1998~2016年中国地级以上城市PM2.5污染时空格局

利用1998~2016年全球PM_2.5浓度栅格数据集，以地级以上城市为基本单元提取出PM_2.5浓度数据，采用核密度估计法、全局空间自相关、局部空间自相关、热点分析等方法探讨我国地级以上城市PM_2.5污染的时空格局演化规律.结果显示：①研究期内我国PM_2.5浓度总体呈现上升趋势，年均增长0.55μg/m³；.变化趋势可以分为2个阶段：1998~2007年呈快速增长态势；2008~2016年呈现"下降~增长~下降"的变化趋势.按地区分析，东部和中部地区呈现相似的变化趋势.西部地区和东北地区均整体呈现增长的态势，但西部地区变化较为平缓，东北地区波动较为剧烈.②研究期内核密度曲线峰值逐步右移，这表明中国地级以上城市PM_2.5污染程度总体上在加剧，且东部和中部城市加剧程度远大于西部.③PM_2.5污染在空间分布上具有显著的空间正相关特征.高值聚集区集中分布在山东、河南、河北、江苏、安徽、湖南、湖北的大部分地区以及四川东部地区，1998~2007年间高值聚集城市数量呈现增加的态势，2007年达到峰值，空间上表现为向西部和南部扩张；此后高值集聚城市数量逐渐减少，聚集区南界逐渐北移.低值聚集区集中分布在内蒙古、黑龙江西北部、新疆、西藏、台湾、海南、福建等地区.研究期内低值聚集区城市数量整体呈现先增加后减少的波动状态.     

2000~2019年中国PM2.5时空演化特征

本研究利用PM_2.5实测数据、MERRA-2 AOD与PM_2.5再分析数据、气象因子和夜间灯光等数据,基于极限梯度提升、梯度提升、随机森林模型和Stacking模型融合技术提出了PM_2.5浓度组合估算模型.在此基础上,从年、季、月尺度综合分析了2000~2019年中国PM_2.5时空变化特征.结果表明：①组合模型实现了中国2000年以来PM_2.5逐月浓度的可靠估算.②2000~2019年中国PM_2.5年均浓度呈快速增加保持稳定显著下降的趋势,2007年和2014年分别为增加到稳定和稳定到下降的转折点.PM_2.5月均浓度呈先降后升的"U"型趋势,最小值在7月,最大值在12月.③自然地理条件和人类活动奠定了中国PM_2.5浓度年度空间格局变化的基础,气象条件的逐月变化决定了PM_2.5浓度月度空间格局变化的主基调.④2000~2014年中国PM_2.5浓度的标准差椭圆中心向东移动,2014~2018年椭圆中心向西移动.1~3月椭圆中心向西移动,4~9月椭圆中心先北移后南移,9~12月椭圆中心向东移动.     

中国PM2.5人口暴露风险时空格局

采用PM_2.5和人口格网数据,计算了2000~2016年中国PM_2.5人口暴露风险值,并利用Theil-Sen Median趋势分析、标准偏差和Hurst指数等,分析了17a间中国PM_2.5人口暴露风险的时空变化特征.结果表明：①17a间PM_2.5人口暴露风险在胡焕庸线两侧差异巨大,东部高、西部低,东部多年风险均值为2.787,西部为0.065;②17a间PM_2.5人口暴露风险在胡焕庸线两侧的变化幅度具有较显著差异,西部整体呈下降趋势,而在2011年和2015年有明显回升,东部自2001年迅速增加且保持平稳状态,直至2015年出现大幅度回落.③PM_2.5人口暴露风险的稳定性与持续性差异显著,东部以不稳定与弱反持续性为主,西部则以稳定与强反持续性为主要特征.④暴露等级为危险与极危险水平下的人口总量与人口密度在空间上呈现出东部高西部低的分布状态.     

中国城市PM2.5和PM10时空分布特征和影响因素分析

PM_2.5和PM₁₀浓度超标引发的空气质量问题严重影响公众健康,研究PM_2.5和PM₁₀浓度对制定有效的污染防控和治理措施具有重要意义.运用时空分析法,分析2018年季度PM_2.5和PM₁₀浓度时空分布,并用GWR探究浓度差异的原因.结果表明：(1)PM_2.5和PM₁₀的浓度均呈冬春高、夏秋低的季节性规律;四季污染物浓度在胡焕庸线两侧存在显著差异,该线以东地区高浓度聚集在京津冀地区,该线以西地区高浓度聚集在新疆中南部.(2)PM_2.5和PM₁₀浓度的Moran’s I在四季均为正,且均在冬季增至最大值;PM_2.5和PM₁₀的分布格局基本一致,“高-高”类和“低-低”类集中分布现象明显.(3)各因素对PM_2.5和PM₁₀浓度的影响存在较大空间异质性.温度和坡度对PM_2.5     

