PM2.5污染对中国人口死亡率的影响——基于346个城市面板数据的实证分析

中国生态文明建设和“健康中国”战略强调切实治理影响人口健康的环境问题,建设健康人居环境。论文基于2000年和2010年中国人口普查资料以及2005年和2015年各省级行政单元1%人口抽样调查等数据资料,论文使用探索性空间分析方法刻画中国城市人口死亡率的时空变化特征,并采用空间回归方法,揭示城市PM_2.5的平均浓度对人口死亡率的影响及其空间溢出效应,以及社会经济因素对PM_2.5—人口死亡率关联的调节效应。结果表明：① 中国城市人口死亡率的空间分布特征呈现明显的异质性,高死亡率地区早期集聚分布于西南地区,2005年后在西南地区、华北地区、华东地区和华中地区呈现逐渐集聚分布态势。低死亡率地区长期集中分布于西北地区、东北地区、长三角地区、珠三角地区和京津两市。② 人口死亡率的分布存在空间关联性,高—高类型地区早期集中分布于西南地区,后期向东扩展;低—低类型地区主要分布于北疆、内蒙古西部和广东省及其周边地区。③ 城市PM_2.5浓度对人口死亡率具有显著的正向影响,并且对邻近地区的人口死亡率具有显著的空间溢出效应。④ 中国城市PM_2.5浓度对人口死亡率的影响存在学历差异和城乡差异,地区高学历人群集聚可降低PM_2.5的健康风险,城镇化发展进程缓慢则会加重PM_2.5的健康风险。研究旨在为防范空气污染暴露导致的健康风险、建设健康人居环境提供科学依据。     

基于步行性的城市热环境暴露风险区识别及其健康效应——以武汉市主城区为例

以武汉市主城区为例,运用大气校正法反演地表温度,基于步行指数计算步行性,通过空间叠加识别出高步行-高热类(预警空间)、高步行-低热类(友好空间)、低步行-高热类和低步行-低热类4类空间,并基于脆弱人群视角探究城市的健康公平性。结果表明：预警空间占全域12.53%,呈大小落石状分布于城市中心区,友好空间占全域1.13%,零星散落于预警空间内。研究区内32.50%的常住人口生活在预警空间,33.11%的儿童和40.01%的老年人生活在高步行性和高热环境暴露风险的空间中,预警空间对老年人表现出明显的倾向性,老年人健康风险较高。此外,儿童相对于老年人更多生活在低步行性空间,老年人相对于儿童面临更高的热环境暴露风险。     

居民活动视角的城市雾霾灾害韧性评估 ——以南京市主城区为例

基于居民活动视角解读城市雾霾灾害韧性潜在的人地关系内涵,以南京市主城区进行韧性评估的实证分析,提出针对性韧性提升策略。结果表明：① 主城区雾霾灾害韧性整体处于处于低水平,现状建成环境适应性效果有限。② 居民活动扰动性、建成环境适应性分别呈现冷热“多核”圈层集聚、“带状”集聚的空间特征,两者匹配失衡导致霾灾害韧性的空间分异不显著且大部分地区水平较低。③ 居民活动扰动性主要受雾霾严重性的直接或间接影响,建成环境适应性受生态减霾性、设施避霾性影响均较大,雾霾灾害韧性则更受居民活动扰动性影响。雾霾灾害韧性的建设应针对性地提升建成环境适应性或降低居民活动扰动性,并注重两者在空间优化措施上的匹配。     

