王媛媛 韓 驥 過仲陽

(1.山西財經(jīng)大學資源環(huán)境學院，地表過程與生態(tài)環(huán)境研究所，山西 太原 030006； 2.華東師范大學生態(tài)與環(huán)境科學學院，上海市城市化生態(tài)過程與生態(tài)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(zhuǎn)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(chǎn)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(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)之間呈顯著正相關(guān)關(guān)系[6]。NO2一方面來自火力發(fā)電廠和其他工業(yè)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(xiàn)在冬季，尤其是中國的北方地區(qū)，這與中國北方冬季燃煤取暖密切相關(guān)，生物燃料的燃燒也可能導致豐收季節(jié)(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(guī)模、城市形態(tài)之間關(guān)系[9]。然而，由于城市經(jīng)濟發(fā)展的差異，能源的生產(chǎn)和排放強度以及利用效率不同，發(fā)達城市和不發(fā)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(tài)對城市空氣質(zhì)量具有重要的影響，城市規(guī)模、形狀和聚集度等特征深刻影響著城市的空氣質(zhì)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(qū)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(qū)土地覆蓋、經(jīng)濟發(fā)展等因素存在較大差異，城市空氣質(zhì)量也呈現(xiàn)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(tài)之間的空間變化關(guān)系，利用中分辨率成像光譜儀(MODIS)地表覆蓋、地面空氣質(zhì)量觀測數(shù)據(jù)，運用地理加權(quán)回歸(GWR)模型分析了城市形態(tài)、人口密度與NO2濃度之間的空間聯(lián)系。這項研究能夠為更好地了解城市形態(tài)與大氣污染的關(guān)系提供經(jīng)驗，并為改善空氣質(zhì)量、治理大氣污染的相關(guān)工作提供參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 概 況

黑河—騰沖線通常用來劃分中國東西部地區(qū)[14]，東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達、人口稠密，西部地區(qū)經(jīng)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(nóng)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(qū)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 數(shù) 據(jù)

1.2.1 地表空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)

NO2濃度數(shù)據(jù)來自全國空氣質(zhì)量實時發(fā)布平臺(http://106.37.208.233:20035/)的逐時監(jiān)測數(shù)據(jù)，研究時段為2018年1月1日至12月31日，包括中國大陸地區(qū)337個地級市共1 496個環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測站的NO2濃度數(shù)據(jù)。

1.2.2 城市形態(tài)數(shù)據(jù)

土地利用/土地覆蓋(LUCC)數(shù)據(jù)(http://ladsweb.nascom.nasa.gov/)來自MODIS的Land Cover產(chǎn)品，空間分辨率為500 m，時間為2017年。該數(shù)據(jù)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(qū)來計算城市形態(tài)特征。

1.2.3 人口數(shù)據(jù)

中國地級市城市人口數(shù)據(jù)來源于2017年度的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》以及各省市統(tǒng)計年鑒。

1.3 方 法

1.3.1 城市形態(tài)

基于建成區(qū)面積，城市形態(tài)考慮了城市面積(以斑塊面積總和計)、斑塊數(shù)量、形狀指數(shù)和分維數(shù)4個指標，計算方法參照文獻[11]。城市面積和斑塊數(shù)量是其他景觀指標的基礎(chǔ)；形狀指數(shù)用來反映城市形狀的復雜程度，形狀指數(shù)越大說明形狀越不規(guī)則；分維數(shù)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(guān)性和局部自相關(guān)性分析；接下來，對數(shù)據(jù)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(gòu)建。不同于普通的多元回歸模型，GWR模型是面向局部關(guān)系的建模，添加了地理位置參數(shù)，因此能較好地解釋空間異質(zhì)性及空間非平穩(wěn)性下變量間的空間關(guān)系。模型的自變量系數(shù)隨空間位置的變化而變化。權(quán)重函數(shù)使用高斯距離衰減加權(quán)來計算。使用擬合優(yōu)度(R2)和赤池信息準則(AIC)來檢驗模型的擬合性能[16]。

2 結(jié)果與討論

2.1 中國NO2濃度的時空分布特征

中國2018年平均NO2質(zhì)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(zhì)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(huán)境空氣質(zhì)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(jīng)濟發(fā)達的中東部地區(qū)；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(zhì)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(zhì)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(zhì)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(qū)是北部灣地區(qū)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(jié)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(jīng)濟發(fā)展較好的地區(qū)，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(guān)關(guān)系[17]。

2.2 中國地級市的城市形態(tài)與人口密度的分布特征

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(shù)量東部多于西部，可能是由于東部平原較多；形狀指數(shù)東部高于西部，說明東部城市形狀更復雜；分維數(shù)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(jīng)濟發(fā)達的大城市群的NO2濃度高于中小城市群。

2.3 中國城市形態(tài)指標與NO2濃度的空間回歸模型結(jié)果

對全國地級市NO2濃度進行全局自相關(guān)性分析，結(jié)果顯示數(shù)據(jù)存在顯著的空間自相關(guān)性；局部自相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，熱點區(qū)(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(qū)(低-低)位于滇中、北部灣和黔中城市群?？臻g自相關(guān)性分析表明，中國城市的NO2濃度表現(xiàn)出全局自相關(guān)和局部自相關(guān)，表明數(shù)據(jù)具有明顯的空間非平穩(wěn)性，與張淑平等[18]的研究結(jié)果一致。

圖3 城市形態(tài)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(tài)、人口密度之間構(gòu)建的GWR模型結(jié)果表明，模型的截距為19.954，解釋變量系數(shù)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?？梢姡鞘蠳O2濃度與城市形態(tài)、人口密度之間存在顯著的正相關(guān)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(tài)指標之間顯示出明顯的空間變異性。從模型系數(shù)的空間分布可以看出，城市形態(tài)指標在中部和西部地區(qū)具有較高的系數(shù)；人口密度的系數(shù)除少數(shù)西部城市外，中部城市高于其他城市?？傮w上，NO2濃度和城市形態(tài)之間的關(guān)系是空間非平穩(wěn)的。

表1 解釋變量系數(shù)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(qū)具有較高的R2，表明西北和東北地區(qū)的GWR模型能更好地捕捉到NO2濃度和城市形態(tài)之間的關(guān)系。相比之下，東部和南部地區(qū)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(shù)

城市形態(tài)的結(jié)構(gòu)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(chǎn)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(gòu)建集約高效、緊湊型的城市形態(tài)，并通過提高植被覆蓋度以及調(diào)節(jié)城市形態(tài)的結(jié)構(gòu)與配置，從而降低能源消耗以及NO2濃度。

3 結(jié) 論

(1) 全國337個地級市的NO2濃度表現(xiàn)出明顯的時空異質(zhì)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(qū)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(guān)性，熱點區(qū)位于京津冀、中原、山東半島、長三角城市群，冷點區(qū)位于滇中、北部灣和黔中城市群。地級市NO2濃度表現(xiàn)出全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。

(3) GWR模型結(jié)果表明，城市NO2濃度與城市形態(tài)、人口密度之間存在顯著的正相關(guān)性，且NO2濃度和城市形態(tài)之間的關(guān)系是空間非平穩(wěn)的。