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以大气污染问题为研究对象,着重分析了2004-2018年中国八大综合经济区PM2.5浓度的时空分布特征和影响因素,通过描述性统计分析分别探究了八大经济区PM2.5浓度变化的时间序列特征,同时进行区域间浓度对比,其次基于反距离平方矩阵探究经济区的空间集聚效应特征,结合空间面板计量模型分析区域不同社会经济因素对PM2.5浓度的影响力大小及作用方向。首先,描述性统计分析方法探究了八大经济区PM2.5浓度变化特征,得出2004-2018年PM2.5年均浓度值低于10.00ug/m3的城市数量占比由3.22%降至0。PM2.5年均浓度值在35.00ug/m3和50.00ug/m3区间的城市数量比例由2004年的29.03%,升至2018年的54.84%,增加近1.89倍。浓度超过50.00ug/m3的城市比例由16.13%降至2018年的9.68%。PM2.5年均浓度高于中国年均限值35.00ug/m3的城市数量占比超过50%的年份主要集中在2006-2010年。浓度值低于10.00ug/m3的极低污染城市数量下降,高于35.00ug/m3的城市数量上升。区域间浓度变化趋势对比表明,2004-2018年任意年份节点,北部沿海经济区为浓度值最高的区域,东部沿海经济区次之,南部沿海经济区浓度值最低。2012年八大经济区浓度值都有明显的下降拐点,2016年出现第二个浓度低值点,2017年浓度值又有所上升。其次,通过空间自相关分析研究区域空间集聚情况,结果显示东北经济区PM2.5污染范围有扩增趋势;东部沿海区域热点高值区有明显缩小的现象,空气质量趋于改善;北部沿海地区热点高值区域主要集中于北京、天津,有向河北区域扩增现象;整个南部沿海地区浓度值有所升高,且污染面积扩大;西南地区浓度高值范围缩小;西北地区污染范围有扩增趋势;黄河中游南部区域污染高值范围扩增;长江中游热点高值范围明显缩小,主要集中在安徽北部。最后采用空间面板计量模型研究社会经济指标对PM2.5浓度的影响作用。经济指标对PM2.5浓度的影响力大小和方向存在差异。在影响力大小方面,人口密度对东北、西南、长江中游地区的影响程度最高,其次为北部沿海和东部沿海地区。第二产业比重对北部沿海和南部沿海地区的影响程度最高。第三产业从业人员比重对东部沿海和黄河中游PM2.5浓度值影响较大。影响方向方面,煤炭消费比重对PM2.5浓度为正向影响,天然气消费比重升高有助于抑制黄河中游和长江中游地区PM2.5浓度;第二产业比重对北部沿海和南部沿海经济区PM2.5浓度有正向促进作用;人口密度对东北、东部沿海、西北地区的影响效应为负;建成区绿地覆盖率能够很好的改善大气环境,环境治理投资额仅对南部沿海经济区的PM2.5浓度产生正面影响效果。