基于GWR模型的中国城市雾霾污染影响因素的空间异质性研究

基于全国城市的PM_2.5监测数据,识别PM_2.5的时空分布特征,并着重利用地理加权回归模型分析自然和社会经济因素对PM_2.5影响的空间异质性。结果显示：2015年全国PM_2.5的年均浓度为50.3 μg/m3,浓度变化呈现冬高夏低,春秋居中的“U型”特征;PM_2.5的空间集聚状态明显,其中京津冀城市群是全国PM_2.5的污染重心。地理加权回归结果显示：影响因素除高程外,其余指标均呈现正负两种效应,且影响程度具有显著的空间差异性特征。从回归系数的贡献均值来看,自然因素对城市PM_2.5浓度影响强度由高到低依次是高程、相对湿度、温度、降雨量、风速、植被覆盖指数;各类社会经济指标对城市PM_2.5浓度影响强度排名依次是人口密度、研发经费、建设用地比例、产业结构、外商直接投资、人均GDP。由于各指标对城市PM_2.5浓度变化的影响程度存在着空间异质性,因此在制定大气治理对策时可以考虑不同指标影响程度的空间差异,从而使得治霾对策更具针对性。     

大气污染物排放量与颗粒物环境空气质量的空间非协同耦合研究——以武汉市为例

针对区域大气污染物排放量与空气质量在时空分布上存在不完全协同、匹配的现象,论文选择SO₂、NO_X、PM_2.5、CO和VOCs作为大气污染物指标,选择气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)表征颗粒物环境空气质量,以武汉市为例,综合应用耦合模型和空间错位指数模型研究2类指标之间的空间非协同耦合规律。主要结论如下：① 武汉市大气污染物排放量与颗粒物空气质量具有不同空间分布特征,大气污染物排放量呈现由城市中心城区向远城区递减的趋势,其中SO₂、PM_2.5和VOCs的排放具有明显的中心聚集现象,而NO_X和CO聚集现象不显著,且与道路分布明显相关;AOD分布具有明显的空间差异性,总体上呈由西北向东南依次递减的趋势。② 武汉市大气污染物排放与颗粒物空气质量的空间非协同耦合规律：越靠近城市中心城区,空间协同耦合现象越显著,空间错位现象越弱;越远离主城区,空间非协同耦合现象越显著,空间错位现象越显著;SO₂排放量与AOD在武汉市远城区的空间错位指数均大于0.7,且耦合度指数小于0.3,呈现较强的非协同耦合特征,NO_X、VOCs、PM_2.5的排放量与AOD在武汉中心城区的空间错位指数均小于0.5,且耦合度指数大于0.5,协同耦合现象较为显著。③ 基于时空非协同耦合分析城市大气环境污染治理建议：针对污染物与AOD空间错位不显著的城市中心城区,以本地减排治理为主;针对污染物与AOD空间错位显著的远城区,应在污染溯源分析的基础上进行区域协调综合治理。     

社区公园空气污染暴露特征及其居民感知——以广州市中心城区为例

基于空气污染监测与问卷调查数据,研究了广州中心城区33个社区公园空气污染暴露特征、影响因素及其居民对空气污染感知。主要结论为：1）各区社区公园空气污染暴露风险及其空间格局分布差异较大,低暴露风险公园所占比例较小。2）空气质量指数（AQI）、PM_1.0和PM₁₀与社区公园面积呈显著负相关;AQI、PM_1.0、PM₁₀和PM_2.5与斑块形状指数呈显著正相关关系;二氧化碳（CO₂）与离城市主干道距离呈显著负相关,但社区公园1 km缓冲区范围内城市道路密度与其空气污染关系不大。3）超过1/3的居民对社区公园空气污染程度的主观感知优于客观测度的空气污染水平。4）可替代活动空间以及社区公园可达性影响居民空气污染暴露风险。由于社区公园面积规模较小,对空气污染减缓作用有限,未来应尽可能规划面积规模较大、可达性较高、形状更饱满且远离交通主干道的社区公园。     

