中国城市空气质量时空演化特征及社会经济驱动力_蔺雪芹
城市大气污染物的时空分布特征研究
城市大气污染物的时空分布特征研究城市大气污染是全球范围内面临的严峻问题之一。
随着工业化和城市化的快速发展，城市大气污染愈发严重，对人类健康和环境造成了巨大的威胁。
因此，研究城市大气污染物的时空分布特征对于制定有效的环保政策和治理措施至关重要。
首先，城市大气污染物的时空分布受到多种因素的影响。
其中，经济发展水平、工业结构、能源消费方式等是主要因素。
一般来说，经济发达地区的工业排放和交通量较大，因此大气污染物浓度较高。
同时，城市的建筑密度和地形也会对大气污染物传输和扩散产生影响。
例如，山区城市由于地形阻隔，污染物容易滞留，浓度更高。
而平原城市在空气流动较为顺畅的情况下，大气污染物容易通过风力传输而扩散。
其次，城市大气污染物的时空分布呈现出明显的季节性特征。
研究表明，城市大气污染物在冬季和夏季的浓度水平差异较大。
冬季由于供暖和燃料燃烧排放增加，大气污染物的浓度通常更高。
而夏季由于温度升高和光化学反应的增强，城市大气污染物的浓度则较低。
不同季节的大气污染物浓度差异主要受气象条件和人类活动等因素的影响。
此外，城市大气污染物的时空分布还受到风向和风速等气象因素的影响。
研究数据表明，风速越大，大气污染物的扩散越迅速，浓度越低。
而风速较小的时候，大气污染物容易停留在城市中，造成浓度升高。
另外，风向也会影响扩散路径和污染物的传送。
例如，东风会将来自工业区和交通干道的污染物带到城市中心，从而导致城市中心区大气污染物浓度较高。
最后，城市大气污染物的时空分布特征也与不同污染物本身的特性密切相关。
例如，细颗粒物（PM2.5）和臭氧在大气中的传输和转化过程较长，其时空分布受到上述因素的综合影响。
而一氧化碳（CO）和二氧化氮（NO2）等具有较短寿命的污染物则更加集中在源头附近。
综上所述，城市大气污染物的时空分布特征研究为有效治理城市大气污染提供了重要依据。
通过深入了解和分析城市大气污染物的分布规律，可以有针对性地制定相关政策和措施，提高大气质量和保护环境。
城市空气质量的时空变化
城市空气质量的时空变化随着城市化进程的加快，城市空气质量成为了人们关注的焦点。
城市空气质量的时空变化是指城市空气中污染物浓度随时间和空间的变化。
这种变化关乎到人们的生活质量和健康状况，因此需要加以重视和研究。
首先，城市空气质量随时间的变化是十分显著的。
由于人口增多、工业发展等因素的影响，城市空气中的污染物浓度呈现出明显的日变化和季节变化。
以常见的颗粒物(PM2.5和PM10)为例，白天这些颗粒物浓度通常较低，而夜晚则较高。
这是由于白天太阳光照射强烈，温度较高，大气层发生稳定层逆温现象，导致污染物不易向上扩散；而夜晚温度下降，污染物向上扩散，空气质量相对较好。
季节变化方面，冬季由于取暖和燃煤等活动增加，空气质量通常较差，而夏季则受到更多的湿度和风力影响，空气质量相对较好。
这种时空变化表明城市空气质量的改善需要综合考虑时间和季节因素，采取相应的措施。
其次，城市空气质量还受到空间分布的影响。
在同一个城市内，不同地区的空气质量差异较大。
主要影响因素包括交通密集区、工业区以及居民区等。
交通密集区通常由于车辆尾气排放等原因，空气质量相对较差。
工业区由于工厂排放和产生的废气等原因，也容易造成空气质量恶劣。
而居民区则相对较好，受到城市规划、绿化覆盖等因素的影响，减轻了污染物的积累。
因此，对城市空气质量改善措施的制定，应结合不同地区的特点，进行有针对性的措施。
城市空气质量的时空变化还受到气象条件的影响。
气象条件如风速、风向、温度和湿度等对城市空气质量起着重要作用。
风速较大时，能够有效地扩散污染物，使空气质量改善；而风速过小时，污染物容易积聚，导致空气质量恶化。
风向的变化也会影响城市不同地区的空气质量，如风吹向工业区，将工业废气吹向居民区，会导致空气质量下降。
温度和湿度也会影响污染物的生成和扩散，高温和低湿度有利于污染物的生成和积聚。
因此，气象条件是城市空气质量管理的重要参考指标，需要加以关注和研究。
然而，要实现城市空气质量的时空变化的改善，并不是一件容易的事情。
《2024年京津冀地区空气污染时空分布研究》范文
《京津冀地区空气污染时空分布研究》篇一摘要本文针对京津冀地区的空气污染问题进行深入研究，通过对该地区空气污染的时空分布特征进行系统分析，旨在为区域环境治理和空气质量改善提供科学依据。
研究结果显示，京津冀地区空气污染在时间和空间上存在显著的分布差异，本文的发现有助于更好地理解和应对该地区的空气质量问题。
一、引言京津冀地区作为我国的重要经济区，近年来空气污染问题日益严重，成为社会关注的焦点。
对京津冀地区空气污染的时空分布进行研究，有助于更准确地把握污染的来源和变化规律，为区域环境治理提供科学支持。
二、研究方法与数据来源本研究采用的方法主要包括空间分析和时间序列分析。
数据来源于环保部门发布的空气质量监测数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等主要污染物指标。
通过对这些数据的分析，研究京津冀地区空气污染的时空分布特征。
三、研究结果（一）时间分布特征1. 季节变化：研究发现在冬季，由于气象条件和供暖等因素的影响，京津冀地区的空气污染程度较高。
夏季由于降雨较多，空气质量相对较好。
2. 日变化：在一天之内，早晨和晚上的空气污染程度较高，而白天则相对较低。
这可能与交通拥堵和气象条件有关。
（二）空间分布特征1. 城市间差异：不同城市之间的空气污染程度存在显著差异，其中一些重工业城市的污染程度较高。
2. 区域分布：在京津冀地区，污染物的浓度呈现出从城市中心向郊区逐渐降低的趋势。
同时，一些工业区和交通干线附近的污染物浓度较高。
四、讨论与分析根据研究结果，我们可以得出以下结论：京津冀地区的空气污染在时间和空间上均存在显著的分布差异。
这主要是由于不同季节的气象条件、人类活动以及地理环境等因素的综合影响。
其中，冬季的供暖、工业生产和交通拥堵等因素是导致空气污染程度较高的主要原因。
而城市中心和工业区的污染物浓度较高，则与这些地区的工业生产和人口密集度有关。
针对这些问题，我们提出以下建议：首先，应加强区域内的环境治理和空气质量监测，及时发现和解决空气污染问题。
《2024年我国城市雾霾天气成因及其治理的哲学思考》范文
《我国城市雾霾天气成因及其治理的哲学思考》篇一一、引言随着经济的飞速发展和工业化的进程加快，我国城市雾霾问题日益严重，不仅影响了人们的日常生活，还对环境和生态造成了巨大的压力。
雾霾天气的成因复杂，治理难度大，需要我们从哲学角度进行深入思考。
本文旨在探讨我国城市雾霾天气的成因、治理现状及未来路径，以期为解决这一问题提供哲学思考。
二、我国城市雾霾天气的成因1. 经济快速发展与环境保护的矛盾在我国经济发展的过程中，工业化和城市化的快速发展与环境保护的矛盾日益凸显。
大规模的生产活动导致能源消耗量大增，排放的污染物也相应增加，这是雾霾天气的重要成因。
2. 城市规划与布局的不合理城市规划与布局的不合理也是导致雾霾天气的重要原因。
城市中高楼林立，道路狭窄，绿地面积不足，导致空气流通不畅，污染物难以扩散。
此外，交通拥堵、汽车尾气排放等也是雾霾天气的重要来源。
3. 人类活动与自然环境的失衡人类活动对自然环境的破坏也是导致雾霾天气的重要原因。
过度开发、破坏森林、水土流失等都会导致自然环境的恶化，进而加剧雾霾天气的发生。
三、我国城市雾霾天气的治理现状1. 政策层面的努力政府在治理雾霾天气方面做出了很多努力，如制定严格的环保法规、推广清洁能源、加强工业污染治理等。
这些政策在一定程度上缓解了雾霾天气的发生。
2. 社会各界的参与除了政府的努力，社会各界也积极参与雾霾天气的治理。
环保组织、志愿者等都在为改善环境质量做出贡献。
此外，公众的环保意识也在不断提高，越来越多的人参与到环保行动中。
四、哲学思考与未来路径1. 坚持人与自然和谐共生的理念在治理雾霾天气的过程中，我们要坚持人与自然和谐共生的理念。
人类的发展不能以破坏环境为代价，我们要尊重自然、保护自然，实现人与自然的和谐共生。
2. 注重长远利益与短期利益的平衡在经济发展与环境保护的矛盾中，我们要注重长远利益与短期利益的平衡。
在追求经济发展的同时，要充分考虑环境承载能力，实现经济发展与环境保护的双赢。
《2024年京津冀地区空气污染时空分布研究》范文
《京津冀地区空气污染时空分布研究》篇一一、引言随着中国城市化进程的快速发展，京津冀地区作为中国政治、经济和文化中心的重要组成部分，近年来也面临着严重的空气污染问题。
空气污染不仅影响人们的日常生活质量，还对环境和人体健康构成严重威胁。
因此，对京津冀地区空气污染的时空分布进行研究，对于制定有效的空气污染防治措施具有重要意义。
本文旨在分析京津冀地区空气污染的时空分布特征，为该地区的空气污染治理提供科学依据。
二、研究区域与方法2.1 研究区域本研究以京津冀地区为研究对象，包括北京、天津以及河北省的各地市。
该地区地理位置特殊，经济发达，人口密集，是研究空气污染时空分布的理想区域。
2.2 研究方法本研究采用的方法主要包括文献综述、数据分析及空间分析。
首先，通过收集和整理相关文献，了解京津冀地区空气污染的背景和现状；其次，利用空气质量监测数据，分析该地区空气污染的时空分布特征；最后，运用空间分析方法，揭示空气污染的空间分布规律。
三、空气质量监测数据与分析3.1 数据来源本研究使用的空气质量监测数据来自国家及地方环保部门发布的公开数据。
包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3等主要污染物浓度数据。
3.2 空气污染时空分布特征通过对监测数据的分析，发现京津冀地区空气污染具有明显的时空分布特征。
在时间上，冬季和春季的空气污染较为严重，尤其是北方地区；在空间上，城市中心区域和工业区的空气污染较为严重，农村地区相对较好。
此外，还发现空气污染在不同城市之间存在明显的差异。
四、空间分析4.1 空间分布规律通过空间分析方法，发现京津冀地区空气污染的空间分布呈现出明显的聚集现象。
高污染区域主要集中在城市中心区域和工业区，低污染区域则主要分布在郊区、农村等地区。
此外，还发现空气污染的空间分布与地形、气象等因素密切相关。
4.2 影响因素分析影响京津冀地区空气污染的主要因素包括工业排放、交通尾气、生活污染等。
其中，工业排放是主要的污染源之一。
《2024年2000～2010北京大气重污染研究》范文
《2000～2010北京大气重污染研究》篇一标题：2000-2010北京大气重污染研究一、引言北京作为中国的首都，其大气环境质量一直是社会关注的焦点。
在过去的十年间，即2000年至2010年，北京经历了严重的空气重污染问题。
本文旨在探讨这一时期北京大气重污染的成因、影响及应对策略。
二、北京大气重污染的成因1. 工业排放：在过去的十年中，北京的工业发展迅速，大量的工业排放物如二氧化硫、氮氧化物和颗粒物等严重污染了大气环境。
2. 交通排放：随着汽车数量的快速增长，机动车尾气排放成为大气污染的重要来源。
3. 气象条件：不利的气象条件如逆温、湿度大等，容易导致污染物在大气中积累，加重空气污染程度。
4. 其他因素：如农业活动、建筑扬尘等也对大气环境造成了一定的影响。
三、北京大气重污染的影响1. 对人体健康的影响：大气重污染会导致空气中的有害物质增多，对人体健康造成严重影响，如呼吸系统疾病、心血管疾病等。
2. 对生态环境的影响：大气重污染会破坏生态环境，影响动植物的生长和繁殖。
3. 对经济和社会的影响：大气重污染会影响人们的生产生活，给社会和经济带来损失。
四、应对策略1. 政策法规：政府应制定更加严格的环保法规，加大对违法排放的处罚力度，推动企业进行环保技术改造。
2. 能源结构调整：优化能源结构，减少对化石能源的依赖，推广清洁能源，如风能、太阳能等。
