利用类型的碳排放量;S i 为第i 种土地利用类型的面积;βi 为第i 种土地利用类型对应的碳排放系数㊂城市群建设用地采用间接碳排放系数法㊂由于数据的可获得性,考虑到城市群的第2产业值和第3产业值主要来自城市群建设用地,单位G D P 能耗可以较为准确地反映城市群能源利用情况,因此,参考王桂波等[23]的研究,利用2,3产业值与单位G D P 能耗来间接计算长株潭城市群建设用地的碳排放量,计算公式为:E 间=G D P 2,3ˑH ˑK(2)式中:E 间为建设用地碳排放量;G D P 2,3为第2,3产业产值;H 为单位G D P 能耗;K 为折标准煤系数㊂土地利用净碳排放量计算公式为:E =E 直+E 间(3)为验证计算所得碳排放数据的准确性,将长株潭城市群各区县的碳排放总量与中国碳核算数据库(C E A D )中的县域碳排放数据进行精度验证,数据整体的误差在允许范围以内,并且与现有相关研究成果比较结果显示,碳排放总量的变动趋势相同,数据差异较小㊂土地利用碳排放强度,与网格内各用地类型的面积和碳排放系数有关,可以反映各地类单位面积碳排放量㊂计算公式为:C =ðni =1S iP i S(4)式中:C 为碳排放强度;S 为网格面积;S i ㊁P i 分别表示网格内各地类i 的面积和碳排放系数㊂1.2.2 生态系统服务价值估算(1)单位面积农田生态系统服务价值计算㊂参考谢高地等[24]2015年制订的中国陆地生态系统服务价值当量表,综合考虑长株潭城市群生态系统实际情况,计算得出2000 2020年长株潭城市群的平均粮食单产量为6838.18k g /h m 2,全国的平均粮食单产量为4982.00k g/h m 2,以2000 2020年全国稻谷㊁小麦㊁玉米3种主要农作物的平均收购价为基本单价数据,计算得到长株潭城市群的E S V 单位当量为1432.10(元㊃h m 2/a ),计算公式为:E a =17ˑ(ð2020i =2000P i ˑQ i )/21(5)式中:E a 为单位农田生态系统每年生产食物的经济价值;P i 为第i 年全国3种主要粮食作物的平均收购价(元);Q i 为第i 年全国平均粮食单产量(k g /h m 2)㊂(2)E S V 区域差异系数修正㊂考虑到谢高地等[24]研究得到的E S V 价值当量表是以全国为研究范围,与长株潭城市群实际情况存在一定差异,因此,在此基础上参考刘海等[25]㊁言恩萍等[26]研究成果,通过湖南省生物量修正系数(1.95)和长株潭城市群与全国粮食单产量的比值对E S V 系数进行修正,得到长株潭城市群E S V 系数表(表1)㊂计算公式为:Z =Q 长株潭2ˑQ 全国+1.95/2(6)E r =E a ˑZ (7)式中:Z 为长株潭城市群的区域差异修正系数;Q 长株潭和Q 全国分别为长株潭城市群和全国的平均粮食单产量;E r 为修正后的生态系统服务价值系数㊂生态系统服务价值及其强度计算公式为:E S V=ðni =1A i j ˑE r (8)E S V=E S VS(9)式中:E S V 为生态系统服务价值;E S V 为生态系统服务价值强度;A i j 为网格j 中i 地类面积;S 为网格面积;n 为土地利用类型㊂表1 长株潭城市群生态系统服务价值系数生态系统服务耕地林地草地水域建设用地未利用地供给服务食物生产2626.90600.26554.701557.1200原料生产582.441378.83816.20867.7100水资源供给-3102.36713.19451.6812932.4400调节服务气体调节2115.784534.672868.593173.68047.55气候调节1105.4413568.367583.547001.1100净化环境320.933976.012504.0710876.080237.73水文调节3554.048879.165554.92150327.68071.32支持服务土壤保持1236.195521.253494.613851.20047.55维持养分368.48421.97269.43297.1600生物多样性404.145027.963177.6412385.66047.55文化服务美学景观178.302204.931402.607868.82023.77 合计9390.2846826.5928677.99211138.660475.46812水土保持学报 第37卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.1.2.3双变量空间自相关分析双变量空间自相关是在单变量M o r a n I指数基础上的延伸和拓展,可反映2个不同属性变量之间的空间集聚关系㊂全局双变量M o r a n I指数用于研究长株潭城市群碳排放强度与E S V强度之间的空间相关性及其程度,局部双变量M o r a n I指数用于二者在单个网格上的空间相关性㊂计算公式为:I=ðn i=1ðn j=1w i j(x i-x)(x j-x)S2ðn i=1ðn j=1w i j(10)I i=(x i-x)ðn j=1w i j(x i-x)S2(11)式中:I和I i分别为全局双变量M o r a n I指数和局部双变量M o r a n I指数;n为网格总数;w i j为nˑn的空间权重矩阵;x i和x j分别为网格i和j的属性值; x和S2为属性值的均值和方差㊂2研究区概况与数据说明2.1研究区概况长株潭城市群由长沙㊁株洲㊁湘潭3市组成,位于湖南省中东部,长江中游城市群中西部,是长江中游城市群的重要组成部分,是湖南省经济发展的核心增长极㊂截至2020年末,总人口为1668.94万人,在湖南省总人口中占比达25.10%,G D P为17591.46亿元㊂长株潭城市群主城区是整个城市群中土地利用变化和碳排放最活跃的区域,人造地表的占比较大,生态环境较为脆弱,其对E S V的需求较高,能够较好地反映土地利用变化碳排放对E S V的影响㊂因此,参考城市群最新区域规划及学者[16]的相关研究成果,选取长株潭城市群主城区为研究区,包括长沙㊁株洲㊁湘潭3市的市区以及长沙县㊁渌口区和湘潭县(图2),研究区行政区划面积为8629k m2,建成区面积为901.12k m2㊂2.2数据来源及预处理国内外大量研究成果表明,土地利用数据可以表征城市群土地利用情况以及生态系统变化情况,能源消耗数据可以间接表征城市群建设用地的碳排放情况,经济社会数据可以表征城市群的经济发展水平以及生态系统服务价值高低㊂在此基础上,特别是重点参考王丹等[1]㊁傅伯杰等[4]学者的相关研究成果,于2022年6 12月采用长株潭城市群2000 2020年的5期土地利用数据㊁能源消耗数据及社会经济数据等相关数据对长株潭城市群中心城区2000 2020年土地利用变化引起的碳排放与生态系统服务价值变化关系进行研究㊂(1)土地利用数据:2000 2015年土地利用数据来源于湖南省国土资源厅,比例为1ʒ10000,2020年数据采用地理国情监测云平台L a n d-s a t8遥感影像通过目视解译获得,分辨率为1k m;参照国家土地利用现状分类标准,将用地类型分为耕地㊁林地㊁草地㊁水域㊁建设用地和未利用地6大类,未利用地主要是指除建设用地㊁耕地㊁林地㊁草地和水域5种用地类型外,植被覆盖度较低的荒草地和表层为土质㊁基本无植被覆盖的裸地等其他用地类型,运用E N V I5.1软件,在6种用地类型中随机选取250个点进行验证,验证精度达到92.50%,主要用于分析城市群土地利用变化情况以及土地利用碳排放的测算;(2)能源消耗数据:来源于‘中国能源统计年鉴“和‘湖南省统计年鉴“,主要用于建设用地碳排放量的测算;(3)社会经济数据:主要包括G D P㊁第2,3产业产值和农作物播种面积㊁产量㊁价格等,来源于对应年份的‘湖南省统计年鉴“‘全国农产品成本收益资料汇编“㊁长株潭3市统计年鉴等统计资料,主要用于城市群E S V的估算㊂为便于研究,采用3k mˑ3k m的公里网格对所有数据实现空间化,共1114个网格单元㊂图2长株潭城市群区位3结果与分析3.1土地利用转化分析运用A r c G I S空间分析工具对城市群2000 2020年5期土地利用数据进行叠加分析,得到2000 2020年长株潭土地利用转移空间分布图,在此基础上借助E x c e l数据透视表构建土地利用转移矩阵(表2),分析长株潭城市群2000 2020年各时间段土地利用类型间的转化关系及转化特征㊂从长株潭城市群2000 2020土地利用转移矩阵(表2~表5)和长株潭城市群2000 2020土地利用变化空间分布图(图3)可以看出,2000 2020年长株潭城市912第5期赵先超等:长株潭城市群土地利用碳排放与生态系统服务价值时空关系分析Copyright©博看网. All Rights Reserved.