王媛媛 韓 驥 過仲陽
(1.山西財經大學資源環境學院,地表過程與生態環境研究所,山西 太原 030006; 2.華東師范大學生態與環境科學學院,上海市城市化生態過程與生態恢復重點實驗室,上海 200241; 3.華東師范大學地理科學學院,地理信息科學教育部重點實驗室,上海 200241)
近年來隨著中國城市化進程的加快,機動車快速增長,導致城市中NO2污染顯著增加,尤其是大城市[1-2]。NO2污染在大氣污染中扮演重要角色,NO2不僅是主要的一次污染物,還可以在光化學反應條件下轉化成多種二次污染物如O3和PM2.5等[3-4]。NO2對人體呼吸器官黏膜有強烈的刺激作用,對肺的危害作用明顯高于SO2和NO,嚴重時導致肺氣腫,甚至死亡[5]。
NOx的產生和排放主要來自能源消耗,如電廠、機動車尾氣,并且與人均國內生產總值(GDP)之間呈顯著正相關關系[6]。NO2一方面來自火力發電廠和其他工業的燃料燃燒,貢獻率在60%左右,而另外40%則主要來自機動車尾氣排放[7]。7:00—9:00和19:00—21:00是NO2日變化的高峰時段,10—12月是全年NO2濃度較高的月份。大氣污染物(除O3外)的峰值基本出現在冬季,尤其是中國的北方地區,這與中國北方冬季燃煤取暖密切相關,生物燃料的燃燒也可能導致豐收季節(10月)的NO2、PM2.5和PM10處于高濃度水平[8]。
以往的研究探討了NO2污染和城市人口規模、城市形態之間關系[9]。然而,由于城市經濟發展的差異,能源的生產和排放強度以及利用效率不同,發達城市和不發達城市、大城市和中小城市在人均大氣污染物排放量上存在很大差異[10]。城市形態對城市空氣質量具有重要的影響,城市規模、形狀和聚集度等特征深刻影響著城市的空氣質量,并且隨著地理位置的不同也存在較大的差異[11-12]。通常緊湊型城市的人均大氣污染物濃度相對較低,建成區斑塊的連接度越高,城市人均NO2濃度越低[13]。
由于我國地域廣,不同地區土地覆蓋、經濟發展等因素存在較大差異,城市空氣質量也呈現明顯的空間差異。本研究探討了中國地級市NO2污染與城市形態之間的空間變化關系,利用中分辨率成像光譜儀(MODIS)地表覆蓋、地面空氣質量觀測數據,運用地理加權回歸(GWR)模型分析了城市形態、人口密度與NO2濃度之間的空間聯系。這項研究能夠為更好地了解城市形態與大氣污染的關系提供經驗,并為改善空氣質量、治理大氣污染的相關工作提供參考依據。
黑河—騰沖線通常用來劃分中國東西部地區[14],東部地區經濟發達、人口稠密,西部地區經濟落后、人口稀少[15]。
自1979年中國實施改革開放以來,中國城市人口比例從1979年的18.96%(1.85億)上升至2017年的57.35%(7.93億),在這期間有6億多人口從農村移居到城市。能源消費總量從1979年的6.03萬t(以標準煤計)上升至2017年的43.58萬t,增長了6倍以上。建成區面積從1979年的10 791.3 km2上升到2017年的54 331.5 km2,擴張了4倍以上。
1.2.1 地表空氣質量監測數據
NO2濃度數據來自全國空氣質量實時發布平臺(http://106.37.208.233:20035/)的逐時監測數據,研究時段為2018年1月1日至12月31日,包括中國大陸地區337個地級市共1 496個環境空氣質量監測站的NO2濃度數據。
1.2.2 城市形態數據
土地利用/土地覆蓋(LUCC)數據(http://ladsweb.nascom.nasa.gov/)來自MODIS的Land Cover產品,空間分辨率為500 m,時間為2017年。該數據包含5種土地覆蓋分類體系,本研究采用全球地表分類方案,選擇建成區來計算城市形態特征。
1.2.3 人口數據
中國地級市城市人口數據來源于2017年度的《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》以及各省市統計年鑒。
1.3.1 城市形態
基于建成區面積,城市形態考慮了城市面積(以斑塊面積總和計)、斑塊數量、形狀指數和分維數4個指標,計算方法參照文獻[11]。城市面積和斑塊數量是其他景觀指標的基礎;形狀指數用來反映城市形狀的復雜程度,形狀指數越大說明形狀越不規則;分維數用來度量斑塊的物理連通性,表征斑塊之間的聚集和相鄰程度。
1.3.2 GWR模型
建立GWR模型前,首先需進行全局自相關性和局部自相關性分析;接下來,對數據建立普通最小二乘法(OLS)模型,來檢驗模型的全局擬合程度;然后再進行GWR模型的構建。不同于普通的多元回歸模型,GWR模型是面向局部關系的建模,添加了地理位置參數,因此能較好地解釋空間異質性及空間非平穩性下變量間的空間關系。模型的自變量系數隨空間位置的變化而變化。權重函數使用高斯距離衰減加權來計算。使用擬合優度(R2)和赤池信息準則(AIC)來檢驗模型的擬合性能[16]。
中國2018年平均NO2質量濃度為28.42 μg/m3,且具有較大的時空分布差異。單個城市中,NO2質量濃度最高為54.09 μg/m3(浙江湖州),最低為7.98 μg/m3(四川阿壩)。NO2年均值高于《環境空氣質量標準》(GB 3095—2012)二級限值(40 μg/m3)的城市超過40個,約占12%。如圖1所示,NO2濃度最高的50個城市多分布在人口稠密、經濟發達的中東部地區;而NO2濃度最低的50個城市大多人口稀少。圖2為月平均NO2濃度變化趨勢,NO2濃度通常在12月最高,平均值為43.30 μg/m3,7月最低,平均值為19.04 μg/m3。