2015—2018年乌鲁木齐市PM2.5及PM10时空分布特征

乌鲁木齐市是“丝绸之路经济带”关键节点城市,为了解乌鲁木齐市2015—2018年空气污染状况,利用2015年1月1日—2018年12月23日乌鲁木齐市7个国控空气质量监测站的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）监测数据,基于ArcGIS空间分析平台,分析乌鲁木齐市PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征.结果表明:ρ（PM_2.5）从2015年（66.60 μg/m3）到2016年（76.93 μg/m3）呈上升趋势,在2016—2018年呈单一下降趋势;ρ（PM₁₀）从2015年（132.74 μg/m3）到2016年（125.93 μg/m3）呈下降趋势,在2016—2018年呈单一上升趋势.2015—2018年工业活动集中的乌鲁木齐市边缘各区的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）平均值比城市中心（商业区、居民区）分别高11.28、7.17 μg/m3,说明工业集中地区的大气环境质量受污染影响明显.此外,2015—2018年乌鲁木齐市大气污染呈季节性和北高南低的区域性分布特征.气象因子分析表明,ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）均与相对湿度呈正相关,与降雨量、风速等气象因素呈负相关.2015—2018年,乌鲁木齐市大气中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）呈先增后降的趋势,冬季以PM_2.5污染为主,其他季节以PM₁₀污染为主.研究显示,2015—2018年乌鲁木齐市空气污染状况变化与地形、气象条件、城市化建设均有一定的关系.      

全球PM2.5人口暴露风险时空格局

基于PM_2.5遥感数据和人口格网数据,利用污染物人口暴露风险模型、Theil-Sen Media和Mann-Kendall等方法,分析了2000~2016年全球PM_2.5人口暴露风险时空分布特征,并识别出暴露高风险区域.结果表明,PM_2.5遥感数据和人口格网数据可以客观地评价暴露风险程度.全球PM_2.5平均浓度在各大洲差异显著,PM_2.5污染的高值区域主要分布在东亚、南亚和东南亚.PM_2.5质量浓度的多年平均值从高到低分别是亚洲14.7μg/m³、非洲8.1μg/m³、欧洲8.03μg/m³、南美洲5.69μg/m³、北美洲4.41μg/m³和大洋洲1.27μg/m³.2000~2016年,全球PM_2.5人口暴露风险在宏观尺度上呈逐渐减少的趋势,而在区域内则呈现出差异性.空间上,全球PM_2.5人口暴露风险各大洲从高到低依次为亚洲5.94、非洲0.62、欧洲0.45、南美洲0.32、北美洲0.27和大洋洲0.01.时间上,2000~2016年,亚洲和非洲PM_2.5人口暴露风险呈增长趋势,欧洲和北美洲呈减少趋势,大洋洲和南美洲变化幅度较小.     

2011~2017年中国PM2.5多尺度时空分异特征分析

PM_2.5时空分异特征认知对大气污染联防联控意义重大,本文从空间多尺度的视角出发,利用空间模式分析方法与地理探测器,对2011~2017年中国大陆地区PM_2.5年均浓度时空分布格局及成因进行探究,从而揭示PM_2.5多尺度时空分异特征.结果表明：①2011~2017年PM_2.5年均浓度相对稳定,无明显趋势,国家与区域尺度PM_2.5变化特征基本一致,呈现"W"型变化,整体上看,污染程度由高到低依次为：中部、东部、西部与东北.②由空间模式分析结果可知,高值聚集区主要位于中国的东部、中部以及新疆的西南地区,低值聚集区则集中在青藏、云贵高原以及大兴安岭地区.③地理探测器分析结果证实：城市化因素中人口密度是国家与区域尺度上PM_2.5时空分异的主导因素,同时,产业、能耗与交通因素对PM_2.5分布格局存在不同程度影响.在区域尺度上,除了人口密度因素之外,工业用电量与公车总量对中部地区PM_2.5年均浓度影响较大,东部地区是工业烟粉尘排放量与道路面积,东北地区则为第二产业产值占比与城市绿地率,社会经济因素对西部地区的PM_2.5年均浓度影响不显著.     