群各土地利用类型间的相互转化情况各异,在不同时期㊁不同用地类型间表现出不同特征㊂整体来看,2000 2020年总转化面积为910.71k m 2,占城市群总面积的10.56%;耕地㊁林地和建设用地为主要的转化地类㊂其中,耕地总转出面积为488.36k m 2,转入面积为95.64k m 2,总面积由3360.21k m 2下降到2967.44k m2;林地转出面积376.79k m 2,转入面积108.69k m 2,总面积由4551.95k m 2下降到4283.85k m2,二者的转出面积大于转入面积,总面积呈递减趋势;建设用地转出㊁转入面积分别为60.27,722.07k m 2,转入大于转出,总面积由376.71k m 2增长到1038.51k m 2,呈现明显上升趋势,其中建设用地转出的主要类型为耕地和林地㊂分时间段来看,2010 2015年各用地面积转化幅度最大,总转化面积为489.38k m 2,2005 2010年转化幅度最小,总转化面积为67.02k m 2,仅占20102015年转化面积的1/7㊂通过分析可知,2000 2020年长株潭城市群6种土地利用类型的转化间,建设用地面积扩张明显大于其他土地利用类型,耕地和林地是其主要来源,扩张速率在2015年之前呈上升趋势,2015年之后开始下降㊂主要原因是自1997年长株潭 一体化 发展战略被提出后,城市群进入快速发展期,2005年长株潭城市群区域规划的出台促进城市群在外商直接投资㊁出口和消费的带动下迅速发展,建设用地也快速向外扩张,占用大量的林地和耕地面积,2007年长株潭城市群获批 两型社会综改示范区 后,建设用地扩张速度有所下降,2017年长沙㊁株洲㊁湘潭3市获批国家低碳城市试点,为积极推进 双碳 目标,在生活㊁生产㊁生态等各方面采取一系列措施,如长沙市为防止城市无序蔓延于2018年开展城市开发边界研究等,在这些措施的控制下,城市群建设用地扩张的速率进一步下降㊂另外,2000 2015年城市群3期房地产开发建设施工面积的增长率分别为239.80%,30.14%和235.44%,均为正值,2015 2020增长率为-39.88%,与2000 2015年相比出现较大幅度下降;且2000 2015年城市群城镇化水平较低,经过快速发展后,到2015年城市群整体城镇化率达到70%以上,15个区县中除望城区㊁渌口区㊁长沙县和湘潭县外,其余区县城镇化率均达到75%以上,2015年之后城市群整体城镇化率发展趋于平缓,符合城市发展约瑟姆曲线的规律㊂表2 长株潭城市群2000-2005土地利用转移矩阵单位:k m 2年份土地利用类型2005年草地耕地建设用地林地水域未利用地转出总计草地32.2900.4800.0300.50耕地03308.4046.421.144.030.2251.81建设用地00376.430.28000.282000年林地00.0148.154503.340.410.0648.61水域00.094.460297.060.214.76未利用地0000.030.172.580.20转入总计0.1099.501.454.640.49106.17表3 长株潭城市群2005-2010土地利用转移矩阵单位:k m 2年份土地利用类型2010年草地耕地建设用地林地水域未利用地转出总计草地32.2900000耕地03274.5731.010.562.36033.92建设用地00475.140.010.7700.792005年林地0029.544474.980.26029.80水域002.140.18299.310.072.39未利用地000.0600.072.940.12转入总计0.0262.730.743.450.0767.02表4 长株潭城市群2010-2015土地利用转移矩阵单位:k m 2年份土地利用类型2015年草地耕地建设用地林地水域未利用地转出总计草地29.2600.801.780.4503.02耕地1.413019.91216.7417.9318.410.21254.69建设用地0.058.92513.6011.253.890.1724.282010年林地0.035.10158.194305.864.132.42169.87水域0.3212.7820.683.37265.550.0637.22未利用地000.0300.282.710.30转入总计1.8126.80396.4334.3327.152.86489.38022水土保持学报 第37卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.表5 长株潭城市群2015-2020土地利用转移矩阵单位:k m 2年份土地利用类型2020年草地耕地建设用地林地水域未利用地转出总计草地29.990.310.280.460.0301.08耕地0.292898.7788.0455.554.030.03147.94建设用地0.1111.47875.1113.559.79034.922015年林地0.4253.8672.224211.671.940.08128.51水域0.033.062.681.99284.900.047.80未利用地00.040.180.630.044.680.89转入总计0.8568.72163.4172.1815.830.16321.14图3 长株潭城市群2000-2020年土地利用变化空间分布3.2 土地利用碳排放分析根据长株潭城市群各土地利用类型的面积和碳排放系数,运用公式(1)~公式(3),计算得到城市群2000 2020年各地类的碳排放量及碳源㊁碳汇和净碳排放量(表6),进一步运用公式(4)计算各网格单元的碳排放强度,分别从碳源/碳汇角度和碳排放强度时空特征2个方面对城市群碳排放效应进行分析㊂3.2.1 碳源/碳汇分析 从长株潭土地利用碳排放量核算表(表6)可以看出,2000 2020年城市群的净碳排放量均为正值,整体表现为碳排放,且由2000年的1099.84ˑ104t 增长到2020年的4109.21ˑ104t,增长趋势显著,其中碳源变化趋势与净碳排放量相似,碳汇呈小幅度下降趋势㊂从碳源构成来看,建设用地碳排放量由1057.91ˑ104t 增加至4125.12ˑ104t ,是主要碳源,其增长速率在2000 2010年增加,之后变缓,主要原因是2000 2005年研究区在长株潭城市群 一体化 的推动下,城市化水平迅速提高,建设用地面积和能源消耗量大幅度增加,导致建设用地碳排放量大幅度上升,2007年城市群获批 两型社会综改示范区 后,城市群加强对建设用地扩张的限制,实施能源结构优化调整,建设用地碳排放量得到有效控制;耕地的碳排放量由72.09ˑ104t 下降至12.52ˑ104t,主要原因是耕地面积的减少㊂从碳汇构成来看,林地是主要的碳汇用地,其贡献率占96.91%,林地的碳吸收量呈缓慢下降趋势,年均下降速率为1.00%,草地和水域基本保持不变,未利用地呈缓慢上升趋势,主要原因是城市群快速城镇化导致部分林地转变为建设用地, 两型社会 的实施和长沙㊁株洲㊁湘潭3市 低碳试点城市 建设,加强对生态环境的保护,此现象有所缓解㊂通过分析可知,建设用地对碳排放的贡献率较大,通过控制建设用地面积的扩张可以有效降低碳排放量,林地是主要的碳汇用地,其次为水域㊁草地和未利用地,城市群内碳源和碳汇的差值较大㊂为促进 双碳目标 的实现,城市群未来在土地利用方面应继续控制建设用地的扩张,提高土地资源集约节约利用效率,减少碳源;另外应增加林地㊁水域等用地面积,提高碳汇能力㊂3.2.2 碳排放强度分析 为更加直观地分析长株潭城市群土地利用碳排放的时空演变规律,借助渔网分122第5期 赵先超等:长株潭城市群土地利用碳排放与生态系统服务价值时空关系分析Copyright ©博看网. 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长沙空气污染研究报告