3. 交通管理：加强交通管理，限制机动车尾气排放，推广公共交通，鼓励市民使用自行车、步行等绿色出行方式。
4. 科技应用：利用现代科技手段如遥感、大数据等，对大气环境进行实时监测和预警，提高污染治理的效率和准确性。
5. 公众参与：加强环保宣传教育，提高公众的环保意识，鼓励公众参与环保活动，共同保护大气环境。
五、结论在过去的十年间，北京的大气重污染问题给人们的生产生活带来了严重影响。
为了改善这一状况，政府和社会各界应共同努力，采取多种措施，从政策法规、能源结构、交通管理、科技应用和公众参与等多个方面入手，共同推动大气环境的改善。
《2024年京津冀地区空气污染时空分布研究》范文
《京津冀地区空气污染时空分布研究》篇一摘要本文针对京津冀地区的空气污染问题，通过收集和分析该地区近几年的空气质量数据，对京津冀地区空气污染的时空分布特征进行了深入研究。
研究结果表明，该地区的空气污染受到多种因素的影响，具有明显的时空分布特征。
本文旨在为该地区的空气污染防治提供科学依据，以促进区域环境质量的持续改善。
一、引言京津冀地区作为我国政治、经济、文化中心之一，近年来空气质量问题日益严重，对人民的生活质量和身体健康造成了严重影响。
因此，对京津冀地区空气污染的时空分布进行研究，对于制定有效的空气污染防治措施具有重要意义。
二、研究方法与数据来源本研究主要采用的方法包括文献综述、数据收集与整理、时空分析等。
数据来源主要为京津冀地区近几年的空气质量监测数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等主要污染物的浓度数据。
三、京津冀地区空气污染的时空分布特征1. 时间分布特征通过对京津冀地区空气质量数据的分析，发现该地区的空气污染在时间上呈现出明显的季节性和日变化特征。
冬季和春季是空气污染较为严重的时期，这与供暖期的大量燃煤排放有关。
在日变化方面，早晨和晚上是空气质量较差的时间段，这与交通拥堵和气象条件有关。
2. 空间分布特征京津冀地区的空气污染在空间上呈现出明显的区域性特征。
城市中心区、工业区、交通干线等区域的空气污染较为严重。
此外，由于地形、气象等因素的影响，部分地区易形成污染物的积聚和扩散困难，导致空气质量持续恶化。
四、影响因素分析1. 自然因素自然因素如地形、气象条件等对京津冀地区的空气污染具有重要影响。
例如，地形因素导致部分地区易形成污染物的积聚；气象条件如风速、湿度、温度等也会影响污染物的扩散和浓度。
2. 人为因素人为因素如工业排放、交通排放、生活排放等是导致京津冀地区空气污染的主要原因。
其中，工业排放和交通排放是主要的污染源。
此外，城市化进程中的建筑工地扬尘、道路扬尘等也会对空气质量造成影响。
《2024年我国城市雾霾天气形成与治理的经济机制探讨》范文
《我国城市雾霾天气形成与治理的经济机制探讨》篇一一、引言近年来，我国城市雾霾天气频发，严重影响了人们的生产生活，引发了社会各界的广泛关注。
雾霾的形成涉及到复杂的环境、社会、经济等多个方面的问题，对人们的健康安全及经济社会发展均产生了一定程度的威胁。
本文将对我国城市雾霾天气的形成机制进行详细阐述，并就治理雾霾所需的经济机制进行探讨，旨在为推动我国环境治理提供参考依据。
二、我国城市雾霾天气的形成机制1. 自然因素我国大部分地区受气候、地形等自然因素的影响，空气流通性较差，导致污染物难以迅速扩散。
此外，气候变化导致的大气稳定性增强，也使得雾霾天气频发。
2. 工业排放随着工业化进程的加快，大量企业排放的废气成为雾霾的重要来源。
煤炭等传统能源的燃烧产生大量的粉尘、二氧化硫等污染物，这些物质在特定气候条件下易形成雾霾。
3. 交通污染随着汽车保有量的不断增加，机动车尾气排放成为城市空气污染的重要源头之一。
机动车尾气中的氮氧化物、挥发性有机物等污染物在特定气象条件下易形成二次污染物，加剧雾霾天气的形成。
三、治理雾霾的经济机制探讨1. 政府引导与支持政府应加大对环保产业的投入，制定相关政策，鼓励企业采用清洁能源和环保技术，减少污染物排放。
同时，政府应加大对环保产业的财政支持力度，引导社会资本投入环保领域。
此外，政府还应加强监管力度，对违法排放的企业进行处罚，从源头上控制污染物排放。
2. 市场调节与激励机制在治理雾霾的过程中，应充分发挥市场机制的作用。
通过实施碳排放权交易制度，引导企业减少碳排放；通过实施绿色税收政策，对使用清洁能源和环保技术的企业给予税收优惠；通过发展绿色金融，为环保产业提供融资支持等。
同时，应建立雾霾治理的激励机制，鼓励公众参与环保行动，提高全社会的环保意识。
3. 产业升级与转型产业升级与转型是治理雾霾的重要途径之一。
通过发展高新技术产业、现代服务业等低能耗、低污染的产业，减少对传统能源的依赖，降低污染物排放。
《2024年2000～2010北京大气重污染研究》范文
《2000～2010北京大气重污染研究》篇一2000-2010北京大气重污染研究一、引言北京作为中国的首都，其大气环境质量一直是社会关注的焦点。
自21世纪初以来，北京地区的大气重污染问题日益突出，对居民健康、生态环境及城市发展产生了严重影响。
本文旨在回顾并分析2000年至2010年期间北京大气重污染的研究，以深入了解污染状况、成因及应对措施。
二、大气重污染的概况在过去的十年里，北京的大气重污染事件频发，主要表现为PM2.5、PM10等颗粒物浓度的持续升高。
这些污染物主要来源于工业排放、交通尾气、建筑扬尘等方面。
在冬季，由于气象条件不利于污染物扩散，大气重污染现象尤为严重。
三、污染成因分析（一）工业排放工业生产过程中产生的废气是北京大气重污染的主要来源之一。
特别是钢铁、化工、电力等行业的排放，对大气环境造成了严重压力。
（二）交通尾气随着汽车保有量的不断增加，交通尾气排放成为大气污染的重要来源。
尤其是柴油车排放的颗粒物和黑烟，对大气质量造成了严重影响。
（三）气象条件不利的气象条件，如静风、逆温等，不利于污染物的扩散和稀释，使得污染物在局部地区累积，加重了大气重污染的程度。
四、应对措施及效果评估（一）政策法规政府出台了一系列政策法规，如《大气污染防治法》等，以控制大气污染。
同时，通过实施限行、限产等措施，减少污染物排放。
（二）能源结构调整调整能源结构，推广清洁能源，减少对化石能源的依赖。
例如，发展太阳能、风能等可再生能源，减少煤炭消费量。
（三）技术手段通过技术创新和改造，提高工业生产过程中的污染治理效率。
同时，推广新能源汽车，减少交通尾气排放。
五、研究展望未来，北京应继续加强大气重污染的研究和治理工作。
首先，加强对工业排放的监管和管理，推动企业进行技术改造和升级。
其次，加强交通管理，推广新能源汽车和公共交通，减少交通尾气排放。
此外，还应加强气象监测和预警系统建设，及时掌握大气污染状况和趋势，为治理工作提供科学依据。
《2024年北京大气污染物时空变化规律及评价预测模型研究》范文
《北京大气污染物时空变化规律及评价预测模型研究》篇一一、引言随着工业化进程的加快和城市化水平的提升，大气污染问题逐渐成为影响城市可持续发展的重要因素。
北京作为我国首都，其大气污染物的排放和治理问题尤为突出。
本文针对北京地区大气污染物的时空变化规律进行深入研究，并构建评价预测模型，以期为北京市的大气污染治理提供科学依据。
二、研究背景与意义北京作为全国政治、文化中心，其大气环境质量直接关系到人民的生活质量和健康。
近年来，北京市政府在环境保护方面投入了大量的人力、物力和财力，大气污染物排放得到了有效控制。
然而，随着城市化进程的加快，大气污染物的来源和影响因素日趋复杂，研究大气污染物的时空变化规律及评价预测模型对于提高大气环境质量具有重要意义。
三、北京大气污染物时空变化规律（一）污染物种类及来源北京地区大气污染物主要包括颗粒物（PM10、PM2.5）、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NOx）等。
这些污染物主要来源于工业生产、交通运输、生活燃煤等多个方面。
（二）时空变化特征通过对北京地区近几年的大气污染物监测数据进行分析，发现大气污染物的浓度在时间和空间上均存在明显变化。
在时间上，冬季和春季污染物浓度较高，夏季和秋季相对较低；在空间上，城市中心区域污染物浓度较高，郊区相对较低。
（三）影响因素分析影响北京地区大气污染物时空变化的因素主要包括气象条件、地形地貌、人为活动等。
其中，气象条件如风速、湿度、温度等对污染物的扩散和沉降具有重要影响；人为活动如工业生产、交通运输等则是大气污染物的主要来源。
四、评价预测模型构建（一）模型选择与构建本文采用多元线性回归模型和神经网络模型构建评价预测模型。
多元线性回归模型能够较好地反映大气污染物与影响因素之间的线性关系；神经网络模型则能够更好地处理非线性关系和复杂数据。
通过对比分析，选择合适的模型进行后续研究。
（二）数据来源与处理数据来源主要包括北京市环保局发布的监测数据、气象数据以及人口、交通等社会经济数据。
天津市近五年空气质量变化特征及影响因素分析
天津市近五年空气质量变化特征及影响因素分析
李雪莹;王爱爱
【期刊名称】《自然科学》
【年(卷),期】2024(12)2
【摘要】近年大气污染问题已经成为了世界性的问题,天津市所处的特殊地理环境和其发达的商业贸易,以及天津市民对于良好的大气环境的追求,对天津市的大气环境污染的防治问题提出了新的挑战。
本文基于GIS技术对天津市从2015年到2019年五年间天津市16个区空气质量的变化进行综合的评价。
进一步选取
PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3作为大气主要污染物研究因子运用多元线性回归分析法,单因素方差分析法,以及克里金插值法,分析污染物的时空变化趋势及空气质量的影响因素。
对天津市的空气质量指数(AQI)进行综合评定和分析结果显示,天津市的大气污染的主要原因是汽车尾气、工厂的废气、工地扬尘等、尤其是汽车尾气的排放。
本研究的结果为揭示天津市空气污染的主要原因及寻求大气污染治理办法提供了科学的依据。
【总页数】14页(P412-425)
【作者】李雪莹;王爱爱
【作者单位】哈尔滨师范大学地理科学学院哈尔滨
【正文语种】中文
【中图分类】X51
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《2024年我国城市雾霾天气形成与治理的经济机制探讨》范文
《我国城市雾霾天气形成与治理的经济机制探讨》篇一一、引言近年来，我国城市雾霾天气频发，严重影响了人们的生产生活，对环境、经济、社会造成了重大影响。
因此，对于雾霾天气的形成原因以及如何进行治理成为了公众关注的焦点。
本文将重点探讨我国城市雾霾天气的形成机制，并针对治理的经济机制进行深入分析，旨在提出一套符合我国国情的雾霾治理策略。
二、我国城市雾霾天气的形成机制1. 自然因素自然因素是雾霾天气形成的重要原因之一。
如气温逆层、静风等气象条件不利于污染物的扩散和稀释，使得污染物在空气中积聚，形成雾霾。
2. 人为因素人为因素是导致雾霾天气的主要原因。
其中包括工业生产、交通运输、生活能源消耗等产生的污染物排放。
这些污染物在大气中积累，形成了雾霾天气。
三、治理雾霾天气的经济机制探讨1. 政策引导与激励机制政府应制定相关政策，引导企业和个人减少污染物排放。
例如，实施环保税制，对高污染企业征收较高的税；同时，对环保产业和绿色产业给予政策扶持和资金支持。
此外，政府还可以通过绿色信贷、绿色债券等金融工具，引导资金流向环保产业。
2. 市场机制与价格调控通过市场机制和价格调控，可以有效地降低污染物排放。
例如，实施碳排放权交易制度，让企业通过购买和出售碳排放权来承担减排责任；同时，提高污染物排放的治理成本，如对高污染企业征收较高的排污费等。
这些措施可以促使企业主动减少污染物排放，从而降低雾霾天气的发生频率。
3. 科技创新与绿色发展科技创新是治理雾霾天气的关键。