圖1 2018年地級市年平均NO2質量濃度排序Fig.1 Ranking of annual average NO2 concentration in prefecture-level cities in 2018

圖2 2018年月平均NO2質量濃度變化趨勢Fig.2 Monthly NO2 concentrations level in 2018
城市群中,京津冀的NO2質量濃度最高,平均值為42.59 μg/m3,北部灣最低,平均值為17.82 μg/m3,京津冀地區是北部灣地區的近2.5倍。京津冀NO2年均值超過GB 3095—2012二級限值,其次是長三角、珠三角、山東半島、中原和晉中,NO2年均值為30~40 μg/m3,其余城市群NO2年均值低于30 μg/m3。
冬季NO2濃度的主要來源為北方城市燃煤取暖,豐收季節的秸稈燃燒也貢獻了一部分NO2。機動車尾氣排放逐漸成為NO2不可忽視的一種來源,大城市機動車保有量劇增,NO2濃度也普遍高于其他城市。城市經濟發展較好的地區,NO2濃度也相對較高,城市人均GDP與城市NO2濃度呈顯著正相關關系[17]。
圖3展示了各指標歸一化后排名前20的城市。城市面積東部大于西部,斑塊數量東部多于西部,可能是由于東部平原較多;形狀指數東部高于西部,說明東部城市形狀更復雜;分維數東部明顯高于西部;人口密度東部高于西部,以中部平原城市群最高。隨著城市人口密度升高,城市面積擴張,NO2濃度增長,而經濟發達的大城市群的NO2濃度高于中小城市群。
對全國地級市NO2濃度進行全局自相關性分析,結果顯示數據存在顯著的空間自相關性;局部自相關性分析發現,熱點區(高-高)主要集中在京津冀、山東半島、中原和長三角城市群,而冷點區(低-低)位于滇中、北部灣和黔中城市群。空間自相關性分析表明,中國城市的NO2濃度表現出全局自相關和局部自相關,表明數據具有明顯的空間非平穩性,與張淑平等[18]的研究結果一致。

圖3 城市形態和人口密度分布Fig.3 Maps urban form and population density distribution
對NO2濃度與城市形態、人口密度之間構建的GWR模型結果表明,模型的截距為19.954,解釋變量系數從最低的0.129到最高的0.302(見表1)。VIF可用于檢驗解釋變量是否冗余,當VIF>7.5時,該解釋變量為冗余因子。表1中解釋變量VIF均低于7.5,表明所有解釋變量為非冗余因子。可見,城市NO2濃度與城市形態、人口密度之間存在顯著的正相關性。
GWR模型的截距能表征NO2的基本水平。截距從我國東北到西南依次遞減,表明在相同的城市化因素下,西南部的NO2濃度水平低于東北部城市。中國城市的NO2濃度與城市形態指標之間顯示出明顯的空間變異性。從模型系數的空間分布可以看出,城市形態指標在中部和西部地區具有較高的系數;人口密度的系數除少數西部城市外,中部城市高于其他城市。總體上,NO2濃度和城市形態之間的關系是空間非平穩的。

表1 解釋變量系數和截距
如表2所示,OLS模型的R2低于GWR模型,而AIC值高于GWR模型,表明GWR模型的擬合性能更好。西北和東北地區具有較高的R2,表明西北和東北地區的GWR模型能更好地捕捉到NO2濃度和城市形態之間的關系。相比之下,東部和南部地區的NO2可能受到其他因素的影響,如植被覆蓋度。

表2 OLS和GWR模型系數
城市形態的結構和配置能夠影響出行方式、出行距離和出行頻率,從而影響機動車使用化石燃料所產生的NO2排放量。緊湊型、人口密集的城市能夠減少交通污染物排放,但是城市布局過于密集卻會導致污染物稀釋和擴散的速度降低[19-20]。因此,應構建集約高效、緊湊型的城市形態,并通過提高植被覆蓋度以及調節城市形態的結構與配置,從而降低能源消耗以及NO2濃度。
(1) 全國337個地級市的NO2濃度表現出明顯的時空異質性,其中約12%的城市年平均NO2濃度超過了GB 3095—2012二級限值。NO2濃度高值區域位于京津冀、長三角、珠三角、中原和山東半島等城市群。NO2濃度在12月最高,7月最低。
(2) 地級市NO2濃度存在明顯的自相關性,熱點區位于京津冀、中原、山東半島、長三角城市群,冷點區位于滇中、北部灣和黔中城市群。地級市NO2濃度表現出全局空間自相關和局部空間自相關。
(3) GWR模型結果表明,城市NO2濃度與城市形態、人口密度之間存在顯著的正相關性,且NO2濃度和城市形態之間的關系是空間非平穩的。