长沙空气污染研究报告
研究目的:本研究旨在调查长沙的空气污染状况,分析其主要污染物和来源,并提出相关的改善建议。
研究方法:本研究采用了多种方法来获取数据,包括长期的空气质量监测数据、大气模型模拟以及现场采样分析等。
研究结果:根据数据分析,长沙的空气质量普遍较差。
主要污染物包括PM2.5、PM10、臭氧、二氧化硫和氮氧化物等。
其中,工业废气排放、汽车尾气和扬尘等是主要的污染源。
尤其是工业废气排放对空气质量的影响较大。
研究讨论:长沙的空气污染与城市化、工业化进程密切相关。
随着人口增加和工业活动不断增多,空气污染问题进一步凸显。
需要加强排放管控和治理措施,同时推动清洁能源的使用,减少对化石燃料的依赖。
研究建议:为了改善长沙的空气质量,建议采取以下措施:加强环境监测与数据共享,提高公众的环境意识;推动工业结构的转型升级,减少污染物排放;加大交通管理和绿化建设力度,减少汽车尾气和扬尘的产生;鼓励研发和应用清洁能源技术,减少化石燃料的使用。
研究局限:本研究的数据采集范围有限,受制于时间和资源的限制,可能存在一定的局限性。
此外,由于空气污染问题的复杂性,解决问题需要多方协同努力。
结论:长沙的空气污染问题严重,需要采取有力的措施来改善。
政府、企业和公众等各方应加强合作,共同努力解决空气污染问题,为城市的可持续发展做出贡献。
A题 长沙市空气中PM2问题的研究
A题长沙市空气中PM2.5问题的研究大气为地球上生命的繁衍与人类的发展提供了理想的环境。
它的状态和变化,直接影响着人类的生产、生活甚至生存。
空气质量问题始终是政府、环境保护部门和全国人民关注的热点问题。
中国国家发展和改革委员会(发改委)2013年7月11日在官方网站上公布的一份报告披露:自2013年初以来,中国发生大范围持续雾霾天气。
据统计,受影响的雾霾区域包括华北平原、黄淮、江淮、江汉、江南、华南北部等地区,受影响面积约占国土面积的1/4,受影响人口约6亿人(中新社北京7月11日电,记者:周锐)。
对空气质量监测,预报和控制等问题,国家和地方政府均制定了相应政策、法规和管理办法。
环境保护部于2012年2月29日颁布了新修订的《环境空气质量标准》(GB3095—2012)[1],还同步实施了《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行) 》(HJ633—2012)[2]。
规定中将空气质量指数AQI作为空气质量监测指标,它的分项监测指标包括6个基本监测指标(二氧化硫SO2、二氧化氮NO2、可吸入颗粒物PM10、细颗粒物PM2.5、臭氧O3和一氧化碳CO等)。
新标准首次将产生灰霾的主要因素——对人类健康危害极大的细颗粒物PM2.5的浓度指标作为空气质量监测指标[2]。
PM2.5的形成机理和过程比较复杂,主要来源有“自然源”(植物花粉和孢子、土壤扬尘、海盐、森林火灾、火山爆发等)和“人为源”(燃烧燃料、工业生产过程排放、交通运输排放等),可以分为一次颗粒物(即由排放源直接排放到大气中的颗粒物)和二次颗粒物(即通过与大气组成成分发生化学反应后生成的颗粒物)。
PM2.5的成分主要由水溶性离子、颗粒有机物和微量元素等组成。
有一种研究认为,AQI监测指标中的二氧化硫(SO2 ),二氧化氮(NO2 ),一氧化碳(CO)等是在一定环境条件下形成PM2.5前的主要气态物体。
由于细颗粒物PM2.5进入公众视线的时间还很短,在学术界也是新课题。
PM2.5与大气污染物的相关性分析
PM2.5与大气污染物的相关性分析通过对喀什和乌鲁木齐两地2016年不同季节的大气污染物监测数据分析发现,两地的大气污染物间的相关性具有显著地地域特征,分析显示风沙天气的存在会削减或抑制污染物对细颗粒物污染的加剧。
而通径分析结果显示:①对喀什和乌鲁木齐两地的PM2.5污染关系最密切的最主要气态污染物均为CO,且分别为冬季和春季影响最大,最大值分别为0.950和2.793。
②喀什地区除CO外,其余主要污染物对PM2.5的总作用系数均为负值,进一步印证了沙尘天气的发生会抑制PM2.5污染的加剧结论。
③乌鲁木齐夏季NO2对PM2.5浓度变化的总作用系数高达0.838,与其产业结构和经济地位决定的人口数量和汽车保有量相关。
④乌鲁木齐虽夏季温度不高,O3(8 h)等光化学氧化剂未对PM2.5污染产生极大影响,但其危害性仍然存在的。
⑤喀什和乌鲁木齐两地通径分析结果综合分析显示,4种大气污染物对PM2.5污染仍是直接作用影响起主导作用,但间接作用也不容忽视。
标签:PLS1;通径分析;沙尘;PM2.5;CO;NO2;O3(8 h)近年来城市化和现代化进程的快速发展,导致了我国新疆塔克拉玛干沙漠及周边地区沙尘天气频繁发生,严重污染当地环境[1-6]。
沙尘天气不仅严重影响着新疆塔克拉玛干沙漠附近地域的空气质量,更可在远距离传输的作用下不同程度的影响到在京津冀地区及其他的内陆地区[7-12],沙尘天气影响的大气污染问题已经受到国内外专家和学者的密切关注。
在沙尘天气的影响下,空气中颗粒物含量短时间内骤然上升、空气湿度下降、能见度降低,严重影响着人类的生产生活和身心健康[13-17]。
一些研究指出,沙尘天气是导致大气能见度降低、空气重度污染的主要原因,且长期生活在该环境下的人群会出现眼睛发干、咽部干痒、鼻阻塞、眼异物感等症状[18-22]。
因此,利用相关性分析定性定量的了解沙尘天发生率较高区域中PM2.5与其他大气污染物之间的相互作用与影响机制对于掌控和治理大气污染问题有着直接和高效的指导意义。
长株潭城市群区域臭氧浓度统计规律研究
i s h i g h e r t h a n we e k d a y .T h e s p a t i l a d i s t ib r u t i o n o f 03 s i g n i f i c a n t l y d i f f e s r s i n c e c o n c e n ra t t i o n o f t h e s u b u r b a n i s h i g h e r t h a n t h a t o f u r b n a a n d i n d u s t ia r l c i t y i s h i g h e r t h n a o r d i n a r y c i t y .I n he t s u mme r ,03 i s mo r e l i k e l y t o b e p r i ma y r a i r p o l l u t a n t s o f t h e u r b a n. Ke y wo r d s: o z o n e ;e n v i r o n me n t a l mo n i t o i r n g;t e mp o r l a a n d s p a t i l a d i s t ib r u t i o n;a i r p o l l u t i o n
基于集对分析法的长株潭城市群大气环境质量评价
内蒙古师范大学学报 (自然科学汉文版) JournalofInnerMongoliaNormalUniversity (NaturalScienceEdition)
Vol.48 No.1 Jan.2019
基于集对分析法的长株潭城市群大气环境质量评价
王 叶1,2,阳树英1,2,陈南利1,罗达通1,2
关 键 词 :集 对 分 析 方 法 ;大 气 环 境 质 量 ;污 染 物 浓 度 ;长 沙 ;株 洲 ;湘 潭 中图分类号:X821 文献标志码:A 文章编号:1001-8735(2019)01-0028-06 doi:10.3969/ji.ssn.1001-8735.2019.01.005