政府应加大对环保科技研发的投入，鼓励企业进行技术创新，开发出更加环保的生产方式和产品。
同时，推动绿色发展，鼓励企业和个人采用清洁能源、绿色交通等低碳生活方式，减少碳排放。
四、结论治理雾霾天气需要政府、企业和个人共同努力。
政府应制定相关政策，引导和激励企业和个人减少污染物排放；企业应积极响应政府号召，加大科技创新和绿色发展力度；个人应从小事做起，如绿色出行、节能降耗等，共同为治理雾霾天气做出贡献。
中国城市群空气质量时空演化特征及其影响因素
The Spatial-Temporal Characteristics and Influencing Factors of Air Quality in China’s Urban
Agglomerations
作者： 郭一鸣[1];蔺雪芹[1];边宇[1]
作者机构： [1]首都师范大学资源环境与旅游学院,北京100048
出版物刊名： 生态经济
页码： 167-175页
年卷期： 2019年 第11期
主题词： 城市群;空气质量;时空演化;影响因素;中国
摘要：文章利用2015—2017年全国20个城市群的空气质量数据,分别从多个时间尺度比较
总结了城市群空气质量的时空演化特征,对不同发展阶段城市群空气质量影响因素进行了量化分析并总结了社会经济驱动规律。
研究表明:(1)2015—2017年,全国城市群空气质量指数波动上升;空气质量呈季节性变化;空气质量达标天数平均比例降低;空气质量指数空间上呈“北高南
低”格局,且城市群内部空气质量趋于均衡;空气质量指数分布形态较为稳定,且不同类型城市群空气质量指数差距缩小;(2)人口集聚、人口城市化、土地城市化、能源消耗和技术进步对整体城市群空气质量变化具有显著影响,但各影响因素对不同发展阶段城市群的空气质量的影响方向和影响强度存在差异。
空气质量空间格局的分析和演化
空气质量空间格局的分析和演化空气质量是我们现代人生活中经常关注的一个话题。
随着人类经济的发展和城市化进程的加速，空气质量问题逐渐成为人们普遍关注的焦点，尤其是大城市居民更加直接地受到了空气质量变差的影响。
本文将分析中国空气质量现状、城市和农村地区的差异、产业结构和地形地貌对空气质量的影响、以及空气质量的演化趋势。
一、中国空气质量现状近年来，中国空气质量一直是大家关注的话题。
中国的经济快速发展导致了严重的环境问题，特别是空气污染问题。
2013年，中国政府推出了一项名为“大气十条”的措施并实施了多项政策来改善空气质量。
随着政府的努力，中国的空气质量有所改善，但仍然存在一些问题。
根据2019年《世界空气质量报告》，中国位列世界空气质量排名第109名，空气质量整体呈现出城市和地区间的差异。
其中，东部发达地区的城市空气质量相对良好，而中西部农村地区的污染程度较为严重。
二、城市和农村地区的差异城市和农村地区的空气质量差异较大，城市中的尾气排放、工业废气、建筑扬尘等因素都会对空气质量造成影响。
而农村地区相对较少的人口密度和经济发展水平降低了尾气和工业废气的排放量。
同时，农村地区种植业等生产活动产生的秸秆等垃圾的燃烧也是造成农村地区空气污染的重要原因之一。
三、产业结构和地形地貌对空气质量的影响产业结构和地形地貌同样对空气质量有着重要的影响。
工业化进程加速了中国的城市化进程，城市内的钢铁工业、化学工业等产业对空气质量的污染程度较高。
而西部地形地貌多为高原和盆地，地形复杂且流动性不佳，空气污染物排放后不能很好地扩散，导致了西部地区相对于东部地区更为严重的情况。
四、空气质量的演化趋势近年来，中国政府加大了环保力度，启动了一系列的措施来治理空气污染，大气质量得到了改善，市民生活环境明显改善。
未来，政府对于环保的管理力度应该会继续加强，法律和法规的制定也会更为规范，空气质量将会持续得到改善。
综上所述，我们需要保护好空气资源，掌握空气质量相关知识，降低汽车废气排放、减少工业废气和垃圾的排放、鼓励使用环保型产品等行动都是我们可以做出的事情。
《2024年我国城市雾霾天气形成与治理的经济机制探讨》范文
《我国城市雾霾天气形成与治理的经济机制探讨》篇一一、引言随着经济的飞速发展和工业化的进程加快，我国各大城市频发的雾霾天气已经引起了广泛的关注和忧虑。
雾霾天气不仅影响人们的身体健康，也影响到社会的经济活动和持续发展。
本文将针对我国城市雾霾天气的形成原因、治理现状以及相关的经济机制进行深入探讨。
二、雾霾天气的形成原因雾霾天气的形成是多方面因素共同作用的结果。
首先，工业生产、汽车尾气等人为活动排放的大量污染物是雾霾形成的主要来源。
其次，气象条件如静风、逆温等也会影响雾霾的扩散和消散。
此外，城市绿化不足、道路扬尘等因素也会加剧雾霾天气的严重性。
三、城市雾霾治理的现状面对雾霾天气的严重性，我国政府已经采取了一系列措施进行治理。
包括加强环保法规的制定和执行、推动清洁能源的使用、加强工业污染的治理等。
然而，这些措施的实施仍面临一些挑战，如政策执行力度不够、企业环保意识不强、技术手段不足等。
四、经济机制在雾霾治理中的作用经济机制在雾霾治理中发挥着重要作用。
首先，通过制定环保法规和政策，引导企业和个人减少污染排放，推动绿色生产和生活方式。
其次，通过市场机制，如排污权交易、绿色税收等，引导企业和个人承担环保责任，实现污染减排。
此外，还需要通过科技创新，提高污染治理的技术水平和效率，降低治理成本。
五、经济机制的具体实施1. 环保法规和政策的制定与执行：政府应加强环保法规的制定和执行力度，对违反环保法规的企业和个人进行严厉处罚，同时鼓励和支持环保技术创新和企业绿色发展。
2. 市场机制的引入：通过排污权交易、绿色税收等市场机制，引导企业和个人承担环保责任，实现污染减排。
例如，可以通过对高污染行业征收环保税，将税收用于支持环保项目和技术的研发。
3. 科技创新的推动：政府应加大对科技创新的投入，鼓励企业研发污染治理的新技术、新设备，提高污染治理的效率和水平。
同时，通过科技成果的推广和应用，促进绿色生产和生活方式的形成。
六、结论城市雾霾天气的治理是一项长期而艰巨的任务，需要政府、企业和个人共同努力。
中国城市能源效率空间演化特征及影响因素——基于两阶段super sbm的分析
摘要：基于两阶段 ＳｕｐｅｒＳＢＭ构建能源效率测度模型，分析 ２００５年和 ２０１５年中国城市能源效率的空间演化特
征，并从外部环境和内生因素两方面剖析能源效率空间演化的影响因素。结果表明：（１）中国城市能源效率较高且
多年不断提升，空间分异总体上呈两纵一横的“Ｈ”型格局，能源效率具有显著的空间正相关性，且相关程度有所提
投入最小化 的 能 力 ”。 目 前，国 内 学 者 对 能 源 效 率 已 进 行了较为全面 系 统 的 研 究，但 多 集 中 在 行 业、企 业 的 角 度［７－８］以及全国、区域和省际的层面［９－１１］，对 于 城 市 层 面的能源效率差异及其影响因素的研究相对较少。本 研究基于两阶段 ＳｕｐｅｒＳＢＭ模型，考虑多种生产投入与 污染产出，构建综合的能源效率评价体系，对 ２００５年和 ２０１５年中国 ２８５个地级及以上城市的能源效率进行测 度，分析其空间演化特征，并基于空间回归模型，探讨影 响中国城市能源效率的内外生影响因素。全面系统地 研究中国城 市 能 源 效 率 问 题，对 于 保 障 中 国 能 源 安 全、 促进经济与环境协调发展具有重要意义。
有效 ＤＭＵ中的组合比例；ｓｉ－ 和 ｓ－均为松弛变量；ｓ＋ 为第一阶段的最优解。
∑ ｍｉｎρ′＝１＋ ｍ１ｉｍ＝１ｓｉ－ ｘｉ０ 。
第 ２期
郭一鸣，等：中国城市能源效率空间演化特征及影响因素
·９·
∑
ｓ．ｔ．
∑
ｎ
λｊｘｊ－ｓ－≤ ｘ０
ｊ＝１，≠０
ｎ
λｊｙｊ≥ ｙ０ －ｓ＋
ｊ＝１，≠０
。
ｅλ ＝１ λ，ｓ－≥ ０
式中：ρ′为被评价 ＤＭＵ的超效率值；ｘ为投入变量；ｙ为
产出变量；ｍ为投入变量的个数；ｎ为 ＤＭＵ的数量；λ为
《2024年京津冀地区空气污染时空分布研究》范文
《京津冀地区空气污染时空分布研究》篇一摘要本文针对京津冀地区的空气污染问题进行时空分布研究。
通过对该地区近几年的空气质量数据进行分析，探讨其污染的空间分布特征、时间变化规律及其影响因素。
本文首先介绍研究背景与意义，随后概述相关研究方法和数据来源，接着详细分析空气污染的时空分布特征，并进一步探讨污染成因及影响因素，最后提出针对性的政策建议。
一、研究背景与意义京津冀地区作为我国政治、经济、文化中心之一，其空气质量问题备受关注。
近年来，随着工业化和城市化的快速发展，该地区的空气污染问题日益严重，对人民健康和社会经济发展造成严重影响。
因此，对京津冀地区空气污染的时空分布进行研究，有助于深入了解污染状况，为制定有效的空气质量改善措施提供科学依据。
二、研究方法与数据来源本研究采用文献综述、实证分析和空间分析等方法，以京津冀地区近几年的空气质量监测数据为基础，结合气象数据、人口统计数据等进行综合分析。
数据来源于环保部门发布的空气质量监测数据、气象部门的气象数据以及相关统计年鉴。
三、空气污染时空分布特征分析1. 空间分布特征：通过对京津冀地区的空气质量监测数据进行空间分析，发现该地区的空气污染呈现出明显的空间分布特征。
其中，城市中心区和工业区的空气污染程度较高，而郊区及农村地区的污染程度相对较低。
此外，不同城市的空气污染程度也存在差异，这与城市的产业结构、能源结构、交通状况等因素有关。
2. 时间变化规律：京津冀地区的空气污染在一年四季中呈现出不同的变化规律。
冬季由于供暖等因素的影响，空气污染程度较高；夏季由于降水较多，有利于污染物的扩散和沉降，空气质量相对较好。
此外，工作日和周末的空气质量也存在差异，工作日由于交通拥堵等因素的影响，空气污染程度较高。
四、污染成因及影响因素分析1. 工业排放：工业生产过程中产生的废气是京津冀地区空气污染的主要来源之一。
2. 交通排放：机动车尾气排放对城市空气质量造成严重影响。
3. 气象条件：不利于污染物扩散的气象条件（如静风、逆温等）会加剧空气污染。
我国典型城市空气质量演变及其调控
第４０卷第１７期２０２０年９月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４０，Ｎｏ．１７Ｓｅｐ．，２０２０基金项目：国家自然科学基金面上项目（４１７７１２０３）；深圳市生态环境局科研项目（ＣＯＢＯ１７０９２８１９３５Ｆ０１）；深圳市环境监测中心站项目（ＳＺＣＧ２０１８１６１４４２）收稿日期：２０１９⁃０４⁃０６；㊀㊀网络出版日期：２０２０⁃０７⁃１０∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｗｚｈｏｕ＠ｒｃｅｅｓ．ａｃ．ｃｎＤＯＩ：１０．５８４６／ｓｔｘｂ２０１９０４０６０６７１赵秀玲，李伟，王伟民，韩立建，周伟奇．我国典型城市空气质量演变及其调控 以深圳市２０００ ２０１７年为例．生态学报，２０２０，４０（１７）：５８９４⁃５９０３．ＺｈａｏＸＬ，ＬｉＷ，ＷａｎｇＷＭ，ＨａｎＬＪ，ＺｈｏｕＷＱ．ＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓｏｆａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎＣｈｉｎａᶄｓｔｙｐｉｃａｌｃｉｔｙＳｈｅｎｚｈｅｎｄｕｒｉｎｇ２０００ ２０１７．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２０，４０（１７）：５８９４⁃５９０３．