2001~2015年中国城镇化与PM2.5浓度时空关联特征

综合运用时空统计、剪刀差、地理加权回归等手段分5个阶段从人口、土地、经济角度研究了2001~2015年中国大陆地区城镇化水平与PM_2.5浓度的时空分布以及相互关联特征.结果表明：2001~2015年,我国3a均人口、土地、经济城镇化水平平均值稳步提高,PM_2.5浓度波动上升（44.14~50.89 μg/m³）,不同经济区之间时序变化趋势相似但强度存在差异.不同阶段PM_2.5浓度空间分布趋势基本一致,京津冀、河南与山东北部、新疆西部等地区始终为高值区,3类城镇化水平高值区域逐步扩大.城镇化水平的时序变化趋势与PM_2.5浓度随时间变化的趋势存在差异（切线夹角：15.33°~62.92°）,难以解释PM_2.5浓度在时间上的突变.城镇化水平与PM_2.5浓度空间分布关联特征显著,土地城镇化水平与PM_2.5浓度在0.01水平上正相关,其相关系数依次为东北（0.609~0.723） > 中部（0.572~0.631） > 东部（0.218~0.323） > 西部（0.079~0.255）,除中、西部地区外,经济城镇化水平对PM_2.5浓度正效应明显,东北地区人口城镇化水平与PM_2.5浓度负相关,GWR模型调整R²在2001~2003年阶段最高（0.6~0.77）,2013~2015年阶段最低（0.08~0.64）.     

2000～2020年中国典型经济区PM2.5时空变化及其与植被景观格局的关系

探究典型经济区PM_2.5时空变化特征及其与植被景观格局的关系,对区域PM_2.5污染治理和大气环境保护具有重要意义.基于PM_2.5数据和MODIS NDVI数据集,采用像元二分模型、 Getis-Ord G^*_i分析、 Theil-Sen Median趋势分析、 Mann-Kendall检验、皮尔逊相关分析和复相关分析等方法,探究中国三大经济区PM_2.5空间聚集性、时空变化特征及其与植被景观格局指数的相关性.结果表明,2000～2020年环渤海地区PM_2.5主要表现为热点区扩张,冷点区缩减;长江三角洲地区冷点区和热点区面积占比无显著变化;珠江三角洲地区冷点区和热点区均发生扩张.2000～2020年三大经济区PM_2.5整体表现为下降趋势,改善程度由高到低依次是：珠江三角洲地区、长江三角洲地区和环渤海地区.2000～2020年三大经济区不同植被覆盖度等级下PM_2.5均表现为下降趋势,三大经济区PM<...     

2015~2018年中国代表性城市PM2.5浓度的城乡差异

选取中国6大城市群中的11座代表性城市为研究区域,将监测站点划分为城区、郊区和乡村站,进而分析各城市间PM_2.5浓度的城乡差异规律.结果表明,同一城市群各城市之间,或同一城市的城区、郊区、乡村站间PM_2.5日变化皆较为相似.京津冀和长三角地区的城市城区PM_2.5浓度最高,高于郊区7.8%~9.7%,高于乡村11.3%~16.9%,而粤港澳大湾区和内陆城市群（成渝、长江中游、关中平原城市群）的城市郊区PM_2.5浓度最高,高于城区2.6%~11.2%,高于乡村16.7%~26.5%.各城市间城乡PM_2.5浓度差值的日变化规律不尽相同,可呈单峰（如上海）或双峰（如杭州）变化,极值可出现在白天（如广州）,亦可在夜间（如深圳）.PM_2.5的排放与传输扩散共同对11城市城乡PM_2.5浓度分布产生影响.     

中国大陆城市PM_(2.5)污染时空分布规律

为分析中国大陆城市PM_(2.5)污染的时空分布规律,运用统计学方法和GIS技术对2014年开展PM_(2.5)常规监测的161个城市进行分析,结果发现:仅8.1%的城市年评价结果达标,日均质量浓度超标天数占26.6%.夏季及春末、秋初PM_(2.5)污染相对较轻,冬季污染较重.PM_(2.5)的日变化曲线呈现不太明显的双峰分布,最低值出现在16:00前后,最高值出现在10:00前后,而凌晨至清晨保持相对较高的污染水平.京津冀及周边地区,中部地区的湖北、湖南、安徽PM_(2.5)污染较重,东南沿海和云南、西藏污染相对较轻.PM_(2.5)的空间分布与风速、相对湿度、土地利用等因素的空间分布具有较强的相关性.PM_(2.5)与PM10质量浓度比值的平均值为0.591,空间上呈由西北向东南逐渐升高、南方高于北方的格局,时间上除1、2月份较高、5月份较低外,其余月份基本稳定在0.55~0.6.研究结果有利于从宏观上认识中国城市PM_(2.5)污染的时空格局,从而针对性地开展环境污染防控.     