中国城市空气污染时空分布格局和人口暴露风险

近年来,中国空气污染及其对人口健康危害的时空分布呈现出新的特征。论文使用5 a(2015—2019年)间逐小时的空气质量监测数据,利用变化率计算、热点分析、趋势分析和超标频数统计等方法,分析了中国332个城市的空气质量及人口空气污染暴露风险的时空分布特征,结论如下：① 中国城市近年来空气质量有好转趋势,环境空气质量指数(AQI)下降的城市占所研究城市总数的91.3%;PM_2.5、PM₁₀、SO₂和CO等4种污染物浓度均有所下降,而NO₂和O₃浓度有所上升;② PM_2.5、PM₁₀、SO₂和CO浓度变化率的热点分布于新疆地区和云南—华南地区,NO₂浓度变化率的热点为新疆地区和河套平原,O₃浓度变化率的热点为华北平原至长江中下游流域;西北地区和华南地区空气质量变化幅度较小;③ 9个城市在PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、O₃和CO等6种污染物中均有暴露,分布于山西、河北与山东。暴露风险均为0级的低风险城市共有12个,分别位于新疆、云南、贵州、四川、广东、福建和黑龙江。研究结论对于跨区域空气污染的协同治理以及制定差异化的空间人口流动管理政策具有重要参考价值。     

交通性体力活动与空气污染暴露交互作用下的健康综合效应评价——以南京市为例

针对空气污染问题严重的中国,仅单纯的强调主动式干预建成环境来促进居民体力活动水平,但可能造成居民长期暴露于有害气体中,反而使得居民的健康效益受损。为此,本文以南京市为例,尝试从个体视角分析居民进行交通性体力活动所收获的健康效益。研究发现,并不是只要进行体力活动就是有益身体健康的,需要根据不同的天气状况而定。在空气质量比较好的情况下,体力活动的健康效益占主导地位,而在空气质量比较差的情况下,居民进行体力活动的健康效益不能抵消空气污染暴露造成的危害,活动越多,健康风险越高;在城市内部不同建成环境中进行体力活动的健康效应差异显著,老城区居民交通性体力活动的健康效益高于新城区和主城区,新城区空气污染暴露的健康负效益高于老城区和主城区,而老城区居民进行交通性体力活动的健康“净”效益大于新城区,主城区次之;不同交通小区的健康效应差异显著,体力活动健康“净”效益的热点集聚区是在功能集聚、交通便捷和绿地、水体景观覆盖率较高的区域,而靠近城市主干道、隧道等交通复杂的区域和工业园区是体力活动健康“净”效益的冷点集聚区。本文以期为提出更高效、合理的土地利用规划、设施布局与制定相关的交通政策提供科学依据。     

健康视角下城市建成环境对老年人日常步行活动的影响研究

“健康老龄化”背景下,促进身体活动是提升老年人健康水平的重要方式,也是当前多学科交叉研究的热点。依托南京市居民身体活动调查数据,选择老年人日常生活中最普遍且有益健康的步行活动作为研究主题,探究建成环境的影响,以期为相关理论与实践提供有益探索。研究表明：① 老年人日常步行空间范围可作为步行所涉及建成环境边界,不同类型的主要活动场所则可识别建成环境要素需求差异。② 日常生活所涉及的公共开放空间、商业及公共服务设施的密集性,以及主观建成环境感知对老年人交通性/休闲性步行活动具有显著影响。③ 基于老年人日常步行活动习惯及建成环境对步行活动的影响,可从有效供给日常步行生活空间、积极引导健康生活方式方面提出相应规划策略。     

中国地市尺度工业污染的集聚特征与影响因素

随着工业化的快速发展,中国工业污染形势极为严峻,而且不同工业污染物的分布有着明显的空间差异性。根据2013年中国286个地市工业废水、工业SO₂和工业烟（粉）尘等工业污染数据,以污染总量和污染强度为测度指标,采用探索性空间数据方法,引入空间计量经济模型,对全国工业污染的地理集聚特征及影响因素进行计量分析。结果显示：① 工业污染空间集聚显著,空间分布差异大。工业废水、工业SO₂、工业烟（粉）尘总量和强度存在显著的空间相关性和空间集聚性;废水总量东高西低,强度西高东低;SO₂总量北高南低且高污染区域较多,强度西高东低;烟（粉）尘总量与强度空间格局相似,集中于晋陕甘一带。② 工业污染空间溢出效应显著。三大污染物总量和强度均表现出显著的空间滞后和空间误差溢出效应,区域污染物排放会受到周边地区污染物排放的显著影响。③ 三类污染物由于不同的特性、空间格局和产业指向性,使得影响空间分布的关键因素存在有显著差异。经济发展水平、人口密度、第三产业比重、利用外资规模、能源强度的提升,会增加污染物总量,但经济发展水平、人口密度、科技支出水平的提升,则有利于降低污染强度。④ 要进一步降低工业污染,提高环境质量,既要充分重视工业污染的空间交互作用,加强地区间联防联控,同时也要提高区域经济发展水平,促进产业结构升级和生产工艺高级化,加大科技投入,控制能源强度,因地制宜、因势利导的制定差异化工业污染防治措施。     