我国典型城市空气质量演变及其调控以深圳市２０００ ２０１７年为例赵秀玲１，２，李㊀伟３，王伟民４，韩立建１，５，周伟奇１，５，６，∗１中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室，北京㊀１０００８５２中国科学技术大学生命科学学院，合肥㊀２３００２７３北京市林业碳汇工作办公室，北京㊀１０００１３４深圳市环境监测中心站，深圳㊀５１８０４９５中国科学院大学，北京㊀１０００４９６北京城市生态系统研究站，北京㊀１０００８５摘要：目前国内外许多城市面临严重的空气污染问题，严重制约城市发展㊁影响人体健康㊂同时，部分城市（如深圳）空气质量已经达到并保持在良好的水平㊂探究这些城市空气质量演变过程及其调控，可为我国大量仍面临严重空气污染问题的城市提供参考和借鉴㊂以深圳市为案例，利用环境质量公报数据和统计年鉴数据，通过分析多个社会经济因子与典型污染物的相关关系，探究其空气质量演变特征与调控经验㊂结果表明，深圳市各类型空气污染物与城市社会经济发展均符合ＥＫＣ模型假说，但不同污染物所处阶段不同㊂颗粒物㊁ＳＯ２和ＮＯ２均处于下降阶段，而Ｏ３目前处于高水平平稳阶段㊂总结深圳市空气质量改善历程及调控措施，发现主要有两大方面：宏观上严格把控；微观上精准治理㊂宏观上，重点放在产业结构和能源结构的快速调整上，对于空气质量的改善起到了非常明显的作用㊂而在微观精细化的管理上，对于空气污染的治理政策要具有持续性㊁精准性和及时性㊂当下，针对首要的Ｏ３污染问题，深圳市应重点关注城市人为排放ＶＯＣｓ和植物释放ＶＯＣｓ对Ｏ３生成的影响，以及城市热环境对Ｏ３浓度的影响㊂关键词：深圳；空气污染；ＥＫＣ；空气质量调控ＥｖｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓｏｆａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎＣｈｉｎａᶄｓｔｙｐｉｃａｌｃｉｔｙＳｈｅｎｚｈｅｎｄｕｒｉｎｇ２０００ ２０１７ＺＨＡＯＸｉｕｌｉｎｇ１，２，ＬＩＷｅｉ３，ＷＡＮＧＷｅｉｍｉｎ４，ＨＡＮＬｉｊｉａｎ１，５，ＺＨＯＵＷｅｉｑｉ１，５，６，∗１ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＵｒｂａｎａｎｄＲｅｇｉｏｎａｌＥｃｏｌｏｇｙ，ＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｆｏｒＥｃｏ⁃ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８５，Ｃｈｉｎａ２ＳｃｈｏｏｌｏｆＬｉｆｅＳｃｉｅｎｃｅｓ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｈｅｆｅｉ２３００２７，Ｃｈｉｎａ３ＢｅｉｊｉｎｇＦｏｒｅｓｔｒｙＣａｒｂｏｎＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００１３，Ｃｈｉｎａ４ＳｈｅｎｚｈｅｎＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇＣｅｎｔｅｒ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ５１８０４９，Ｃｈｉｎａ５ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００４９，Ｃｈｉｎａ６ＢｅｉｊｉｎｇＵｒｂａｎＥｃｏｓｙｓｔｅｍＲｅｓｅａｒｃｈＳｔａｔｉｏｎ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８５，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｍａｎｙｃｉｔｉｅｓｉｎｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｗｏｒｌｄａｒｅｆａｃｉｎｇｓｅｒｉｏｕｓａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｓｅｒｉｏｕｓｌｙｒｅｓｔｒｉｃｔｕｒｂａｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄａｆｆｅｃｔｈｕｍａｎｈｅａｌｔｈ．Ａｌｔｈｏｕｇｈ，ａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎｓｏｍｅｃｉｔｉｅｓ（ｅ．ｇ．Ｓｈｅｎｚｈｅｎ）ｈａｓｍｅｔｔｈｅｓｔａｎｄａｒｄａｎｄｍａｉｎｔａｉｎｅｄｉｎｆｉｎｅｌｅｖｅｌ．ＥｘｐｌｏｒｉｎｇｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｐａｔｔｅｒｎｓｏｆａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎｔｈｅｓｅｃｉｔｉｅｓｉｓｏｆｇｒｅａｔｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｔｏｃｉｔｉｅｓｔｈａｔｓｔｉｌｌｆａｃｉｎｇｈｅａｖｙａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａｔｏａｄｏｐｔｅｆｆｅｃｔｉｖｅａｌｌｅｖｉａｔｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｓ．ＴｈｉｓｓｔｕｄｙｔａｋｅｓＳｈｅｎｚｈｅｎａｓａｃａｓｅｓｔｕｄｙ，ｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆａｉｒｑｕａｌｉｔｙａｎｄｃｈａｎｇｅｓｉｎｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓｏｎｉｔ，ｂｙａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｓｅｖｅｒａｌｓｏｃｉｏ⁃ｅｃｏｎｏｍｉｃｆａｃｔｏｒｓａｎｄｔｙｐｉｃａｌｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｕｓｉｎｇｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｑｕａｌｉｔｙｂｕｌｌｅｔｉｎａｎｄｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｙｅａｒｂｏｏｋｄａｔａ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｍａｉｎｔｙｐｉｃａｌａｉｒｐｏｌｌｕｔａｎｔｓａｎｄｕｒｂａｎｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｌｅｖｅｌｉｎＳｈｅｎｚｈｅｎｃｏｎｆｏｒｍｔｏｔｈｅＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＫｕｚｎｅｔｓＣｕｒｖｅ（ＥＫＣ）ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓｆｉｔｔｉｎｇｔｈｅｉｎｖｅｒｔｅｄＵ⁃ｓｈａｐｅｄｃｕｒｖｅ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆｐｏｌｌｕｔａｎｔｓａｒｅａｔｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｔａｇｅｓｗｉｔｈｉｎｔｈｅｉｎｖｅｒｔｅｄＵ⁃ｓｈａｐｅｄｃｕｒｖｅ．Ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅｍａｔｔｅｒ，ＳＯ２ａｎｄＮＯ２ａｒｅｉｎｔｈｅｄｅｃｌｉｎｅｓｔａｇｅ，ｗｈｉｌｅＯ３ｉｓｉｎｔｈｅｓｔａｂｌｅｓｔａｇｅｗｉｔｈｈｉｇｈｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ．ＷｅｆｏｕｎｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｗｅｒｅｔｗｏｍａｊｏｒｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓｄｕｒｉｎｇｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｍｅａｓｕｒｅｓｆｏｒａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎＳｈｅｎｚｈｅｎ：ｒｉｇｉｄｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇａｔｔｈｅｍａｃｒｏ⁃ｓｃｏｐｅａｎｄｐｒｅｃｉｓｅｒｅｇｕｌａｔｉｎｇａｔｔｈｅｍｉｃｒｏ⁃ｓｃｏｐｅ．Ｍａｃｒｏｓｃｏｐｉｃａｌｌｙ，ｔｈｅｆｏｃｕｓｏｎｔｈｅｒａｐｉｄａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｏｆｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｅｎｅｒｇｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｈａｓｐｌａｙｅｄａｖｅｒｙｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｒｏｌｅｉｎａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ．Ｉｎｍｉｃｒｏ⁃ｓｃｏｐｅ，ｔｈｅａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｃｏｎｔｒｏｌｐｏｌｉｃｙｓｈｏｕｌｄｂｅｓｕｓｔａｉｎｅｄ，ａｃｃｕｒａｔｅａｎｄｔｉｍｅｌｙ．Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｍｉｔｉｇａｔｅｔｈｅａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｃａｕｓｅｄｂｙＯ３，ＳｈｅｎｚｈｅｎｓｈｏｕｌｄｐａｙｍｏｒｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆＶＯＣｓｒｅｌｅａｓｅｄｂｙｈｕｍａｎａｎｄｐｌａｎｔｓｏｎＯ３ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｕｒｂａｎｔｈｅｒｍａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｏｎＯ３ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：Ｓｈｅｎｚｈｅｎ；ａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎ；ＥＫＣ；ａｉｒｑｕａｌｉｔｙｃｏｎｔｒｏｌ改革开放以来，我国经历了短期但快速的城市化过程，给城市生态环境带来了巨大的压力，尤其是近年来凸显的空气质量问题㊂如在我国秋冬季节，大部分地区都会遭受雾霾污染问题［１⁃２］㊂尤其是随着城市规模㊁能源消耗等的快速增加，空气污染问题也在迅速地恶化［３⁃５］㊂研究表明，我国大部分地区城市的空气质量与城市化质量的协调水平处于中度协调或勉强协调，而在空间上呈现以京津冀地区为圆心的环状分布，且越靠近圆心协调度越差［６］㊂不同发展水平的城市，空气污染的改善程度也存在差异［７］㊂因此，城市化速度与环境污染的治理之间如何协调是我国城市发展面临的迫切问题㊂社会经济的快速发展往往伴随着环境质量的恶化，但根据环境库兹涅茨曲线模型（ＥＫＣ模型）理论：当经济发展达到一定水平之后，也就是到达某个临界点或称 拐点 以后，随着人均收入的进一步增加，环境污染又由高趋低，其环境污染的程度逐渐减缓，环境质量逐渐得到改善［８⁃１１］㊂该理论已经在很多生态环境污染问题中得以验证，如水环境㊁碳排放㊁生态足迹等等［１２⁃１６］㊂研究发现，ＥＫＣ模型同样适用于社会经济发展与空气污染问题的关系［１７］㊂目前空气污染问题是我国面临的主要环境问题之一，同一时期下，当大多数城市还在忍受雾霾污染时，深圳市的空气质量已经达到并保持在良好水平，经济快速发展导致的雾霾污染问题已经得到了很好的治理［１８⁃１９］㊂根据环境库兹涅茨曲线理论，目前深圳市雾霾污染问题可能已经越过 拐点 ，进入逐渐改善阶段［２０］㊂深圳市作为我国改革开放政策中最早开放的城市，自７０年代以来，城市人口和社会经济迅速发展，尤其是２０００年以来，深圳市的社会经济等方面的发展速度更为迅速㊂目前，深圳市已经成为我国四个一线城市中的一员㊂至２０１８年，深圳市城市经济规模居大城市中第三位，人均ＧＤＰ产出位居全国大中城市第２位㊂随着城市化进程的推进，中国的空气污染问题已经由单一的污染物污染转变成复合污染［２１］；空气污染物类型多种多样，特性也各异㊂如同样是作为二次污染物的ＰＭ和Ｏ３虽然有类似的前体物，但是反应机制和污染物本身的特点也有很大差异［２２⁃２３］㊂此外，污染原因也由单纯的环境问题演变为人口社会经济的复合生态系统问题㊂深入科学的探究深圳市典型污染物的演变特点及其与城市发展的关系，总结深圳市针对空气污染问题的治理经验，不仅为深圳市今后的空气质量继续提升提供思路，也为其他城市在空气质量改善方面提供借鉴㊂基于以上背景，本研究以深圳作为典型案例，利用深圳市多年环境质量公报数据和统计年鉴数据，拟解５９８５㊀１７期㊀㊀㊀赵秀玲㊀等：我国典型城市空气质量演变及其调控 以深圳市２０００ ２０１７年为例㊀决以下几个科学问题：１）深圳市空气质量现状及其演变有何特征？