南昌市城市空气PM2.5和PM10时空变异特征及其与景观格局的关系

基于2013—2015年南昌市9个空气环境监测点的连续数据,分析了空气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度(以下简称浓度)的时空变异规律,并以景观格局指数为定量指标,研究了监测点的两种颗粒物浓度与其周边500 m半径、1000 m半径缓冲区的土地利用状况的关系.结果表明:(1)南昌市3年来PM_(2.5)和PM_(10)浓度逐年显著降低.(2)通过聚类分析,9个监测站依据颗粒物污染可分为4大类,表现出一致的城乡梯度差异.(3)在斑块类型水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度与500、1000 m半径缓冲区的C-PLAND(建筑用地覆盖率)、C-SHDI(建筑用地多样性指数)显著正相关,与1000m缓冲区的F-ED(林地边界密度)显著正相关;与F-PLAND(林地覆盖率)、C-Fi(建筑用地分离度指数)、F-MPS(林地平均斑块面积)显著负相关.在景观水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度在500 m缓冲区与LPI(最大斑块所占景观比例)显著负相关;与1000 m缓冲区的MPS(平均斑块面积)显著负相关.景观格局指数直接反映土地利用状况,它与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性,表现出生态学中典型的"源汇景观"关系.     

苏南农村地区大气PM2.5元素组成特征及其来源分析

为了解苏南农村地区大气细颗粒物的污染水平及其可能的来源,在2002年7月-2003年1月的夏、秋、冬3个季节对雪堰镇和太湖站PM_2.5进行采样和分析,得到了PM_2.5和14种组成元素的质量浓度.研究表明,苏南农村地区PM_2.5的污染水平较高,S,Zn,Pb和As 4种污染元素的质量浓度水平与城市接近;组成元素的季节分布规律存在区域差异,这可能与局地源的贡献,大气细颗粒物中、长距离传输以及复杂的气象条件有关.因子分析结果表明,土壤源、燃煤源、冶金或垃圾焚烧和汽车尾气4类源对PM_2.5有明显贡献,说明人类活动对苏南农村地区PM_2.5具有重要影响.      

东海PM2.5和PM10中水溶性离子的组成与化学特性

2014年5~6月在东海海域采集PM_2.5和PM₁₀气溶胶样品,通过离子色谱法对样品中主要水溶性阳离子（Na⁺、K⁺、NH₄⁺、Mg²⁺、Ca²⁺）和阴离子（Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-、MSA）的浓度进行测定,并结合相关数理统计方法探讨了其主要来源.结果表明,PM_2.5和PM₁₀样品中主要水溶性离子的总浓度范围分别为7.9~23.7μg/m³和10.4~47.9μg/m³,平均值分别为（14.9±5.8）μg/m³和（21.3±10.7）μg/m³.二次离子（nss-SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺）浓度最高,分别占测定离子总浓度的80.8%和73.3%,其中SO₄^2-和NH₄⁺主要富集在细颗粒物（PM_2.5）中,NO₃^-主要富集在粗颗粒物（PM₁₀）中.富集因子及相关性分析表明K⁺主要来自陆源,Mg²⁺受海源和陆源双重输入影响.阴阳离子浓度平衡计算结果表明,细颗粒物样品呈弱碱性;粗颗粒物样品酸碱基本中和.两种样品中NH₄⁺的主要结合方式均为（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃.来源分析结果表明,PM_2.5和PM₁₀样品中生源硫化物对nss-SO₄^2-的贡献率分别为13.7%和8.7%.根据估算的干沉降通量结果,NH₄⁺对氮沉降的贡献程度小于NO₃^-.     

2015～2020年中国城市PM2.5-O3复合污染时空演变特征

基于2015～2020年中国333个城市PM_2.5和O₃浓度监测数据,利用空间聚类、趋势分析和地理重力模型等方法,定量分析我国主要城市的PM_2.5-O₃复合污染特征和时空演变格局.结果表明：(1) PM_2.5和O₃浓度存在协同变化规律,当ρ(PM_2.5＿mean)≤85μg·m^-3时,ρ(PM_2.5＿mean)和ρ(O₃＿perc90)存在同步增长的现象;当ρ(PM_2.5＿mean)处于国家Ⅱ级限值(35±10)μg·m^-3时,ρ(O₃＿perc90)平均值的峰值增速最快;当ρ(PM_2.5＿mean)>85μg·m^-3时,ρ(O₃＿perc90)平均值出现显著下降趋势.(2)我国城市PM_2.5和O₃