中国城市PM2.5时空分布的动态比较分析

被引：39

作者：

熊欢欢 ^{[1
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梁龙武 ^{[1
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曾赠 ^{[1
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王振波 ^{[3
]}

机构：

[1] 南昌大学经济管理学院

[2] 南昌大学管理学院

[3] 中国科学院地理科学与资源研究所

[4] 南昌大学计量经济研究会

来源：

资源科学 | 2017年 / 39卷 / 01期

基金：

国家自然科学基金重大项目;

关键词：

PM2.5; 时空变化; 热点演变; 多区域联动治理模式; 中国;

D O I：

暂无

中图分类号：

X513 [粒状污染物];

学科分类号：

0706 ; 070602 ;

摘要：

本文基于2014-2015年中国190个大中城市PM2.5的监测数据,建立空间数据统计模型,总结两年内PM2.5的浓度、空间集聚的年际变化和存在问题,为相关研究与决策提供参考。结果显示:（1）2015年较2014年全国平均PM2.5浓度下降10%,达标天数提升了4.4%,空气质量整体改善,但改善的天数主要集中在春夏秋季,冬季改善幅度甚微,其中12月污染加重。（2）2015年PM2.5整体污染范围缩小,污染核心区由京津冀向鲁西北和豫北地区扩散,京津冀、长三角、长江中游等城市群年均浓度降幅较大,长三角、珠三角和成渝城市群日均达标率增长较快。（3）2015年PM2.5的集聚性更明显,浓度高值区范围减小,热点地区更密集地分布在以京津冀地区为中心的华北地区,并呈多中心格局。由此,应该加快构建制度支持的多中心监督治理模式,以华北地区为先行先试区域,构建管理支持的多区域联动治理模式,培养环境伦理支持的公众环保意识,实现民防民治。

引用

页码：136 / 146

页数：11

共 14 条

[1] 基于地面监测数据的2013～2015年长三角地区PM2.5时空特征 [J].

戴昭鑫 ;

张云芝 ;

胡云锋 ;

董昱 .

长江流域资源与环境, 2016, 25 (05) :813-821

[2] 2014年中国城市PM浓度的时空变化规律 [J].

王振波 ;

方创琳 ;

许光 ;

潘月鹏 .

地理学报, 2015, 70 (11) :1720-1734

[3] 中国细颗粒物(PM2.5)污染状况和空间分布 [J].

张殷俊 ;

陈曦 ;

谢高地 ;

张建辉 ;

张昌顺 ;

史宇 ;

王帅 .

资源科学, 2015, 37 (07) :1339-1346

[4] 2013年北京市PM的时空分布 [J].

王占山 ;

李云婷 ;

陈添 ;

张大伟 ;

孙峰 ;

潘丽波 .

地理学报, 2015, 70 (01) :110-120

[5] 中国城市群研究取得的重要进展与未来发展方向 [J].

方创琳 .

地理学报, 2014, 69 (08) :1130-1144

[6] 近10年中国大气PM10污染时空格局演变 [J].

李名升 ;

张建辉 ;

张殷俊 ;

周磊 ;

李茜 ;

陈远航 .

地理学报, 2013, 68 (11) :1504-1512

[7] 空间自相关方法及其在环境污染领域的应用分析 [J].

周天墨 ;

付强 ;

诸云强 ;

胡卓玮 ;

杨飞 .

测绘通报, 2013, (01) :53-56

[8] 中国城市人口的空间集聚特征与规律分析 [J].

陈刚强 ;

李郇 ;

许学强 .

地理学报, 2008, (10) :1045-1054

[9]

中国新型城镇化发展报告[M]. 科学出版社 , 方创琳, 2014

[10]

Spatio-Temporal Variation of PM2.5 Concentrations and Their Relationship with Geographic and Socioeconomic Factors in China[J] . Lin,Gang,Fu,Jingying,Jiang,Dong,Hu,Wensheng,Dong,Donglin,Huang,Yaohuan,Zhao,Mingdong.International Journal of Environmental Research and Public Health . 2014 (1)

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