当前 城 市 群 面 临 一 系 列 环 境 问 题,大 气 环 境 质 量 已 成 为 制 约 城 市 群 可 持 续 发 展 的 重 要 因 素[1].张 茹 、 [2] 卜鹏 基 [3] 于主成分分析法评价了不同城市大气环境的质量,杨文卿[4]、邓茂 利 [5] 用层次分析法研究了 城 市 大 气环境质量,魏毅[6]、冯伟[7]、韩智霞[8]、谢炳 庚 等 [9] 基 于 模 糊 数 学 方 法 综 合 评 价 了 各 地 区 大 气 环 境 的 质 量. 被称为“资源节约型、环境友好型”社会改革试验区的长沙、株洲、湘潭城市群(简称长株 潭 城 市 群)是 湖 南 省 社会经济发展的先行区,也是湖南省的重点环境保护城市,本文采用不确定性集 对 分 析 方 法 结 合 熵 值 法,研 究 长 株 潭 城 市 群 的 大 气 环 境 质 量 ,以 期 为 当 地 的 大 气 环 境 保 护 和 治 理 提 供 基 础 数 据 .
长 株 潭 三 市 是 湖 南 省 经 济 社 会 发 展 的 主 要 核 心 区 域 ,经 济 总 量 约 占 全 省 的 三 分 之 一 ,具 有 十 分 突 出 的 过 渡 地 带 优 势 ,既 受 益 于 东 南 沿 海 经 济 的 辐 射 ,也 受 惠 于 内 陆 地 区 的 全 面 联 动 .产 业 方 面 主 要 以 机 械 制 造 、生 物 制 药 、交 通 运 输 装 备 制 造 、有 色 冶 金 、化 工 原 料 等 传 统 制 造 业 为 支 柱 性 产 业 ,因 此 ,积 累 了 大 量 的 环 境 污 染 物 , 给长株潭城市群的良性发展带来了严重的影响 . [10-11]
长株潭地区秋冬季环境空气质量分析及与气象参数的关联性研究
Ch a n g - Z h u - T a n a r e a s i n s h o r t ) . t h e u r b a n a mb i e n t a i r q u a I i t y i n t h e f o u r t h q u a r t e r o f 2 O 1 3 wa s a n a l y s e d a n d
罗岳平 , 陈 阳1 , 2 , 3李 蔚 彭庆庆 , , 张 琴1 , 2 周 湘婷 1 , 2 葛 飞 ( 1 . 湖南省环境 监测 中心站 ,
长沙 4 1 0 0 1 9 ; 2 . 国 家环 境 保 护 重 金 属 污 染监 测 重 点 实验 室 , 长沙 4 1 0 0 1 9 ; 3 . 湘潭 大 学化 工 学 院 , 湘潭 4 l 1 1 0 5 ;
S h a n g h a i E n v i r o n m e n t a l S c i e n c e s
长株潭地区秋冬季环境空气质量分析及与气象参数的关联性研究 罗岳平
长株潭地区秋冬季环境空气质量分析及与气象参数的 关联性研究
An An a l y s i s o n t h e Amb i e n t Ai r Qu a l i t y i n Ch a n g - - Z h u - - T a n Ar e a s i n t h e F o u r t h Qu a r t e r o f 2 0 1 3 a n d a S t u d y o n I t s C o r r e l a t i o n wi t h Me t e o r o l o g i c a l Co n d i t i o n s
C h a n g s h a 4 1 0 0 1 2 )
2013年长株潭空气污染气象成因及其天气学分型研究
第41卷第12期2016年12月环境科学与管理ENVIRONMENTAL SCIENCE AND MANAGEMENTVol.41 No. 12Dec.2016文章编号:1674 - 6139 (2016) 12 - 0037 - 052013年长株潭空气污染气象成因及其天气学分型研究杨云芸1,王晓雷1,刘云华2,陈鹤1(1.湖南省气象台,湖南长沙41011;.湖南省气象局,湖南长沙41011)摘要:运用长株潭地区2013年的空气质量指数(Air Quality In d ex,简称A Q I)资料为研究基础,对每日空气质量指数、空气质量级别等的不同时间尺度变化差异进行了深入分析研究。
结合湖南省地面气候资料及观测资料等,对污染日进行了天气学分型,为长株潭地区污染日的预报预警提供参考依据。
结果表明:长株潭地区的首要污染物以可吸入颗粒物为主,污染情况以冬季、秋季最为严重;运用合成分析方法对秋、冬季的污染天气进行分型,从湿度、风场等要素场研究湖南污染的典型环流背景。
关键词:空气质量指数;环流背景;天气学分型中图分类号:X501 文献标志码:AMeteorological Cause of Air Pollutionin Chang Zhu Tan and Weather Credit Type in 2013Yang Yunyun1,Wang Xiaolei1,Liu Yunhua2,Chen He1(1.Hunan Meteorological Observatory,Changsha 410118, China;2. Hunan Meteorological Bureau,Changsha 410118, China)Abstract:Based on the data of Air Quality Index( Air Quality Index, referred to as A Q I) in 2013 , the difference of a tion index and air quality level is analyzed in this paper. Based on the meteorological data and observation data of Hunan Province ,the meteorological cause of a high pollution weather process was analyzed. The results showed that the main pollutants in thearea of Chang Zhu Tan area were still dominated by the particulate matter , which was the mostthe pollution weather of autumn and winter was studied by using the synthetic analysis method. The paper is divided cal circulation background of the pollution in H unan,such as the humidity,the wind field and Key words :air quality index ;circulation background ;weather credit刖目随着经济社会的快速发展,空气污染问题也越 来越严峻,城市大气环境质量的评价及污染防治已收稿日期:2016 -08 -11基金项目:中国气象局2014年气象关键技术集成与应用(编号:CMAGJ2014Z16)空气污染气象条件预报技术研发及应用项目及湖南省气象局重点项目空气污染预报预警技术研究共同资助作者简介:杨云芸(1984 -)女,硕士研究生,工程师,主要从事环境 气象方面研究工作。
长株潭地区大气污染协同治理法律规制探讨分析
长株潭地区大气污染协同治理法律规制探讨随着长株潭地区经济的快速发展,大气污染问题日益突出。
环保部门不断加强对污染企业的处罚力度,但是单一的治理手段已经难以满足治理的需要。
为了更好地协同治理大气污染问题,长株潭地区的相关法律规制也需要做出相应的探讨。
一、加强法律规制针对大气污染问题,长株潭地区需要加强法律规制。
首先应该完善相关的法律法规,例如《大气污染防治法》、《企业环保公示条例》等,以加强对大气污染的监管和处罚力度。
其次,建立健全相关的部门责任制度,确保各个环保部门实施污染治理的责任、权限和充分的配合协调。
最后,设立专门机构,对大气污染问题进行研究,制定相关的解决方案,协助监督政府和企业的环保行为。
二、创新治理手段针对大气污染问题,长株潭地区也需要创新并拓展治理手段。
目前,大气污染治理主要通过检查、监测和处罚来实现,但这种单一的治理手段已经难以适应治理的需要。
因此,我们需要更多地借鉴国际上先进的治理经验,并结合本地气象、污染源等情况,探索出适合长株潭地区的污染治理方式。