沙尘天气过程对中国北方城市空气质量的影响

2014年4月23-25日中国北方地区经历了一次大范围的强沙尘天气过程.利用13个城市的空气质量和气象数据结合后向轨迹模式和MODIS deep-blue气溶胶光学厚度数据,研究沙尘天气过程对中国北方城市空气质量的影响,特别是对PM_2.5质量浓度的贡献。结果表明:来源于塔克拉玛干沙漠及其周边地区的沙尘途经甘肃西北部和内蒙古中西部的沙漠区进而影响下游城市。MODIS deep-blue气溶胶光学厚度的空间分布能够较好地反映出沙尘的水平运动特征。沙尘天气过程可以使中国北方城市PM_2.5和PM₁₀质量浓度分别增加7.5%～1 141.2%和344.0%～2 562.1%,可以有效地降低SO₂、NO₂和CO气体污染物的浓度,而对O₃的浓度影响较小。银川、大同和库尔勒沙尘天气过程期间平均SO₂、NO₂和CO浓度较非沙尘天气过程期间降低最明显,分别降低约80.0%、78.7%和62.1%。     

中国城市空气质量的区域差异及归因分析

开展城市空气质量时空格局演变特征及其影响因素的研究,对于深入认识城市环境与社会经济系统的互馈机理、制定高效的环境治理措施、提升城市发展质量具有重要的理论与实践意义。本文以中国全面实施《大气污染防治行动计划》的2014年为起点,刻画了2014—2019年286个地级以上城市6种空气污染物浓度（CO、NO₂、O₃、PM₁₀、PM_2.5、SO₂）的时空演变特征,并基于面板回归模型分析各污染物浓度之间的相互作用关系;进而利用随机森林模型对城市6种空气污染物浓度与13个自然和社会经济影响因子的关联强度进行探究,从中梳理出关键影响因子。结果显示：① 研究期内,O₃污染加剧,其余污染物年均浓度逐年下降,其中SO₂浓度降幅最大。虽然典型的重污染区范围有所减小,但京津冀、山东半岛、山西、河南等地区的城市空气污染物浓度仍相对较高。② 城市6种空气污染物浓度之间存在显著的相互影响关系,城市空气复合污染特征明显。③ 自然因素和社会经济因素对不同种类空气污染物浓度的影响差异较大,且与污染物浓度之间呈非线性响应关系。自然因素中,城市年均气温与空气污染物浓度的关联强度最大,其次是植被指数。社会经济影响因素中,土地城市化水平和二产比重是主导影响因子,其次是电力消耗总量和交通因子。偏依赖分析进一步刻画了不同污染物浓度对主导影响因子的响应突变阈值。鉴于人类对于自然环境和气象条件的控制能力有限,建议继续通过优化城市密度、控制人为排放源及严格的空气污染防控措施以进一步有效提高城市空气质量。     

