作者：曾德珩; 陈春江pm成渝城市群时空分布空间自相关性空间回归模型
摘要：随着工业化与城镇化的深入推进,成渝城市群的PM 2.5污染不断加剧,呈明显的区域性与复合性特征.该研究以2015—2017年成渝城市群空气质量监测站的日均ρ(PM 2.5)数据为基础,结合区域气象、遥感与统计年鉴等多源数据,采用反距离插值法分析了ρ(PM 2.5)的时空分布差异,采用Moran′s I指数与LISA指数探索了ρ(PM 2.5)的全局和局部空间自相关性,并利用空间回归模型研究了自然、经济社会等因素对ρ(PM 2.5)的影响.结果表明:①成渝城市群ρ(PM 2.5)分布存在明显的时空差异.时间上,2015年PM 2.5污染最严重,ρ(PM 2.5)年均值为54.38μg m 3,2016年、2017年PM 2.5污染状况逐年减轻,ρ(PM 2.5)年均值分别为53.68与47.56μg m 3;空间上,成渝城市群东北部ρ(PM 2.5)较低,而南部ρ(PM 2.5)较高.②空间自相关分析结果表明,PM 2.5污染在成渝城市群存在显著的空间聚集性,成渝城市群南部ρ(PM 2.5)呈高值-高值聚集,成渝城市群北部ρ(PM 2.5)则呈低值-低值聚集.③空间回归结果表明,成渝城市群范围内某一地区邻近区域的ρ(PM 2.5)平均值增加1%时,该地区ρ(PM 2.5)将上升至少0.38%.城镇化率对ρ(PM 2.5)的影响最大,其次是第一产业增加值,再次是工业增加值占比和降水量.城镇化率、降水量与ρ(PM 2.5)呈负相关,而第一产业增加值、工业增加值占比与ρ(PM 2.5)呈正相关.研究显示,加快城镇化进程、减少第一产业排放、降低工业增加值占比(尤其是重污染工业)是有效解决成渝城市群PM 2.5污染的重要手段.
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