例如,可以借鉴美国和日本等地使用的低排放区、排放许可证等措施来减少污染源的排放量。
三、加强社会参与治理大气污染问题需要社会各方面的共同参与。
政府应该引导和鼓励企业和居民参与到治理中来,提高其环保意识和责任感。
例如,可以通过组织环保宣传活动、开展各类环保评选活动等形式,引导企业和居民通过自愿减排、换乘公共交通等方式参与到治理中来。
同时,政府也需公开、透明地向公众发布污染治理和环保行为等各方面信息,让公众了解污染监管工作的具体情况,提高对环保工作的认识和支持度,为大气污染的协同治理提供更有力的社会基础。
总的来说,在长株潭地区协同治理大气污染问题的过程中,加强法律规制、创新治理手段以及加强社会参与等多个方面都需要加强。
只有这样,才能建立起一个科学、高效、协同的大气污染治理体系,保障人民群众的健康和生存环境的质量。
湖南省冬季一次PM_(2.5)重污染过程特征及来源分析
第39卷第3期注為科修Vol.39No.3 2021年6月JIANGXI SCIENCE J ub2021 doi:10.13990/j.E f1001-3679.2021.03.017湖南省冬季一次PM25重污染过程特征及来源分析刘妍妍・2,周国治^2(1.湖南省生态环境监测中心,410014,长沙;2.国家环境保护污染监测重金属实验室,410014,长沙)摘要:针对2020年12月18—28日湖南省发生的一次PM-重污染过程,利用湖南省内组分站和环境空气复合监测站水溶性离子分析仪、碳组分分析仪、无机元素分析仪等分析了PM“的化学组成,对颗粒物主要成分进行了来源解析,并结合气象要素、激光雷达和卫星遥感监测综合分析了此次重污染的过程和成因。
监测结果显示,此次重污染过程中PM"最高日均质量浓度达177ig/iQ,超标1.36倍;重污染期间硝酸盐是PM25的主要组分,最高可达55.5%;激光雷达及气象数据分析表明,此次重污染是受高湿静稳、逆温、边界层高度低等不利气象条件影响,加之区域污染传输和本地污染积累而引起空气质量的恶化。
关键词:细颗粒物(PM?.5);重污染;源解析;组分;激光雷达;卫星遥感监测;湖南中图分类号:X131.1文献标识码:A文章编号:1001-3679(2021)03-474-09Analysis on the Characteristics and Source ofHeavy Polluhon Process of PM2.5in Winter in Hunan ProvinceLIE Yanyan^2,ZHOU GuozhE2(1.Hunaa Environmental Monitorin/Center,410014,Changsha,PRC;2.State Environmental Protection Key Laboratoro of Monitorin/for Heavv Metal Pollutants,410014,Changsha,PRC)Abstraci:A heavy pollution process of PM^occurred in Hunan Province from Decembea18ta28, 2020,was analyzed by using component stations and the ambient aio composite monitoring station's water-soluble i on analyzer,cerbon componena analyzer,inorganic elemena analyzer,bined with meteorolooical cUmcnts,UCae and satelliee omote sensing monitoring,the process and ceuscs of the heavy pollution wcro analyzed.The monitoring resuUs showed that the maximum daily average mas concentration of PM^in the heevz pollution process was177ig/m‘,which exceeded the standard bz1.36;nitrate was tOe main component of PM^during the heevz pollution period,with the maxirnum concentration up to55.5%.The analysis of Udvr and meteorolovicoi data shows tOat the heevz poHution is atected bz tie adverse meteorolovicel conditions such as high hu-miditz,static stabilitz,temperaturo inversion,low boundaiy layea height,and the deterioration of dia qualite eaused bz reaionai pollution transmission and locel poHution accumulation.Key words:PM^5;heyy pollution;source apportionment;components;iidar and sateeite remote sensing monitoring;Hunan province收稿日期:2021-02-20;修订日期:2021-04-25作者简介:刘妍妍(1989—),女,硕士,工程师,目前从事环境空气质量监测及预报&基金项目:湖南创新型省份建设专项’长株潭区域大气细颗粒物污染成因解析及防治关键技术研究与应用示范”(2019SK2071)。
211003861_长株潭城市群生态敏感性时空演变及其驱动因子研究
第57卷 第2期 广 东 蚕 业 V ol.57,No.02 2023年2月 GUANGDONG CANYEFeb . 2023DOI :10.3969/j .issn .2095-1205.2023.02.04长株潭城市群生态敏感性时空演变及其驱动因子研究陈艳君(湖南师范大学地理科学学院 湖南长沙 410006)摘 要 文章从自然要素和社会经济要素两个方面共选取12个指标,将层次分析法与熵权法相结合确定指标权重,应用加权叠加法计算生态敏感性综合指数,并运用格网编码法分析生态敏感性等级变化,探究长株潭城市群2000年—2020年生态敏感性的时空演变特征,运用地理探测器从地理分异的角度探究其驱动因子。
研究结果表明:(1)长株潭城市群生态敏感性以不敏感和较不敏感为主,一般敏感等级呈包围式分布于中心城区较敏感与极敏感等级四周;(2)长株潭城市群2000年—2020年生态敏感性等级呈先上升后下降再上升的趋势,但总体来说以常年不变与波动不变区域为主;(3)长株潭城市群2000年—2020年生态敏感性地理分异主要受GDP 、NDVI 、人口密度、PM 2.5含量的影响。
关键词 生态敏感性;层次分析法;熵权法;时空演变;地理探测器;长株潭城市群 中图分类号:F301.2;X826文献标识码:A文章编号:2095-1205(2023)02-12-04随着城镇化速度不断加快,生态空间不断被挤压,一系列生态问题愈演愈烈。
生态敏感性作为反映潜在生态问题的重要参数,需要对其做更深一步研究。
城市群是经济发展的重要引擎,其建设发展急需解决经济与环境协调问题[1]。
因此,对城市群的生态研究显得尤为重要。
目前国内针对城市群生态敏感性的研究还相对较少,且生态敏感性评价普遍缺乏科学统一的评价指标体系,各评价指标权重的确定存在较大的主观性[2]。
本文将层次分析法与熵权法相结合来确定生态敏感性评价指标的权重,能够在满足客观性的同时考虑到指标之间的横向影响;对2000年—2020年长株潭城市群生态敏感性时空演变及其驱动因子进行分析,可为进一步推进长株潭城市群一体化发展以及生态文明建设提供依据。
长株潭雾霾府际合作治理成效、问题及对策