例如，不同类型的污染物其演变特征是否不同？空气质量变化是否存在阶段性特征？现阶段主要污染物的特点是什么？２）深圳市社会经济发展如何影响空气质量？重点研究不同类型污染物的影响因素是否不同㊂３）深圳市空气污染防控措施的阶段性特征，及其对空气污染问题改善的作用？１㊀数据与方法１．１㊀深圳市概况深圳市是中国南部海滨城市，毗邻香港，位于北回归线以南，东经１１３ʎ４３ᶄ至１１４ʎ３８ᶄ，北纬２２ʎ２４ᶄ至２２ʎ５２ᶄ之间（图１）㊂地处广东省南部，珠江口东岸，东临大亚湾和大鹏湾，西濒珠江口和伶仃洋，南边深圳河与香港相连，北部与东莞㊁惠州两城市接壤㊂地势东南高，西北低，多为低丘陵地㊂全市面积１９９７．４７ｋｍ２㊂截至２０１７年末，常住人口１２５２．８３万人，其中户籍人口４３４．７２万人㊂深圳属亚热带季风气候，降水丰富㊂常年平均气温２２．４ħ，无霜期长达３５５ｄ㊂雨量充沛，每年４ ９月份为雨季，平均年降雨量１９３３．３ｍｍ，日照时长２１２０．５ｈ㊂图１㊀研究区位置Ｆｉｇ．１㊀Ｓｔｕｄｙａｒｅａａｎｄｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ１．２㊀数据来源深圳市典型空气污染物数据来源于‘２０００ ２０１８年深圳市环境质量公报“公布的全市年平均浓度㊂其中，ＳＯ２㊁ＮＯ２和ＰＭ１０统计时段为２０００ ２０１８年；Ｏ３浓度统计时段为２００６ ２０１８年㊂深圳市社会经济数据来源于‘２０００ ２０１７年深圳市统计年鉴“㊂本研究所用社会经济指标类型包括：人口㊁经济㊁城市用地㊁机动车数量㊁产业结构和能源结构（表１）㊂表１㊀社会经济指标６９８５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀１．３㊀研究方法研究利用ＳＰＳＳ１９．０中的曲线拟合工具，来分析典型污染与各社会经济指标的相关关系，利用双侧检验来评估拟合曲线的显著性水平㊂根据‘２０００ ２０１８年深圳市环境质量公报“中针对空气污染的 措施与行动 的表述内容，对每年该内容中污染源管控方向侧重点的不同进行排序；再根据每年的污染源管控方向的排序，分析每个时期（ 十五 ㊁ 十一五 ㊁ 十二五 和 十三五 ）的综合污染源排序，以此探究深圳市空气污染防控具体措施的变化与各典型污染变化的关系㊂２㊀结果与分析本研究首先分析了深圳市空气质量演变特征以及各典型污染物的变化特点㊂进一步分析了宏观社会经济发展以及具体的空气污染防控措施实施对各典型污染物浓度变化的影响，探究了宏观发展和具体措施对城市空气污染防控的作用㊂２．１㊀深圳市空气质量现状与演变特征２．１．１㊀深圳市空气质量现状２０１８年深圳市空气质量基本保持良好水平㊂２０１８年环境质量公报显示，全市前三个季度空气质量达到优良天数占比平均为９５．６％㊂其中ＳＯ２浓度基本与上年持平，保持在７μｇ／ｍ３左右㊂ＮＯ２浓度相对于上年同期有微弱下降，平均浓度为２８μｇ／ｍ３㊂ＰＭ１０浓度相对于上年同期有微弱上升，平均浓度为４１μｇ／ｍ３㊂ＰＭ２．５浓度基本与上年同期持平，平均浓度为２５μｇ／ｍ３㊂Ｏ３浓度与上年同期相比略有上升，平均浓度为６１μｇ／ｍ３㊂２．１．２㊀深圳市空气污染超标情况演变特征２０００ ２０１７年深圳市二级达标天数整体呈波动下降趋势，二级达标天数维持在１５０ ２５０ｄ之间； 十五 期间平均二级达标天数最高，不同阶段演变趋势也不同㊂ 十五 期间，二级达标天数呈波动上升趋势； 十一五 期间，二级达标天数先基本保持平稳２００８年之后开始逐渐下降； 十二五 期间，二级达标天数比较波动，整体呈上升趋势； 十三五 初期，二级达标天数又开始呈逐渐下降趋势（图２）㊂２０００ ２０１７年深圳市超标天数呈波动变化的特点，超标天数维持在１ ４０ｄ之间， 十一五 期间平均超标天数最低，不同阶段演变特点也不同㊂ 十五 期间，超标天数先下降，２００２年之后开始大幅上升至２００５年又降至较低水平； 十一五 期间整体呈逐渐下降趋势至２０１０年有小幅上升； 十二五 期间，前期呈逐渐下降趋势，至２０１３年有大幅上升，之后虽开始逐渐下降但仍维持在相对较高的水平； 十三五 前期，超标天数又开始有上升趋势（图２）㊂２．１．３㊀深圳市一次污染物演变特征２０００ ２０１７年深圳市典型一次污染物浓度整体均呈下降趋势，不同阶段演变特点不同㊂２０００ ２０１７年深圳市ＳＯ２浓度从２７μｇ／ｍ３降至８μｇ／ｍ３； 十五 期间，ＳＯ２浓度先有大幅下降后又小幅上升； 十二五 期间，呈逐渐下降趋势，浓度从３０μｇ／ｍ３降至１１μｇ／ｍ３，降幅最大； 十二五 期间，ＳＯ２浓度降幅较小，前期基本处于平稳水平，后期开始逐渐下降； 十三五 初期ＳＯ２浓度趋于平稳，维持在８μｇ／ｍ３㊂２０００ ２０１７年深圳市ＮＯ２浓度从５５μｇ／ｍ３降至３０μｇ／ｍ３； 十五 期间，ＮＯ２浓度先呈上升趋势，至２００５年有较大幅度降低； 十一五 期间，ＮＯ２浓度先有小幅上升，之后基本呈逐渐下降趋势； 十二五 期间至 十三五 前期基本呈逐渐下降的趋势㊂２．１．４㊀深圳市二次污染物演变特征深圳市２０００ ２０１７年典型颗粒物浓度整体呈波动下降趋势，其中２０００ ２０１７年ＰＭ１０浓度从５８μｇ／ｍ３降至４５μｇ／ｍ３㊂ 十五 期间，ＰＭ１０浓度基本呈上升趋势，至２００５年开始至 十一五 期间基本呈缓慢下降趋势； 十二五 前期仍继续降低，至２０１３年有小幅上升之后又开始逐渐下降，直到２０１７年又开始有小幅的上升㊂７９８５㊀１７期㊀㊀㊀赵秀玲㊀等：我国典型城市空气质量演变及其调控 以深圳市２０００ ２０１７年为例㊀图２㊀深圳市空气质量演变特征Ｆｉｇ．２㊀ＥｖｏｌｕｔｉｏｎｓｏｆａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎＳｈｅｎｚｈｅｎ表２㊀深圳市空气质量管控措施演变Ｔａｂｌｅ２㊀ＥｖｏｌｕｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｍｅａｓｕｒｅｓｆｏｒａｉｒｑｕａｌｉｔｙｉｎＳｈｅｎｚｈｅｎ十五 Ｔｈｅ１０ｔｈＦｉｖｅ⁃Ｙｅａｒ十一五 Ｔｈｅ１１ｔｈＦｉｖｅ⁃Ｙｅａｒ 十二 Ｔｈｅ１２ｔｈＦｉｖｅ⁃Ｙｅａｒ 十三五 Ｔｈｅ１３ｔｈＦｉｖｅ⁃Ｙｅａｒ 污染源工业热电厂热电厂热电厂Ｓｏｕｒｃｅｓｏｆｐｏｌｌｕｔｉｏｎ热电厂机动车机动车机动车机动车工业家具企业家具企业建筑施工建筑施工喷涂企业汽车维修采石场采石场汽车维修汽车制造取土场取土场建筑装修自行车制造泥头车泥头车印刷行业港口码头裸露山体道路扬尘扬尘专项搅拌扬尘饮食ＶＯＣ专项港口码头裸露地表饮食饮食饮食控制组分ＳＯ２ＮＯ２ＮＯ２ＮＯ２ＣｏｎｔｒｏｌＣｏｍｐｏｎｅｎｔｓＮＯ２ＣＯＣＯＣＯＣＯＰＭＰＭＰＭＰＭＶＯＣＶＯＣＶＯＣＳＯ２ＳＯ２ＳＯ２首要污染物ＤｏｍｉｎａｎｔＰｏｌｌｕｔａｎｔｓＮＯ２ＰＭ１０／ＮＯ２ＰＭ２．５／ＮＯ２Ｏ３８９８５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀㊀㊀２００６ ２０１７年，Ｏ３与ＰＭ１０相反，浓度基本呈逐渐上升趋势，从３３μｇ／ｍ３上升至６１μｇ／ｍ３，不同阶段上升幅度不同㊂ 十一五 期间，Ｏ３浓度上升幅度最大； 十二五 期间，Ｏ３浓度变化比较波动，至２０１５年之后开始逐渐上升㊂２．２㊀深圳市社会经济发展与空气质量的关系２．２．１㊀深圳市经济㊁人口和城市用地发展与空气质量的关系本研究首先从经济㊁人口和建成区用地变化与深圳市典型空气污染物的关系来分析社会经济发展对深圳市空气质量的变化的影响㊂从各社会经济因子与典型污染物的散点图（图３），可以看出，对于颗粒物而言，随着深圳市人均ＧＤＰ㊁人口密度和建成区面积的增加，其浓度呈现先增加趋势，至人均ＧＤＰ达到５万之后，随着人均ＧＤＰ的继续增加而呈下降的趋势，即符合ＥＫＣ模型假说，拟合曲线均通过了Ｐ＜０．０１的检验；并且深圳目前所处阶段为下降阶段㊂对于典型一次污染物ＳＯ２和ＮＯ２而言，随着深圳市人均ＧＤＰ㊁人口密度和建成区面积的增加，其浓度呈下降趋势，也已经处在ＥＫＣ模型的下降阶段，而当深圳市人均ＧＤＰ发展至１６万之后，深圳市ＳＯ２和ＮＯ２浓度基本达到并维持在一级标准以下㊂与其他污染物不同，深圳市Ｏ３浓度随着城市人均ＧＤＰ㊁人口密度和建成区面积的增加，呈现先快速增加后趋于平稳的趋势，整体也表现出倒Ｕ型的ＥＫＣ模型特点，目前处在高浓度的平稳阶段㊂图３㊀深圳市典型空气污染物与经济㊁人口和城市用地发展的关系散点图Ｆｉｇ．３㊀Ｓｃａｔｔｅｒｐｌｏｔｓｏｆｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎｔｙｐｉｃａｌａｉｒｐｏｌｌｕｔａｎｔｓａｎｄｅｃｏｎｏｍｙ，ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎａｎｄｕｒｂａｎｌａｎｄｕｓｅｉｎＳｈｅｎｚｈｅｎ２．２．２㊀深圳市机动车辆变化与空气质量的关系以深圳市‘统计年鉴“统计的２０００ ２０１７年民用机动车辆数据代表深圳市机动车辆的变化，通过分析典型污染物与机动车辆的散点图发现（图４），深圳市民用机动车辆从２０００至２０１６年增加了２８７万多辆，增加了９倍㊂而随着机动车辆的增加，颗粒物浓度开始虽有小幅的增加，但是机动车辆达到８０万辆之后均呈下降的趋势㊂ＳＯ２呈指数下降趋势，ＮＯ２则呈线性下降趋势㊂而Ｏ３浓度随机动车的变化则呈先增加，至机动车增至９９８５㊀１７期㊀㊀㊀赵秀玲㊀等：我国典型城市空气质量演变及其调控 以深圳市２０００ ２０１７年为例㊀１７０万之后开始趋于平稳的趋势㊂拟合曲线均通过了Ｐ＜０．０１的检验㊂可以看出，深圳市机动车数量的增加并没有完全导致深圳市空气质量的持续恶化㊂图４㊀深圳市典型空气污染物与机动车辆的关系散点图Ｆｉｇ．４㊀ＳｃａｔｔｅｒｐｌｏｔｓｏｆｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎｔｙｐｉｃａｌａｉｒｐｏｌｌｕｔａｎｔｓａｎｄｍｏｔｏｒｖｅｈｉｃｌｅｓｉｎＳｈｅｎｚｈｅｎ２．２．３㊀深圳市产业结构和能源结构变化与空气质量的关系由产业结构和能源结构变化与典型空气污染物浓度变化的散点图可知，随着产业结构的不断升级和能源的结构的优化，ＰＭ１０㊁ＳＯ２和ＮＯ２浓度在逐渐降低，但Ｏ３浓度在逐渐增加，且均呈线性趋势，拟合曲线均通过了Ｐ＜０．