中国城市群地区PM2.5时空演变格局及其影响因素

城市群作为中国新型城镇化主体形态,是支撑全国经济增长、促进区域协调发展、参与国际分工合作的重要平台,也是空气污染的核心区域。本文选取2000-2015年NASA大气遥感影像反演PM_2.5数据,运用GIS空间分析和空间面板杜宾模型,揭示了中国城市群PM_2.5的时空演变特征与主控因素。结果显示：① 2000-2015年中国城市群PM_2.5浓度呈现波动增长趋势,2007年出现拐点,低浓度城市减少,高浓度城市增多。② 城市群PM_2.5浓度以胡焕庸线为界呈现东高西低的格局,城市群间空间差异性显著且不断扩大,东部、东北地区浓度提升更快。③ 城市群PM_2.5年均浓度空间集聚性显著,以胡焕庸线为界,热点区域集中东部,范围持续增加,冷点集中在西部,范围持续缩小。④ 城市群内各城市间PM_2.5浓度存在空间溢出效应。不同城市群影响要素差异显著,工业化和能源消耗对PM_2.5污染有正向影响;外商投资在东南沿海和边境城市群对PM_2.5污染具有负向影响;人口密度对本地区PM_2.5污染主要具有正向影响,对邻近地区则相反;城市化水平在国家级城市群对PM_2.5污染有负向影响,在区域性和地方性城市群则相反;产业结构高级度对本地区PM_2.5污染有负向影响,对邻近地区则相反;技术扶持度对PM_2.5污染的影响显著,但存在滞后性和回弹效应。     

莫高窟PM10浓度与气象要素的关系

采用2018年敦煌莫高窟第16窟窟内与窟区PM₁₀浓度及气象数据,分析PM₁₀时空分布特征及其影响因素。结果表明：（1）两处监测点PM₁₀浓度主要分布在50 μg·m^-3以下,受重污染天气影响较小;春、冬、秋、夏季依次降低,窟区PM₁₀浓度在春、冬季高于窟内,夏、秋季反之。（2）PM₁₀浓度3月最高,9月最低,5—9月窟内月均值高于窟区。PM₁₀污染日数窟内5月最多,而窟区3、5月较多。（3）PM₁₀浓度日变化曲线在春季和秋季呈“双峰”型,夏季和冬季呈“单峰”型。（4）在半封闭环境的洞窟内,沙尘暴发生前后,PM₁₀浓度达到极值及恢复至原来水平的时间均滞后于窟区。（5）在不同季节PM₁₀浓度与气温、风速和降水呈负相关。除秋季外,PM₁₀浓度与相对湿度、气压呈正相关。（6）窟区全年主风向为ESE,在冬春两季,此风向PM₁₀浓度最高,PM₁₀主要来自三危山前的戈壁滩、干涸的大泉河河道以及窟前裸露的地表积尘。     

基于移动式监测的道路PM2.5浓度精细化时空模拟

作为主要的大气污染指标,PM_2.5浓度常来源于固定环境监测站点的监测与遥感影像数据,但时空精度普遍不足,难以揭示微尺度下城市内部PM_2.5时空分布情况。本文利用移动式监测方法,选择典型工作日(2017年11月27日),对广州市主城区道路以1 s和1 m为时空粒度进行PM_2.5浓度数据采集,并以早、晚出行高峰时段为对象,通过机器学习方法模拟道路PM_2.5精细化时空分布格局。结果表明,主城区早高峰道路PM_2.5浓度值相近的平均范围为24 m,晚高峰为15 m,PM_2.5浓度存在微尺度的时空异质性。利用多层感知器(MLP)构建的早、晚高峰PM_2.5浓度模型,拟合度分别达到0.70和0.68,明显优于传统的普通最小二乘法(OLS)线性回归模型。模型揭示出早高峰主城区全路网PM_2.5平均浓度为30.19μg/m3,晚高峰达到44.55μg/m3,部分高达94.82μg/m3,且“西高东低”的分布特征显著。本文提出的PM     