长株潭雾霾府际合作治理成效、问题及对策作者:潘凤湘陈旭来源:《今日财富》2022年第03期在湖南,长株潭雾霾问题曾经比较严重,尤其随着新兴产业不断发展,其雾霾治理问题更受到关注。
结合长株潭新兴产业发展与雾霾污染现状,探视长株潭雾霾府际合作治理成效及问题,力图从法律规范体系、监督管理、具体制度与公众参与等方面完善雾霾府际合作治理,从纵向与横向上协调区域性产业发展与环境保护,推动微观层面区域性大气污染联防联控机制的完善。
长株潭作为湖南省政经文科教五位一体的中心区域,已形成以机械、电子、冶金等为主体的综合工业体系且多为老工业基地,大气污染较为突出。
随着湖南省优化支柱产业和新兴战略产业的发展需要,在低碳、绿色、环保、节能等方面有新的要求。
长株潭地区作为湖南经济发展与城市化的核心区,加强区域府际合作协同治理,是打赢蓝天保卫战的重要法宝,不断实现生态强省、健康富饶美丽幸福新湖南。
一、长株潭新兴产业发展及雾霾现状(一)长株潭新兴产业发展情况湖南省新兴产业主要是指以技术核心为依托,改变传统产业生产与发展模式,如先进装备制造、新技术、新材料、文化创意、生物、新能源、信息、节能环保等产业,包括高新技术产业与战略性新兴产业,其是实现湖南绿色发展的至关点,也是实现国家对蓝天守护的要求,更是实现生态强省的体现。
近几年来,随着长株潭产业发展政策调整,其高新技术产业与战略性新兴产业生产总值稳步增长,但传统产业仍占据生产总值大部分。
新兴产业具有重要地位,成为支撑湖南省经济转型升级及高速增长的核心力量,是湖南省“十四五”期间的重点发展对象,实施战略性新兴产业培育工程,推动产业向高端、智能、绿色、融合方向发展,在这个过程与目标实现中离不开府际合作,离不开行政调整机制与市场调整机制的结合。
长株潭作为湖南省的重点发展核心区域,其新兴产业发展在全省名列前茅。
本文根据2010-2020年《湖南统计年鉴》数据(如表格1)梳理长株潭高新技术产业总产值以直观其发展态势。
长株潭大气中PM 2.5 PM 10分布特征及与气象要素关系分析
134ECOLOGY 区域治理长株潭大气中PM 2.5/PM 10分布特征及与气象要素关系分析金红红1,2,郭卉1,2,陈阳1,2,肖童觉1,2,杨云芸31.湖南省环境监测中心站;2.国家环境保护重金属污染监测重点实验室;3.湖南省气象台大气中PM 2.5/PM 10比值具有重要的环境健康指示意义。
大气中PM 2.5在PM 10中所占的比例越大,表明细小颗粒物的含量越高,因其比表面积大,吸附的有毒物质更多[1,2],进入肺部后沉积于肺泡[3,4],对人体的危害越大。
相反,PM 2.5/PM 10比值越小,则PM 10中所含的大颗粒物越多,通过呼吸系统就能排出体外,对人体健康影响相对较小。
大气PM 2.5/PM 10比值的季节、地区性差别很大。
在北京,PM 2.5/PM 10的比值在春季最小,而在冬季最大[5]。
北方城市由于干燥少雨且易受来自西北地区沙尘的影响,粗颗粒物的污染程度要高于南方城市,相应的PM 2.5/PM 10比值要小一些[6]。
长株潭城市群地处中部,是大气污染防治重点区域“三区十群”重点地区之一,存在区域性的大气复合污染。
长株潭城市群地形为东、西、南三面环山,北面开口,地形条件不利于大气污染物的扩散。
本文以长株潭城市群已建24个自动监测站点2019年长期监测数据为基础,全面分析PM 2.5/PM 10的比值特征和季节、点位差异性。
一、数据来源及研究方法研究所用的空气质量数据为2019年1-12月长株潭城市群24个国家环境空气自动监测站点的PM 2.5和PM 10质量浓度的逐时监测数据;研究所用的长株潭城市群气温、相对湿度、降水量等气象资料通过湖南省气象台获得。
二、结果与讨论(一)PM 2.5、PM 10浓度及PM 2.5/PM 10比值的年变化规律2019年长株潭三市 PM 10、PM 2.5质量浓度逐月变化及超标天数见图 1。
长沙市、株洲市PM 2.5年均质量浓度为 47 µg/m 3,仅低于湘潭市1 µg/m 3,均超过了《环境空气质量标准》( GB 3095- 2012) 规定的二级浓度限值35 µg/m 3;长沙市、株洲市、湘潭市PM 10年均质量浓度分别为57 µg/m 3、66 µg/m 3、63 µg/m 3,达到了二级浓度限值70 µg/m 3。
湖南省长株潭城市群环境空气质量易超标指标变化规律研究
湖南省长株潭城市群环境空气质量易超标指标变化规律研究罗岳平;田耘;甘杰;金红红;彭庆庆;周湘婷【期刊名称】《环境科学与管理》【年(卷),期】2014(039)004【摘要】根据长株潭24个环境空气质量监测国控点数据,分析了CO、SO2、NO2、O3 PM10和PM2.5常规六项污染物不同月份的变化规律,并对首要污染物O3和PM2.5不同时期、不同时段的变化规律以及达标状况进行了分析.研究结果表明:PM2.5和O3浓度的季节性变化大,O3浓度夏季高、冬季低,PM2.5则正好相反;在一天当中,昼间的PM2.5浓度低于夜间;在城市之间,长沙市PM2.5的日均浓度和O3浓度明显高于株洲和湘潭市.上述结论将为制定相应的防治措施提供参考依据.【总页数】4页(P128-131)【作者】罗岳平;田耘;甘杰;金红红;彭庆庆;周湘婷【作者单位】湖南省环境监测中心站,湖南长沙410019;国家环境保护重金属污染监测重点实验室,湖南长沙410019;湖南省环境监测中心站,湖南长沙410019;国家环境保护重金属污染监测重点实验室,湖南长沙410019;湖南省环境监测中心站,湖南长沙410019;国家环境保护重金属污染监测重点实验室,湖南长沙410019;湖南省环境监测中心站,湖南长沙410019;国家环境保护重金属污染监测重点实验室,湖南长沙410019;湖南省环境监测中心站,湖南长沙410019;国家环境保护重金属污染监测重点实验室,湖南长沙410019;湖南省环境监测中心站,湖南长沙410019;国家环境保护重金属污染监测重点实验室,湖南长沙410019【正文语种】中文【中图分类】X831【相关文献】1.网络治理视域下城市群协同机制的优化研究——以湖南省长株潭城市群为例 [J], 王明2.长株潭城市群生态保护地方立法的整体制度设计——兼论《湖南省长株潭城市群生态绿心地区保护条例》的实施条件 [J], 周训芳;曹丹丹3.长株潭城市群生态保护地方立法的整体制度设计——兼论《湖南省长株潭城市群生态绿心地区保护条例》的实施条件 [J], 周训芳;曹丹丹;4.城市群生态共建共治共享的生态补偿问题研究——以湖南省长株潭城市群为例 [J], 王明5.湖南省长株潭城市群臭氧分布特征研究及分析 [J], 杨云芸;胡燕;肖童觉;李蔚;刘焕乾因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
《长沙空气质量研究报告》
《长沙空气质量研究报告》空气质量(airquelity)的好坏反映了空气污染程度,它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。
空气污染是一个复杂的现象,在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。
来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一,其中包括车辆.船舶、飞机的尾气.工业污染.居民生活和取暖、垃圾焚烧等。
城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。
实施环境空气质量新标准以来,长株潭三市环境空气平均优良率却不容乐观。
尤其在1月份32天中,长株潭三市空气质量合格天数均只有3天。
谢立介绍,202X年「5月,长株潭实施环境空气质量新标准以来, 三市环境空气平均优良率为46.6%,首要污染物为pm2.5,最大超标倍数为2.6倍。
长株潭三市环境空气质量优良率分别为45.7%. 46.4%和47.7%,三市空气污染程度基木相近。
月中,2月份污染最重,三市出现重度污染和中度污染的天数,主要集中在1月。
1月份32天中,三市合格天数均为3天;2-5 月三市空气质量呈好转趋势,5月份空气质量最好,三市空气质量优良率分别为长沙80.6%.株洲67.7%、湘潭77.4%o“改善长株潭地区的环境质量,省委省政府专门下发了长株潭地区大气污染防治联防联控的意见。