０５的检验㊂说明，通过产业结构的升级和能源结构的优化能够显著缓解颗粒物产生的污染问题，但是对Ｏ３污染问题却起到反作用（图５）㊂２．３㊀深圳市空气污染防治措施演变特征在 十五 期间，深圳市首要污染物为ＮＯ２和ＰＭ１０㊂此时，深圳市主控污染源也是围绕主要污染物进行㊂如工业和热电厂产生的燃烧排放㊁机动车尾气排放以及各类扬尘污染问题㊂对应的主要措施有，工业废气消烟㊁除尘脱硫处理；集中供热，油品脱硫处理；机动车路检㊁抽检㊁车用燃油清洁剂强制使用㊁低硫清洁柴油的使用等；针对各类扬尘污染源，加大监管和查处力度等㊂但是，因为此阶段深圳市处于发展的初期，虽然治理具有针对性，但是可能由于治理的力度方向或管理的措施还不够完善，导致此阶段典型污染物，如ＳＯ２㊁ＮＯ２㊁ＰＭ１０都还是有所上升（图２㊁表２）㊂在 十一五 期间，深圳市主控污染源方向持续围绕能产生ＮＯ２㊁ＳＯ２等的工业㊁热电厂燃烧排放和机动车尾气排放以及各类扬尘问题㊂此阶段对一次污染物如ＳＯ２和ＮＯ２治理效果还是比较显著的，尤其是ＳＯ２污染问题，由于油品脱硫㊁油改气㊁集中供热等措施的执行，其浓度基本降低至１０μｇ／ｍ３左右，同时低Ｎ燃料器的改造，新能源（电动）机动车的推广和使用㊁各类限行监管措施的实施，使得ＮＯ２污染问题也得到了一定程度的改善㊂但是，对于ＰＭ污染问题并没有得到很大程度的缓解，Ｏ３浓度甚至在持续上升㊂为此，除了持续针对传统污染源的防控，在 十一五 后期，开始成立 ＶＯＣ专项 ，完成排放源清单的调查，开始关注ＶＯＣ排放问题，也即Ｏ３污染的问题㊂后期通过对Ｏ３前体物的防控，可以看到Ｏ３浓度虽然保持在较高的水平但是没有增加的趋势（图２㊁表２）㊂在 十二五 初期，ＰＭ１０浓度依然维持在较高水平，甚至在前期又开始上升，所以从２０１３年开始，专门成立 扬尘专项 加大扬尘污染的治理，使得后期ＰＭ１０浓度持续下降㊂同时，传统污染源的防控，如热电厂燃烧排放和机动车尾气排放仍然是治理的重点㊂主要措施如，电厂继续实施脱硫脱硝降Ｎ处理；机动车继续推广使用新型能源，严格实行排放标准和限行措施等㊂而在此阶段，ＮＯ２和ＳＯ２污染问题都持续在改善，其中ＳＯ２００９５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀图５㊀深圳市典型空气污染物与产业结构和能源结构的关系散点图Ｆｉｇ．５㊀ＳｃａｔｔｅｒｐｌｏｔｓｏｆｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓｂｅｔｗｅｅｎｔｙｐｉｃａｌａｉｒｐｏｌｌｕｔａｎｔｓａｎｄｔｈｅｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｅｎｅｒｇｙｓｔｒｕｃｔｕｒｅｉｎＳｈｅｎｚｈｅｎ浓度甚至降低至１０μｇ／ｍ３以下㊂但是，此阶段虽然有针对地对ＶＯＣ污染源进行防控，如家具㊁喷涂企业，汽车㊁建筑维修㊁印刷行业等，使得Ｏ３浓度维持在了一定的水平，但Ｏ３污染却依然并没有明显的改善㊂除此之外，随着粤港澳大湾区城市群发展规划的制定实施，深圳港口船舶运输量大幅增加，船舶燃油排放也成为重点关注的对象之一，主要控制措施如低硫油品的使用， 油改气 ㊁ 油改电 等（图２㊁表２）㊂在 十三五 前期，热电厂污染已经不再是重点防控的污染源，而机动车尾气排放依然是持续防控的对象，如继续加大机动车的电动化率等措施的实施㊂同时继续加强港口码头污染以及扬尘污染问题的防控㊂与以往措施不同的是，针对扬尘污染，增加了裸露地表扬尘问题的治理，如通过绿地覆盖等措施进行防治和污染物尤其是颗粒物等的消减㊂因此，此时传统的首要污染物均已经得到了控制，如年平均ＮＯ２和ＰＭ类污染物均已经达到国家一级标准，ＳＯ２浓度基本维持在７μｇ／ｍ３的较低水平，得到了有效治理㊂但是Ｏ３污染问题依然严峻，并成为该阶段的首要污染物，虽然针对其前体物的污染源仍在继续防控，但是Ｏ３浓度却有增加的趋势，是目前重点防控的污染物类型（图２㊁表２）㊂３㊀讨论与结论３．１㊀深圳市城市化与空气质量的调控机制㊁策略与过程２０００ ２０１７年深圳市不同典型污染物在不同阶段变化特点不同，主要可能是因为不同阶段发展速度和管控的措施和力度具有差异㊂根据不同污染物的变化特点，可将污染物分为两类㊂其中，ＰＭ１０与ＳＯ２和ＮＯ２变化特征比较类似，但与Ｏ３变化特征具有较大差异㊂主要原因是ＳＯ２和ＮＯ２的污染源比较类似，且两者均是１０９５㊀１７期㊀㊀㊀赵秀玲㊀等：我国典型城市空气质量演变及其调控 以深圳市２０００ ２０１７年为例㊀２０９５㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４０卷㊀ＰＭ１０的典型前体物［２４］㊂而对于Ｏ３而言，其主要是由其前体物ＮＯＸ和ＶＯＣｓ在光照的条件下生成［２３］㊂虽然ＮＯ２（ＮＯＸ）浓度在降低，但是因为ＮＯ对Ｏ３的生成有滴定作用，所以在ＶＯＣｓ控制区，当ＮＯＸ降低时，对Ｏ３生成的抑制性也会降低，进而会导致Ｏ３浓度增加［２５］㊂同时因为空气中ＰＭ浓度的减少，大气能见度提高，光照强度变强，使得Ｏ３生成反应可能也在变强㊂这些结果，也在暗示我们，在雾霾污染逐渐缓解的过程中，可能会导致Ｏ３污染的加剧，因此各城市在进行空气污染的治理时，需要根据各污染物的变化特点和相互之间的关系，不断调整管控的方向㊂典型污染物与深圳市社会经济发展指标的关系，表明深圳市整个社会经济快速发展阶段并没有导致典型污染物如ＰＭ㊁ＳＯ２和ＮＯ２类的污染物的持续恶化，而是很快就越过ＥＫＣ模型的拐点处在下降阶段㊂主要原因是，深圳市在快速发展的同时也在不断调整产业结构和能源结构㊂且产业结构和能源结构与ＰＭ１０的显著线性关系也表明其对ＰＭ类污染缓解至关重要㊂而对于Ｏ３而言，虽然随着社会经济的发展，也满足ＥＫＣ的模型假说，但是目前仍处在较高浓度的平稳阶段，并且产业结构和能源结构的优化并不能缓解Ｏ３污染问题㊂主要原因可能是一方面因为其前体物如ＮＯＸ的降低和雾霾污染的缓解对其生成产生了影响；另一方面，研究表明城市热环境的变化对Ｏ３的生成也具有显著影响［２６］㊂而随着深圳市城市化的不断发展，不透水表面不断增加，使得城市热污染问题也越来越严重［２７］，进而影响Ｏ３的生成与扩散，或许是导致Ｏ３污染难以得到缓解的重要原因㊂通过分析机动车辆与典型污染物，尤其是与ＮＯ２的相互关系，发现作为ＮＯ２的主要污染源之一［２８］，机动车数量的增加并没有导致ＮＯ２的持续恶化㊂分析可能的原因，一方面是因为，机动车辆与社会经济发展具有很强的协同性，所以该指标反映的还是社会经济的特点㊂而另一个主要的原因，可能是深圳市持续对机动车辆的管控措施的实施起到了很好的效果㊂如严格实行排放和油品标准的同时，不断推广和使用新能源，积极提高机动车的电动化率等措施，使得深圳市机动车辆虽然在增加，但是尾气排放的污染问题却不严重，ＮＯ２类污染问题仍然能够得到很好的缓解㊂除了宏观上产业结构和能源结构的不断优化，深圳市实施的持续性和针对性的具体措施对于空气质量的改善也起到至关重要的作用㊂对于控制目标，在持续控制传统污染物的同时，随着首要污染物的变化，及时加入新型污染物的控制㊂如针对Ｏ３污染加剧的问题，深圳市及时展开对其前体物ＶＯＣｓ的防控，并且起到作用，虽然没有显著降低Ｏ３浓度，却使得Ｏ３污染没有再继续加剧㊂但是，在污染源的控制方面，尤其是在Ｏ３前体物ＶＯＣｓ的控制上，主控污染源多关注人为活动排放的ＶＯＣｓ，而忽略对于生物性ＶＯＣｓ的关注和防控㊂大量研究表明，多数植物能释放ＶＯＣｓ，参与Ｏ３生成［２９⁃３１］㊂因此，弄清楚深圳市生物性ＶＯＣｓ的清单，及其对Ｏ３生成的贡献，进而调整深圳市植被组成对Ｏ３污染问题的缓解也至关重要㊂在油品使用产生的污染控制方面，深圳市通过不断地调整燃油品质和发展新能源，如，油品脱硫㊁降Ｎ燃烧器的使用以及大量使用电力等新能源，最终成功使得相应污染物实现减排，污染问题也得到了有效的缓解㊂３．２㊀结论与建议深圳市自改革开放以来，在经济快速发展的过程中，虽然也经历了较严重的大气污染问题，如雾霾污染问题，但是目前深圳市的空气质量已经达到并保持在良好的水平㊂深圳市各类型空气污染物与城市社会经济发展均符合ＥＫＣ模型假说，进一步验证了ＥＫＣ模型在空气污染问题中的应用㊂其中ＰＭ１０㊁ＮＯ２和ＳＯ２均已经很快越过了ＥＫＣ曲线的 拐点 ，达到国家空气质量一级标准，进入改善阶段㊂目前深圳市的首要污染物为Ｏ３，归结于深圳市的及时防控措施的实施，近几年Ｏ３浓度虽并没有持续严重恶化，但是一直保持在较高水平甚至有上升的趋势㊂针对Ｏ３污染问题，深圳市今后应重点关注的方向有：城市人为排放ＶＯＣｓ和植物释放ＶＯＣｓ对Ｏ３生成的相对贡献；城市热环境对Ｏ３浓度的影响等㊂深圳市空气污染问题的快速成功治理，离不开深圳市针对空气污染问题的防控措施的实施㊂研究表明通过有效的治理措施的实施，城市空气污染问题随着城市社会经济发展的变化是可以尽早越过ＥＫＣ模型的拐点，实现持续改善的㊂总结深圳市空气质量改善历程和措施，发现主要有两大主要方向：宏观上严格把控；微观上精准治理㊂宏观上，重点放在产业结构和能源结构的快速调整上㊂而在微观精细化的管理上，针对空气污染的治理政策一定要具有持续性㊁精准性和及时性特点㊂例如，针对ＳＯ２㊁ＮＯ２和ＰＭ１０的持续性和精准性治理：工业㊁热电厂㊁机动车㊁扬尘污染等的持续管控；针对Ｏ３污染治理的及时性：摸清污染源之后，成立专项及时进行控制㊂面对新兴的污染源，如粤港澳大湾区发展带来的港口污染问题也及时的进行防控，以至于没有使空气污染问题得到恶化㊂等等措施，都为我国其他城市空气污染问题的治理提供了很好的借鉴㊂参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：［１］㊀ＳｏｎｇＣＢ，ＷｕＬ，ＸｉｅＹＣ，ＨｅＪＪ，ＣｈｅｎＸ，ＷａｎｇＴ，ＬｉｎＹＣ，ＪｉｎＴＳ，ＷａｎｇＡＸ，ＬｉｕＹ，ＤａｉＱＬ，ＬｉｕＢＳ，ＷａｎｇＹＮ，ＭａｏＨＪ．ＡｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎａ：ｓｔａｔｕｓａｎｄｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｓ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＰｏｌｌｕｔｉｏｎ，２０１７，２２７：３３４⁃３４７．［２］㊀ＺｈａｎｇＹＬ，ＣａｏＦ．Ｆｉｎｅｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅｍａｔｔｅｒ（ＰＭ２．５）ｉｎＣｈｉｎａａｔａｃｉｔｙｌｅｖｅｌ．ＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｐｏｒｔｓ，２０１５，５：１４８８４．［３］㊀ＨａｎＬＪ，ＺｈｏｕＷＱ，ＬｉＷＦ，ＬｉＬ．Ｉｍｐａｃｔｏｆｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎｌｅｖｅｌｏｎｕｒｂａｎａｉｒｑｕａｌｉｔｙ：ａｃａｓｅｏｆｆｉｎｅｐａｒｔｉｃｌｅｓ（ＰＭ２．５）ｉｎＣｈｉｎｅｓｅｃｉｔｉｅｓ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＰｏｌｌｕｔｉｏｎ，２０１４，１９４：１６３⁃１７０．［４］㊀ＨａｎＬＪ，ＺｈｏｕＷＱ，ＬｉＷＦ．Ｆｉｎｅｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ（ＰＭ２．５）ｄｙｎａｍｉｃｓｄｕｒｉｎｇｒａｐｉｄｕｒｂａｎｉｚａｔｉｏｎｉｎＢｅｉｊｉｎｇ，１９７３⁃２０１３．ＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＲｅｐｏｒｔｓ，２０１６，６：２３６０４．［５］㊀韩立建．城市化与ＰＭ２．５时空格局演变及其影响因素的研究进展．