中国省域PM_(2.5)浓度行业驱动因素的时空异质性研究

刁贝娣; 丁镭; 苏攀达; 成金华

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面对近年来频发的雾霾污染,坚定"打好蓝天保卫战"是我们整治大气环境问题的决心。探寻和厘清各重点行业对PM_(2.5)浓度的贡献量,判定影响更为显著且更为广泛的行业,划定目前最迫切需要整治的重点区域,期望为深入推进贯彻落实国务院《大气污染防治行动计划》中"重点行业重点区域"这一减排思路提供依据。基于此,本文以2000—2014年省域PM_(2.5)浓度及相关重点行业为研究对象,利用STIRPAT模型构建PM_(2.5)浓度变化的解释模型,进而运用GTWR模型探究行业驱动因素的时空异质性。拟合结果表明:不同行业影响系数表现出显著的时空异质性,从时间上看,不同行业的演化趋势特征鲜明,火力发电行业的拟合系数先减小后趋于稳定,钢铁业系数波动变化后趋于稳定,水泥、建筑行业的系数则在不断增加后趋于稳定,供暖行业先减小后增加,而采矿行业的拟合系数为负向增加,为不同行业减排政策的调整提供依据。从空间上看,区域间重点行业的影响差异显著,火力发电行业较多的影响东部各省,钢铁行业则显著影响着中西部主要的产业转移接收地,水泥行业对各省域的影响系数有正有负,而余下的建筑业、供暖业和采矿行业的影响则表现出区域特色。因此,全国统一的控制政策亟待调整。为提出针对行业特征和区域差异的控制政策,以四象限区域划分结果结合行业生产规模作为重点区域分类的依据,依据分类结果给出对应的政策调整建议。依据上述分析及结论,对于改善空气质量、控制PM_(2.5)浓度提出以下三条政策建议:制定行业标准,倒逼企业转型;明确分区控制,差异治理策略;注重技术衔接,突出后发优势。

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来源
《中国人口．资源与环境》 |2018年第9期|52-62|共11页
作者
刁贝娣; 丁镭; 苏攀达; 成金华;
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作者单位

中国地质大学(武汉)经济管理学院;

宁波职业技术学院;

中国地质大学(武汉)公共管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类资源、环境和生态管理;
关键词
PM2.5浓度; 行业驱动因素; GTWR; 时空异质性; 重点区域划分;

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