”谢立说,一个城市环境质量提升了,而另一个城市环境没有改善,是会相互影响的。
从1-5月份监测结果来看,长株潭三个城市环境质量差不多,因为光是长沙环境质量提到了,把烟囱拆除了,株洲没拆除,一样影响长沙天气。
为了改善空气质量,长株潭地区三市联动联防联控是非常必要的。
而且从目前来看也很有成效,所有的电厂、火电企业和影响大气污染的排放大户全部上了脱硫脱硝设施。
清洁能源替代传统能源,长沙二环内所有的锅炉全部被拆除。
长沙全市土地而积1.1819万平方公里,其中城区面积556平方公里。
长沙市辖6区、2县,代管1市(芙蓉区、天心区、岳麓区、开福区、雨花区、望城区、长沙县、宁乡县、浏阳市)。
张家界市空气质量与气象要素的相关性研究
张家界市空气质量与气象要素的相关性研究
谢佳艳;黄毅;张钰哲;向炅;杨文英
【期刊名称】《绿色科技》
【年(卷),期】2022(24)20
【摘要】为探索生态旅游城市空气质量指数AQI与各气象要素间相关性的变化规律,应用多重分形消除趋势波动分析法,分别对张家界市AQI指数和各气象要素的时间序列进行了多重分形特征分析,结果表明:AQI指数和各气象要素的时间序列在演化过程中具有非线性、复杂的多重分形特征。
利用多重分形消除趋势交叉波动分析方法研究了AQI指数和各气象要素间的交叉相关性,发现AQI指数与各气象要素间不仅存在具有长期持续性的多重分形特征,且其相关性的多重分形特征在夏季表现更强烈。
【总页数】7页(P142-147)
【作者】谢佳艳;黄毅;张钰哲;向炅;杨文英
【作者单位】吉首大学数学与统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】X51
【相关文献】
1.西安市空气质量与气象要素的相关性分析
2.重庆市主城区气象要素与空气质量相关性研究
3.乌鲁木齐空气质量指数特征及其与气象要素相关性分析
4.重庆市主城
区气象要素与空气质量相关性研究5.海口市2013年-2019年空气质量状况及与气象要素的关系研究
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长株潭城市群生态绿心地区生态环境遥感监控系统设计
长株潭城市群生态绿心地区生态环境遥感监控系统设计作者:文宁陶青山何柯润曾海波来源:《国土资源导刊》2020年第03期摘要本文从长株潭城市群生态绿心地区(以下简称长株潭生态绿心)保护与监管需求出发,借助卫星遥感技术手段,围绕新增建设用地监测、新增林木砍伐监测、项目整改监测、规划控制监测、突发破坏监测等内容,提出了建设“长株潭城市群生态绿心地区生态环境遥感监控系统”的技术思路,为构建“天上看、地上查、网上管”多维一体的生态环境执法监测体系,及时发现和遏制绿心地区违法违规行为,实现对绿心地区生态环境的监测、评估与预警提供强有力的技术支撑,对规范生态环境保护督查工作,压实生态环境保护责任,推进生态文明建设具有重要的现实意义。
关键词长株潭城市群;生态绿心;生态环境;遥感监控系统中图分类号:X83 文献标识码:A文章编号:1672-5603(2020)03-48-6Abstract: This paper, starting from the demand for protection and supervision of the ecological green-core area of Changsha-zhuzhou-xiangtan urban cluster and with the help of satellite remote sensing technology, embroidering on the monitoring of new construction land, new forest felling monitoring, and project rectification Monitoring, planning control monitoring, sudden damage monitoring, etc. puts forward the technical idea of constructing" Ecological Environment Remote Sensing Monitoring System In Ecological Green-core area of Changzhutan Urban Cluster ",in order to build a multidimensional integration of "looking from the sky, checking from the ground, and managing online The eco-environmental law enforcement monitoring system of the city will promptly detect and curb violations of laws and regulations in the green heart area, provide strong technical support for the monitoring, evaluation and early warning of the ecological environment in the green heart area, standardize the supervision of the ecological environment protection, and compact the ecology The responsibility of environmental protection and the promotion of ecological civilization construction have important practical significance.Keywords: Changsha-zhuzhou-xiangtan; ecological green-core area; ecological environment; remote sensing monitoring system开展生态环境监测是实现生态环境保护的重要环节,同时也是实现环境管理的“顶梁柱”。
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(3)
F也能提供与 q 阶依赖的波动函数的符号信息;2)
最后一步,考虑如下的尺度关系并得到尺度指数 λ × ( q ) ,如下式所示:
λ q q Fxy ( q, L ) ∝ L × ( ) . = ( L ) Fxy
1/ q
这里 sgn ( ∆ L X ( t ) Y ( t ) ) 表示函数 ∆ L X ( t ) Y ( t ) 的符号。加入了此符号算子的优点在于:1) 如此定义的 能得到正确的相关指数;
关键词
仿多重分形高度互相关分析,空气质量指数,PM2.5浓度,NO2浓度
Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
王访,范毅
基于AMF-HXA的长株潭空气质量 指数互相关性分析
王
1 2
访1*,范
毅2
理学院/农业数学建模与数据处理中心,湖南农业大学,湖南 长沙 国民经济核算与农村社会经济调查处,湖南省统计局,湖南 长沙
收稿日期:2017年11月12日;录用日期:2017年11月27日;发布日期:2017年12月5日
∆ L X (t )Y (t = ) X ( t ) − X ( t + L ) ⋅ Y ( t ) − Y ( t + L )
(2)
接着,对于每个 L 得到考虑符号算子的 q 阶协方差函数:
q Fxy ( L )= q/2 1 N −L ∑ sgn ( ∆ L X ( t ) Y ( t ) ) ∆ L X ( t ) Y ( t ) N − L t =1
Advances in Environmental Protection 环境保护前沿, 2017, 7(6), 443-452 Published Online December 2017 in Hans. /journal/aep https:///10.12677/aep.2017.76058