地理科学进展，２０１８，３７（８）：１０１１⁃１０２１．［６］㊀郭施宏，高明，孟庆香，刘曼璐．空气质量与城镇化质量协调关系研究 基于全国７３个主要城市的数据．生态经济，２０１５，３１（３）：２５⁃３０．［７］㊀ＺｈａｏＸＬ，ＺｈｏｕＷＱ，ＨａｎＬＪ，ＬｏｃｋｅｄＤ．２０１９．ＳｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｉｎＰＭ２．５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｉｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｗｉｔｈｓｏｃｉｏｅｃｏｎｏｍｉｃｆａｃｔｏｒｓｉｎＣｈｉｎａᶄｓｍａｊｏｒｃｉｔｉｅｓ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ，２０１９，１３３：１０５１４５［８］㊀ＧｒｏｓｓｍａｎＧＭ，ＫｒｕｅｇｅｒＡＢ．ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＩｍｐａｃｔｓｏｆａＮｏｒｔｈＡｍｅｒｉｃａｎＦｒｅｅＴｒａｄｅＡｇｒｅｅｍｅｎｔ．ＮａｔｉｏｎａｌＢｕｒｅａｕｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃＲｅｓｅａｒｃｈ（ＮＢＥＲ），Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，１９９１．［９］㊀ＳｈａｆｉｋＮ，ＢａｎｄｙｏｐａｄｈｙａｙＳ．ＥｃｏｎｏｍｉｃＧｒｏｗｔｈａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＱｕａｌｉｔｙ：ＴｉｍｅＳｅｒｉｅｓａｎｄＣｒｏｓｓ⁃ｃｏｕｎｔｒｙＥｖｉｄｅｎｃｅ．Ｗａｓｈｉｎｇｔｏｎ，ＤＣ：ＴｈｅＷｏｒｌｄＢａｎｋ，１９９２．［１０］㊀林伯强，蒋竺均．中国二氧化碳的环境库兹涅茨曲线预测及影响因素分析．管理世界，２００９，（４）：２７⁃３６．［１１］㊀罗岚，邓玲．我国各省环境库兹涅茨曲线地区分布研究．统计与决策，２０１２，（１０）：９９⁃１０１．［１２］㊀程曦．太湖水质变化与经济发展关系研究 基于环境库兹涅茨曲线（ＥＫＣ）方法．环境与可持续发展，２０１２，３７（５）：７３⁃７７．［１３］㊀赵淑娟，刘海英．基于ＥＫＣ曲线的黑龙江省水环境与经济发展关系研究．国土与自然资源研究，２０１３，（２）：５６⁃５８．［１４］㊀丁焕峰，李佩仪．中国区域污染影响因素：基于ＥＫＣ曲线的面板数据分析．中国人口㊃资源与环境，２０１０，２０（１０）：１１７⁃１２２．［１５］㊀张丽峰．北京碳排放与经济增长间关系的实证研究 基于ＥＫＣ和ＳＴＩＲＰＡＴ模型．技术经济，２０１３，３２（１）：９０⁃９５．［１６］㊀谌伟，李小平，孙从军，程曦，蔡婧．１９９９ ２００５年上海市纵向时间序列生态足迹分析．生态环境，２００８，１７（１）：４２２⁃４２７．［１７］㊀ＨａｏＹ，ＬｉｕＹＭ．ＴｈｅｉｎｆｌｕｅｎｔｉａｌｆａｃｔｏｒｓｏｆｕｒｂａｎＰＭ２．５ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｉｎＣｈｉｎａ：ａｓｐａｔｉａｌｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃａｎａｌｙｓｉｓ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｌｅａｎｅｒＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎ，２０１６，１１２：１４４３⁃１４５３．［１８］㊀严智勇．深圳市近年来环境空气质量情况及主要影响因素分析研究．环境科学与管理，２０１４，３９（８）：１２５⁃１２９．［１９］㊀唐喜斌．深圳大气质量改善经验总结．绿色科技，２０１７，（１４）：８⁃１０．［２０］㊀ＨａｎＬＪ，ＺｈｏｕＷＱ，ＬｉＷＦ，ＱｉａｎＹＧ，ＷａｎｇＷＭ．Ｆｉｎｅｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ（ＰＭ２．５）ｄｙｎａｍｉｃｓｂｅｆｏｒｅａｎｄａｆｔｅｒＣｈｉｎａᶄｓ ＲｅｆｏｒｍａｎｄＯｐｅｎｉｎｇｕｐ ｐｏｌｉｃｙｉｎＳｈｅｎｚｈｅｎ．ＰｈｙｓｉｃｓａｎｄＣｈｅｍｉｓｔｒｙｏｆｔｈｅＥａｒｔｈ，ＰａｒｔｓＡ／Ｂ／Ｃ，２０１９，１１１：１００⁃１０４．［２１］㊀ＨａｎＬＪ，ＺｈｏｕＷＱ，ＰｉｃｋｅｔｔＳＴＡ，ＬｉＷＦ，ＱｉａｎＹＧ．ＭｕｌｔｉｃｏｎｔａｍｉｎａｎｔａｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎＣｈｉｎｅｓｅｃｉｔｉｅｓ．ＢｕｌｌＷｏｒｌｄＨｅａｌｔｈＯｒｇａｎ，２０１８，９６（４）：２３３⁃２４２Ｅ．［２２］㊀ＨｕａｎｇＲＪ，ＺｈａｎｇＹＬ，ＢｏｚｚｅｔｔｉＣ，ＨｏＫＦ，ＣａｏＪＪ，ＨａｎＹＭ，ＤａｅｌｌｅｎｂａｃｈＫＲ，ＳｌｏｗｉｋＪＧ，ＰｌａｔｔＳＭ，ＣａｎｏｎａｃｏＦ，ＺｏｔｔｅｒＰ，ＷｏｌｆＲ，ＰｉｅｂｅｒＳＭ，ＢｒｕｎｓＥＡ，ＣｒｉｐｐａＭ，ＣｉａｒｅｌｌｉＧ，ＰｉａｚｚａｌｕｎｇａＡ，ＳｃｈｗｉｋｏｗｓｋｉＭ，ＡｂｂａｓｚａｄｅＧ，Ｓｃｈｎｅｌｌｅ⁃ＫｒｅｉｓＪ，ＺｉｍｍｅｒｍａｎｎＲ，ＡｎＺＳ，ＳｚｉｄａｔＳ，ＢａｌｔｅｎｓｐｅｒｇｅｒＵ，ＥｌＨａｄｄａｄＩ，ＰｒéｖôｔＡＳＨ．ＨｉｇｈｓｅｃｏｎｄａｒｙａｅｒｏｓｏｌｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎｔｏｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅｐｏｌｌｕｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｈａｚｅｅｖｅｎｔｓｉｎＣｈｉｎａ．Ｎａｔｕｒｅ，２０１４，５１４（７５２１）：２１８⁃２２２．［２３］㊀ＦｉｓｈｍａｎＪ，ＣｒｕｔｚｅｎＰＪ．Ｔｈｅｏｒｉｇｉｎｏｆｏｚｏｎｅｉｎｔｈｅｔｒｏｐｏｓｐｈｅｒｅ．Ｎａｔｕｒｅ，１９７８，２７４（５６７４）：８５５⁃８５８．［２４］㊀ＣｈａｎＣＫ，ＹａｏＸＨ．ＡｉｒｐｏｌｌｕｔｉｏｎｉｎｍｅｇａｃｉｔｉｅｓｉｎＣｈｉｎａ．ＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００８，４２（１）：１⁃４２．［２５］㊀ＰｌａｎｎｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｉｃａｌＳｕｐｐｏｒｔＤｉｖｉｓｉｏｎ，ＣａｌｉｆｏｒｎｉａＡｉｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＢｏａｒｄ．ＴｈｅＯｚｏｎｅＷｅｅｋｅｎｄＥｆｆｅｃｔｉｎＣａｌｉｆｏｒｎｉａ．Ｓａｃｒａｍｅｎｔｏ：ＰｌａｎｎｉｎｇａｎｄＴｅｃｈｎｉｃａｌＳｕｐｐｏｒｔＤｉｖｉｓｉｏｎ，ＣａｌｉｆｏｒｎｉａＡｉｒＲｅｓｏｕｒｃｅｓＢｏａｒｄ，２００３．［２６］㊀ＦａｌｌｍａｎｎＪ，ＦｏｒｋｅｌＲ，ＥｍｅｉｓＳ．Ｓｅｃｏｎｄａｒｙｅｆｆｅｃｔｓｏｆｕｒｂａｎｈｅａｔｉｓｌａｎｄｍｉｔｉｇａｔｉｏｎｍｅａｓｕｒｅｓｏｎａｉｒｑｕａｌｉｔｙ．ＡｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２０１６，１２５：１９９⁃２１１．［２７］㊀郭秋萍，邹振东，李宏永，邱国玉．深圳市城中村的热环境特征与热岛强度分析．生态环境学报，２０１５，２４（３）：４２７⁃４３５．［２８］㊀张兴赢，张鹏，张艳，李晓静，邱红．近１０ａ中国对流层ＮＯ２的变化趋势㊁时空分布特征及其来源解析．中国科学Ｄ辑：地球科学，２００７，３７（１０）：１４０９⁃１４１６．［２９］㊀刘益曦，胡春，刘培蕾，朱圣潮．城市常见植被固碳与ＶＯＣ排放的相关性及其应用潜力．中南林业科技大学学报，２０１５，３５（４）：９７⁃１０４，１１３⁃１１３．［３０］㊀池彦琪，谢绍东．基于蓄积量和产量的中国天然源ＶＯＣ排放清单及时空分布．北京大学学报：自然科学版，２０１２，４８（３）：４０⁃４１．［３１］㊀崔凤，任荣，熊峰．植物ＶＯＣ排放．科技与创新，２０１７，（１９）：１３８⁃１３９．３０９５㊀１７期㊀㊀㊀赵秀玲㊀等：我国典型城市空气质量演变及其调控 以深圳市２０００ ２０１７年为例㊀。
中国公众空气质量感知的时空演化及其驱动因素分析
中国公众空气质量感知的时空演化及其驱动因素分析目录1. 内容描述 (2)1.1 研究背景与意义 (2)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 研究内容与方法 (4)2. 研究区域与数据来源 (5)2.1 研究区域概述 (6)2.2 空气质量数据来源 (7)2.3 研究方法与技术路线 (8)3. 中国公众空气质量感知时空演化分析 (8)3.1 感知时空分布特征 (9)3.2 感知时空演化趋势 (10)3.3 感知时空演化模式 (12)4. 空气质量感知时空演化的驱动因素分析 (13)4.1 自然因素分析 (15)4.1.1 地形地貌因素 (16)4.1.2 气候因素 (17)4.2 社会经济因素分析 (18)4.2.1 工业发展水平 (20)4.2.2 城市化进程 (21)4.2.3 交通发展状况 (22)4.3 政策与管理因素分析 (23)4.3.1 环境保护政策 (24)4.3.2 空气质量监测与管理 (26)5. 案例分析 (27)5.1 案例选择与概述 (28)5.2 案例空气质量感知时空演化分析 (29)5.3 案例驱动因素分析 (31)6. 时空演化模型构建与验证 (33)6.1 模型构建 (34)6.1.1 模型选择 (35)6.1.2 模型参数设置 (35)6.2 模型验证 (36)6.2.1 模型拟合度检验 (37)6.2.2 模型预测能力检验 (38)7. 结论与展望 (39)7.1 研究结论 (40)7.2 研究不足与展望 (42)1. 内容描述本研究旨在深入探讨中国公众对空气质量感知的时空演化特征及其背后的驱动因素。
随着工业化进程的加快和城市化进程的不断推进，空气污染成为影响人们生活质量的重要环境问题之一。
近年来，中国政府采取了一系列措施来改善空气质量，并取得了显著成效。
然而，公众对空气质量的认知与实际状况之间存在差异，这种认知差异不仅受到环境质量本身的影响，还与社会经济条件、媒体传播、健康意识等多方面因素密切相关。
《2024年鄂尔多斯市大气污染时空变化特征及防治措施探析》范文
《鄂尔多斯市大气污染时空变化特征及防治措施探析》篇一一、引言鄂尔多斯市，位于我国北方内陆地区，近年来随着经济的快速发展，工业化和城市化进程加速，大气污染问题日益突出。
大气污染不仅对居民的生活质量造成严重影响，还对城市的可持续发展提出了严峻挑战。
本文将对鄂尔多斯市大气污染的时空变化特征进行分析，并探讨有效的防治措施。
二、鄂尔多斯市大气污染的时空变化特征（一）时间变化特征鄂尔多斯市的大气污染在时间上呈现出明显的季节性变化。
冬季由于供暖需求大，燃煤量增加，导致大气污染物排放量明显上升。
而夏季由于降雨较多，有利于大气污染物的扩散和沉降，污染程度相对较低。
此外，工业生产、交通运输等人类活动也会对大气污染程度产生影响。
（二）空间分布特征鄂尔多斯市的大气污染在空间上呈现出一定的分布规律。
工业区、城市中心等人口密集区域的污染程度较高，而农村、郊区等地区污染程度相对较低。
此外，不同区域的大气污染物种类和浓度也存在差异，如颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等污染物在不同区域的分布和浓度有所差异。
