中国城市大气污染区域影响空间溢出效应研究
孙晓雨，刘金平，杨 贺
【摘 要】摘要：当前大气污染治理已从控制局地污染向区域联防联控转变，准确界定大气污染空间扩散范围对于提高联防联控有效性尤为重要。基于2012年全国113个重点监测城市每日空气质量指数，采用空间计量方法，探究大气污染区域影响的空间扩散范围及溢出特征，并解析大气污染主要污染源。研究发现，大气污染空间扩散呈“内城－外城”两级圈层结构，内城层是区域联防联控的责任主体；工业二氧化硫是大气污染主要污染物，生活烟尘是重要影响因素。以京津冀为例，提出联防联控的具体建议。 【期刊名称】统计与信息论坛 【年(卷),期】2015(000)005 【总页数】6
【关键词】大气污染；溢出效应；圈层结构；联防联控
一、引 言
近年来，中国大气环境高浓度污染频繁发生，影响广泛，严峻的大气污染问题凸显。目前大气污染进入了多污染源影响、多区域关联、多过程演化的区域复合型污染阶段，给现行环境治理带来巨大的挑战。由于大气污染扩散并不遵守行政边界，存在空间溢出效应，因此，研究大气污染溢出规律、界定大气污染时空扩散范围和解析区域大气污染物来源，对于科学制定大气污染区域协同防治措施，推进生态文明建设具有现实意义。
国内学者围绕大气污染问题的研究范围主要涉及单个省、市的局地污染。马雁军等以辽宁省中部几个城市、符春等以珠江三角洲城市群、司瑶冰等以呼和浩
特市为研究对象［1－3］。研究主要采用时间序列分析方法，对空气污染指数（API）建立时间序列模型［4－5］。近几年，胡芳芳、王立军等学者引入空间自相关分析方法，利用空间滞后模型或空间误差模型，来解释大气污染的空间影响［6－7］。现有研究已经验证，在单个省、市范围内大气污染存在全局空间相关性，地区空气质量具有空间差异性，但是缺少不同省域或不同重点区域间大气污染是否存有交叉影响，存在空间相关性的分析以及大气污染扩散范围的研究，这将导致大气污染的空间关联效应失真，降低区域联防联控政策制定的有效性。因此，本文将深入研究大气污染空间溢出特征，分析全国范围内大气污染的空间相关性以及溢出规律。
二、研究设计
（一）全局空间相关性指数
全局空间自相关描述同一个变量在整个研究区域内的空间相关性，反映了单元属性值空间集聚程度区域间的自相关程度，常用全局Moran指数表示。Moran指数的取值范围为－1～＋1之间，趋近于－1表示单元间呈空间负相关，趋近于1表示单元间存在正空间相关性，反映研究对象在空间上呈同质或异质聚集，接近0则表示不存在空间相关性，在空间上呈随机分布模式。 （二）空间计量方法
空间计量的基本思想是将空间关系引入模型，通过设置空间权重矩阵对基本线性回归模型进行修正，以反映变量的空间依赖性。空间计量模型包括空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），SLM模型假定某一对象的因变量与相邻单元因变量有关，SEM模型则综合考虑了相邻单元的因变量、自变量以及其他变量的影响。选择模型时一般考察两个统计量，Robust LM（lag）和
Robust LM（error），如果R－LM（error）不显著而R－LM（lag）显著，则建立空间滞后模型，反之，则建立空间误差模型。
空间权重矩阵的设置是区分普通线性回归模型和空间回归模型的关键，多数空间权重矩阵根据Rook相邻判定规则设定，即两个地区拥有共同边界则视为相邻，如果i地区与j地区相邻，则wij为1，否则为0。这种地理权重矩阵只考虑了相邻地区，忽略了临近地区或更远范围区域的影响，因此，针对研究对象大气污染扩散的特性，本文将基于地区间的距离设定空间权重矩阵，如果i地区与j地区距离小于d，则wij为1，否则为0。
三、大气污染全局空间关联分析
了解中国大气污染特征是进行区域联防联控的基础，也为中国区域经济与环境保护协调发展提供宏观控制思路［8］。由于大气污染传输具有空间维度特征，因而其关联性分析必将突破单个省份地理行政区划，传统的建立在城市之间大气污染相互独立不相关的假设下的经济学意义上的相关性分析就失去意义。本文引入空间自相关分析方法，根据各市距离建立基于距离的空间权值矩阵，借助ArcGIS、SpaceStat等软件，探讨全国范围内大气污染的全局空间相关性。 由于大气污染传输受到地理位置、气象因素的影响，因此，大气污染区域影响的溢出规律、溢出范围存在时间差异，本文主要研究大气污染区域空间扩散的基准范围，采用全国113个城市2012年的每日空气污染指数，综合平均考虑地理、气象等因素的影响，将时间、季节对大气污染的影响模糊化，从空间角度，划分大气污染区域外溢的平均影响范围。本文借鉴已有研究成果，初步将空间权值矩阵的距离设定为1 000km［9］90－92。本文数据来源于中国环保部网站、《中国城市统计年鉴2013》和《中国环境年鉴2013》等。
中国城市大气污染区域影响空间溢出效应研究