2. 方法与数据来源
2.1. 仿多重分形高度互相关分析(AMF-HXA)
假设两个时间序列{xt}和{yt}, t = 1, 2, , N 。首先计算它们的累积离差:
= i 1= i 1
X (t ) =
∑ xi −
t
x , Y ( t ) =
∑ yi −
t
y
(1)
这里 x 和 y 分别表示序列{xt}和{yt}在整个时间区间上的平均值。然后定义在时滞为 L 下的两个 累积离差序列的互增量如下:
DOI: 10.12677/aep.2017.76058 444 环境保护前沿
王访,范毅
开研究, 忽略了相邻城市间空气污染的相互影响[4] [5] [6]。 然而由于空气的自由流动造成了某一地区的雾霾 源将有可能污染其毗邻地区,导致这些地区出现空气质量统计指标联动现象的发生[2] [3]。因此,如何从统 计学的角度挖掘相邻城市空气质量指标的互相关性将有助于为我们确定污染源并重点对其治理提供依据。 在两个时间序列的相互关系的研究中,Podobnik 和 Stanley [7]提出了基于去趋势波动分析(DXA),这 种方法能有效处理非平稳时序的互相关关系。随后 Podobnik 等[8]基于 DXA 提出了多种检测两个非平稳 时序互相关关系的统计量,对人工生成的随机过程序列和真实世界的非平稳时间序列进行了检测。 Zebende 等[9]基于 DXA 构建了相应的相关系数, 该相关系数成为检测两个非平稳时序交叉相关的重要指 标。基于多重仿射分析[10],Wang 等在 2013 年[11]和 2016 年[12]分别报道了仿多重分形互相关分析 (AMF-XA)和仿多重分形高度互相关分析(AMF-HXA)。为了定量研究两个序列互相关性的程度,一些新 的互相关系数被提出[11] [12]。其中 Wang 等[12]提出的基于 AMF-HXA 的互相关系数 ρ ( L ) 能真实、准 确地定量刻画两个序列之间的互相关程度。 虽然现存的文献已经证实了 AQI 和 PM2.5 序列具有多重分形特性, 但很少有文献对不同城市间空气 污染因子的互相关性展开研究。因此本文利用 AMF-HXA 重点研究长沙、株洲和湘潭三个中国中部城市 间空气污染的相互影响,并分析 AQI 与传统工业污染物及细微颗粒物的波动变化差异。
th th th 1
Received: Nov. 12 , 2017; accepted: Nov. 27 , 2017; published: Dec. 5 , 2017
Abstract
As the economy soars, air pollution sweeps across the China in recent years. Industrial waste gas and life stove and heating are two main sources of the air pollution. How to uncover the relationship between the air quality index (AQI) and traditional air pollution factors, such as industrial pollutants, NO 2 and fine particles, such as PM2.5 for different cities has become a key point we care about. In this paper, we apply the popular analogous multifractal height cross-correlation analysis (AMF-HXA) into investigating the air quality in neighboring Changsha city, Zhuzhou city and Xiangtan city in Central China, which includes that the scale free of AQI, PM2.5 concentration and NO2 concentration, the fluctuation difference between the AQI and PM2.5 as well as NO2, respectively, the cross-correlation of the two pollution factors in each two cities, and the cross-correlations together with the significance between the AQI and above two pollution factors in each cities. The main conclusions are: 1) the fluctuation of AQI is consistent with that of PM2.5 concentration but disagreed with that of NO2 in different seasons; 2) there is high cross-correlation significance of PM2.5 between each two cities in all of seasons but the significance of the cross-correlation of NO2 is different in different seasons. These conclusions can provide a new insight to unveil the variation tendency of air pollution between different cities.
Open Access
1. 引言
随着改革开放的红利席卷整个中国大陆,近 30 年来中国的经济飞速发展的同时,空气污染也成为了各 级政府不容忽视的问题。污染源也由传统的 NO2、SO2 等工业废弃排放物转化为能直接威胁人类健康的细微 颗粒物,如 PM2.5 (直径 ≤ 2.5 µm)、PM10 (直径 ≤ 10 µm) [1] [2] [3]。如何正确认识空气污染,如何掌握空 气污染的传播规律,最终治理空气污染是社会各界人士共同探讨的话题。其中,从统计学的视角来挖掘空气 质量参数的统计规律并合理预测其运行规律是一个有趣且正确的研究方向。如 Shen 和 Li [4] [5]利用去趋势 偏互相关分析(DPCCA) 和去趋势半偏互相关分析(DSPCCA) 分别研究了南京、厦门和石家庄每个城市的 API(空气污染指数)与气温等 6 种气象因子的偏相关关系;Kang 等[6]利用去趋势互相关分析(DCCA)研究了 韩国仁川、木浦等 8 个城市的 PM10 指数与风速等 4 种气候因子的互相关显著性。然而,目前大多数报道都 针对于各种污染物指标(如 NO2、SO2、CO、PM2.5、API 等)和气象因子(如温度、气压、风速等)的相关性展
摘
要
随着我国经济的飞速发展,近年来我国的空气污染问题越来越严重。工业污染物和生活供暖产生的细微 颗粒物成为了空气污染的两大源泉。如何揭露不同城市间空气质量指数(Air Quality Index, AQI)与传统 空气污染因子如工业污染物NO2和细微颗粒物如PM2.5的关系,成为了我们必须考虑的关键问题。本文 利用流行的仿多重分形高度互相关分析研究了长株潭每个城市的上述三个指标的无标度性、AQI与两种 污染指标的波动差异性及两两城市间的PM2.5浓度与NO2浓度的互相关及其显著性、 每个城市AQI与这两 种污染指标在春夏秋冬四个季节里的互相关及其显著性。结果表明每个城市的AQI与PM2.5的波动情况 基本吻合,而AQI与NO2的波动具有较大差异;四个季节里长株潭两两城市间PM2.5都具有极显著的互相 关性,而NO2在不同季节里互相关性不同。这些结论为探寻长株潭影响空气质量的相互影响提供了一个 新视角。