三、大气污染成因分析鄂尔多斯市大气污染的成因主要包括以下几个方面：一是工业生产过程中的污染物排放；二是交通运输产生的尾气排放；三是城市供暖产生的燃煤排放；四是气象条件不利于污染物的扩散和沉降。
此外，城市规划不合理、环保意识不强、监管不力等因素也加剧了大气污染问题。
四、防治措施探析针对鄂尔多斯市大气污染的时空变化特征和成因分析，本文提出以下防治措施：（一）加强工业污染治理加大对工业企业的环保监管力度，推动企业实施清洁生产，减少污染物排放。
加强工业废水、废气、固体废物的处理和处置，确保达标排放。
（二）优化交通运输结构推广绿色出行方式，鼓励市民使用公共交通、骑行、步行等低碳出行方式。
加强交通管理，减少交通拥堵，降低机动车尾气排放。
（三）推进城市供暖改革推广清洁能源供暖，如地热能、太阳能等，减少燃煤供暖的比重。
加强供暖设施的环保改造，提高能源利用效率。
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地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA第71卷第8期2016年8月V ol.71,No.8August,2016中国城市空气质量时空演化特征及社会经济驱动力蔺雪芹1，王岱2（1.首都师范大学资源环境与旅游学院，北京100048；2.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101）摘要：城市空气污染是中国在快速城镇化和经济发展过程中亟待解决的难题。
利用2013年和2014年全国城市空气质量数据，综合ArcGIS 空间分析和统计分析，从年度、季节、月份、小时4个时间尺度比较归纳了全国城市空气质量的时空间演化特征，并采用空间计量模型，从全国和区域两个空间尺度，量化分析了城市空气质量变化的社会经济驱动力。
结果表明：①全国城市空气质量全年达标天数比例增加，但空气污染程度加重，高污染区域恶化态势明显；②城市空气质量与生产生活活动表现出一定的时间耦合性，基本呈现“日出趋差、日落趋优”的态势；③全国城市空气污染表现出“东重西轻、北重南轻”的空间格局，区域一体化态势明显；④区域城市空气污染的总体程度和分布结构具有明显的分异特征，区域空气污染形成和演化路径可基本归纳为：“重点城市污染加重—重点城市污染扩散—区域整体污染加重—重点城市引领治污—区域污染联防联控—区域整体污染减轻”；⑤从全国层面看，能源消耗、工业化和技术进步是推动城市空气质量恶化的重要因素，经济发展对城市空气质量改善具有显著的推动作用。
⑥受各地区资源环境基础和社会经济发展阶段影响，各类社会经济因素对城市空气质量改善的驱动方向和驱动强度差异明显。
在结论的基础上，讨论了中国经济发展和环境变化关系的区域分异以及发展理念。
关键词：城市空气质量；时空演化；社会经济；驱动力；城市；中国DOI:10.11821/dlxb2016080061引言改革开放以来，中国逐渐进入经济高速增长和城镇化快速推进时期。
1978-2012年，中国国内生产总值由3645亿元增长至518942亿元，年均增速9.98%；城市化率由17.92%上升至52.57%，年均增速0.96%。
经济发展和城镇化水平提升无疑推动了中国物质财富短时期内的快速积累和人民生活水平的大幅提高。
同时，也造成在许多城镇化地区出现了严重的生态环境问题，尤其是大气污染、灰霾、光化学烟雾等复合型大气污染问题日益突出[1-2]。
2011年秋冬中国东部及中部部分地区首次连续出现雾霾天气，2013年更是遭遇有观测记录以来最严重的污染天气[3]，严重影响城市及区域的大气环境及公共健康[4-5]，大气污染已经成为阻碍中国城市实现可持续发展的重要因素[6]。
多尺度了解城市空气质量变化不仅有利于科学认知城市大气污染变化特征，还可以为区域性预防控制措施的制定收稿日期：2016-03-02;修订日期：2016-06-01基金项目：国家自然科学基金重点项目(41430636);教育部人文社会科学研究青年基金项目(16YJC790056)[Foundation:Key Program of National Natural Science Foundation of China,No.41430636;Youth Program of the Humanities and Social Science Research of Ministry of Education,No.16YJC790056]作者简介：蔺雪芹(1980-),女,甘肃武威人,博士,副教授,中国地理学会会员(S110008585M),研究方向为城市地理与区域可持续发展。
E-mail:lin-xueqin@通讯作者：王岱(1978-),男,河北保定人,博士,助理研究员,中国地理学会会员(S110006157M),研究方向为经济地理与区域可持续发展。
E-mail:wangdai@1357-1371页地理学报71卷实施提供参考借鉴。
基于地理学视角的城市空气质量相关研究主要集中在两个方面：①不同尺度及典型地区空气质量的变化特征解析。
如对全国尺度[7-8]、西部工业城市[9-10]、北方典型城市[11-12]空气质量的年际变化特征，城市和乡村空气质量比较[13]，以及重大节事活动期间空气质量变化特征分析[14]等。
有研究认为，大气污染物浓度的地区差异主要是由于城镇化水平的不均衡发展造成的[15]，在城镇化快速发展和人口密集地区，大气污染程度明显高于城镇化水平较低的区域，因此经济发达、人口密集的东部沿海地区，如京津冀、长三角、珠三角等成为研究的热点区域[16-22]。
②空气质量的影响因素研究。
引起空气质量变化的因素比较复杂，已有研究大多集中在自然环境要素对空气质量变化的影响方面。
如气象要素[23-24]、风场[25]、沙尘暴[26]、大雾天气[27]、城市热岛效应[28]等。
一些研究关注了社会经济要素对大气环境质量的影响，如基于环境库兹涅兹曲线研究了经济增长与大气环境的非线性关系[29-30]，还有学者研究了城市化[31]、城市建成区、人口分布以及工业发展[32]、交通[33]、能源结构[34]以及油价变动[35]等对大气污染和空气质量的影响。
在总结中国城市空气质量时空演化特征方面，现有研究已经涉及多个空间尺度和时间尺度，但缺乏对不同时空间尺度的比较分析；在对城市空气质量影响机制的阐释方面，现有成果涉及的自然—人文因素比较全面，而本文特别要关注的是社会经济要素对空气质量影响的动力机制在不同时空间尺度和不同地区的差异性。
瞄准这一问题的理论意义是探索人地关系演进过程和内在机理，现实目的是为制定因地制宜的大气污染防控措施提供科学依据。
2研究区域与研究方法2.1研究区域和数据来源2012年中国颁布新的《环境空气质量标准》(GB3095-2012)，空气质量监测数据由空气污染指数（Air Pollution Index,API）改为空气质量指数（Air Quality Index,AQI）。
2013年京津冀、长三角、珠三角等重点区域以及直辖市和省会城市共74个城市按照新标准开始进行监测，2014年161个环境保护重点城市和国家环保模范城市开始实施新标准。
本文以执行环境空气质量新标准的161个城市为研究区，采用2013-2014年月、天、小时AQI数据，运用统计分析和ArcGIS空间分析，对城市空气环境质量的时空变化特征进行分析。
区域传播性和城市间输送是大气环境污染的一个重要特征，单体城市空气质量优劣受到相邻城市污染状况的影响[16,36]。
基于此，按照所属省份区位，结合经济发展水平和一体化发展特征，将研究城市划分为11个区域（表1）。
鉴于海口、三亚、拉萨3市各时间尺度下AQI变化幅度较小，为规避在因素分析过程中对显著程度的平滑影响，不纳入表1中国11个区域划分及城市个数分布Tab.1Descriptions of the study area in China区域名称京津冀地区珠三角地区东北地区黄河中游地区长江上游地区西北地区省(市、区)北京、天津、河北广东吉林、辽宁、黑龙江山西、河南、陕西、内蒙古四川、重庆甘肃、青海、宁夏、新疆城市个数1321162299区域名称长三角地区山东半岛地区长江中游地区海峡西岸地区南贵昆地区省(市、区)上海、浙江、江苏山东湖南、湖北、安徽、江西福建贵州、云南、广西城市个数2517143913588期蔺雪芹等：中国城市空气质量时空演化特征及社会经济驱动力区域划分。
研究数据中，空气质量数据包括中国环境监测统计总站发布的2013-2014年74个城市每月空气质量综合指数（Air Quality Composite Index,AQCI），环境保护部数据中心发布的2014年1-12月161个城市每日空气质量指数（AQI），新浪微博号“中国城市空气污染排行”播报的74个城市2013-2014年每日及每小时空气质量数据。
社会经济发展数据主要来自《2014年中国城市统计年鉴》、《2013年中国城市建设统计年鉴》、全国及各省（市、区）《第二次全国科学研究与试验发展（R&D）资源清查主要数据公报》，以及各省（市、区）2012年统计年鉴。
2.2空气质量空间效应检验模型2.2.1全局自相关模型采用全局自相关描述城市单元空气质量变化的整体分布状况，以判断城市空气质量变化在空间上是否存在集聚性，通常用的检验统计量有Global Moran's I指数[37-38]，计算公式如下：Moran's I=n∑i=1n∑j=1n W ij(x i-xˉ)(x j-xˉ)æèçöø÷∑i=1nj=1nWij∑i=1n(xi-xˉ)2,(i≠j)（1）式中：x i、x j分别为城市单元i和j的空气质量观测值；n为城市总数；W ij为空间权重，采用邻接标准来定义，即当i和j邻接时，W ij=1，否则W ij=0；i=1,2,…,n；j=1,2,…,m，xˉ为x的平均值。
Global Moran's I取值范围介于-1~1之间，通过I值可以判断区域城市空气质量水平的集聚程度。
I>0时表示空间正相关，即区域城市空气质量呈集聚分布，I<0时表示空间负相关，即区域城市空气质量呈扩散或均匀分布，当I=0时表示空间不相关，即城市空气质量呈无规律的随机分布。
显著性检验可使用标准化统计量Z检验来实现，计算公式如下：Z=（2）当选用95%的置信水平时，|Z|>1.96，表示空间自相关显著。
2.2.2局域自相关模型局域自相关分析可以用来度量局部空间单元相对于整体研究范围空间自相关的影响程度，即一个区域单元的空气质量与邻近单元上空气质量特征的相关程度，计算公式如下：Local Moran's I=n(xi-xˉ)∑j=1m W ij(x j-xˉ)∑i=1n(x i-xˉ)2,(i≠j)（3）式中：x i、x j分别为城市i和j的空气质量观测值；n为城市个数；W ij为空间权重，i=1, 2,…,n，j=1,2,…,m，m为与城市i地理上相邻接的城市个数。
局域自相关空间关联模式划分为H-H、H-L、L-H和L-L4种类型，其空间含义分别为：H-H（L-L）集聚型表示局部Moran's I为正值，表示城市空气质量与其相邻城市空气质量之间存在正的空间自相关，即高水平（或低水平）空气质量城市在空间上集聚；H-L（L-H）集聚型表示局部Moran's I为负值，表示城市与其相邻城市之间存在负的空间自相关，即高水平（或低水平）空气质量城市被低水平（或高水平）空气质量城市包围。
1359地理学报71卷2.3基于空间效应的城市空气质量驱动力模型2.3.1基本模型设定根据已有理论和实证研究成果，选取人口密度（X1）、人均GDP （X2）、城市化水平（X3）、工业产值占GDP比重（X4）、能源消耗总量（X5）、民用汽车总量（X6）、环保投资额占GDP比重（X7）、R&D经费支出占GDP比重（X8），对应探究人口集聚、经济发展、城市化、工业化、能源消耗、社会发展、环境规制、技术进步等对城市空气质量变化的影响。