中国366个城市空气污染综合程度的时空演变特征分析

采用2016—2017年中国366个城市1 484个监测站点的空气质量近地监测数据，以期最大程度覆盖西部地区，填补现状对西北热点地区污染因子探讨的空白。运用空间描述性统计、空间插值、空间自相关、标准差椭圆与重心分析方法，从年度、季度、月度、日度对比的角度探讨中国空气质量的污染类型、发展趋势、集聚与迁移特征。研究发现:基于插值法，可将全国分为3个区域，临海性与山地性对空气质量优良区产生显著的正响应。山西是污染加重程度最大的省份，主要受SO₂浓度升高影响，而北京与河南是污染改善效果最明显的省份，主要是PM_2.5的治理成效显著。空气质量分布格局以新疆西部和冀鲁豫形成双核高值聚类模式，并且集聚深受温度分带的影响。空气质量总体分布朝向呈东北—西南方向，转移重心均分布在河南省，以向东北方向移动为主，这种分布变迁又重新定义了其季节分异。全国主要的污染类型以PM₁₀与PM_2.5为主。PM10主要分布在新疆地区，受风沙过境扬尘污染自然因素更大，PM_2.5主要分布在华中、华北、苏北地区，受人为经济活动影响更大。     

京津冀城市群大气污染的时空特征与影响因素解析

京津冀城市群是中国雾霾最严重的区域,在京津冀协同发展背景下,探究该地区大气污染的时空分布和影响因素具有重要意义。运用空间自相关分析和三种空间计量模型,分析了京津冀202个区县PM_2.5的时空分异特征,创新性地对自然与人文影响因素贡献及其空间溢出效应进行系统地甄别和量化。结果表明：2000-2014年来京津冀城市群PM_2.5浓度整体呈上升趋势,季节上呈秋冬高、春夏低,空间上呈东南高、西北低的特点,且城市建成区PM_2.5浓度比周围郊区和农村平均高10~20 μg/m³;2014年仅有13.9%的区县空气质量达标,PM_2.5浓度存在显著的空间集聚性与扩散性,城市间交互影响距离平均为200 km,邻近地区的PM_2.5每升高1%,将导致本地PM_2.5至少升高0.5%;社会经济内因对PM_2.5主要是正向影响,自然外因主要是负向影响;影响因素中对本地大气污染的直接效应贡献强度依次是：年均风速>年均气温>人口密度>地形起伏度>第二产业占比>能源消费>植被覆盖度,人均GDP、年降水量和相对湿度对本地PM_2.5没有显著影响;对邻近地区大气污染具有显著空间溢出效应的因素排序是：植被覆盖度>地形起伏度>能源消费>人口密度;对于自然和人文影响因素应分别采取针对性的适应策略和调控策略,加强区域间联防联控与合作治理,在城市群规划中注重环保规划与立法。     

基于灰色关联模型对江苏省PM2.5浓度影响因素的分析

采用克里金插值法分析2014年江苏省PM_2.5浓度空间分布特征,运用灰色关联模型计算PM_2.5浓度与影响因素间关联度,分析主要影响指标因子与PM_2.5浓度空间分布的相互关系。结果显示：① 江苏省PM_2.5浓度具有沿海低、内陆高,南部高、北部低的空间分布特征;② PM_2.5污染来源指标层的权重值最大（w_i = 0.4691）,空气质量与气象要素指标层的权重稍大（w_i = 0.2866）,城市化与产业结构层的权重值最小（w_i = 0.2453）;③ 在27个指标因子中,与PM_2.5浓度关联度为中度的仅有公路客运量、房屋建筑施工面积、园林绿地面积、人口密度等4个指标因子,PM_2.5与其余指标因子均呈强度相关联,其中与PM₁₀、O₃、降雨量、公路货运总量、地区工业总产值和第二产业占地区生产总值比重等指标的关联度较高;④ PM_2.5污染源指标层与PM_2.5浓度关联度值较大的城市分别是南京、无锡、常州、南通、泰州市;城市化与产业结构指标层与PM_2.5浓度关联度值较大的城市分别是徐州、苏州、盐城、常州市;空气质量与气象要素指标层与PM_2.5浓度关联度值较大的城市分别是盐城、扬州、常州、南通市。综合分析可知,影响指标因子关联度值与PM_2.5浓度空间分布有较好相关性。研究表明,灰色关联模型可有效分析影响PM_2.5浓度的主要因素,能对PM_2.5浓度影响指标进行定量分析与评价。