渭河流域PM2.5时空演化及人口暴露风险.pdf
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1、研究 PM2.5时空演化及人口暴露风险,对于环境风险评价及人居环境改善、政府环保部门制定针对性的空气污染防控政策具有重要意义。渭河流域是国家重要工业基地,也是国家级城市群和关中天水国家级经济区的核心区域,降低该区域PM2.5人口暴露风险是实现高质量发展的必然途径。基于渭河流域 20002020 年 PM2.5遥感反演数据和人口格网分布数据,测算人口暴露风险指数。采用 Theil-Sen Median 与 Mann Kendall 检验法,分别识别 PM2.5质量浓度值和人口暴露风险指数时间演化特征,并通过 GIS 空间探索工具,分析其空间变化特征。结果表明,(1)20002020 年渭河流域
2、PM2.5年均质量浓度为 47.2 gm3,最高值为 2013 年的 57.6 gm3,最低值为 2020 年的 31.8 gm3,呈现先上升后下降的变化趋势。趋势显著性检验发现,渭河流域 PM2.5污染情况呈现好转趋势。(2)PM2.5年均质量浓度空间分布呈东高西低特征,高值主要集中在流域下游地区,如西安市、咸阳市和渭南市等。低值主要分布在流域中上游地区,如天水市、定西市、平凉市等。(3)20002020 年渭河流域 PM2.5人口暴露风险等级总体呈下降趋势,但历年暴露于 35 gm3以上人数占比均值高达 96.2%。20002003 年,20052014 年间,渭河流域 100%人口暴露于
3、浓度值 35 gm3以上。但高风险区域面积从 2000 年的 20.6%下降为 2020 年的 17.1%。(4)20002020 年渭河流域历年 PM2.5人口暴露风险等级均呈现东高西低的空间格局,且空间差异较大,“热点”型主要集中渭城区、秦都区、未央区等城市建成区单元,“冷点”型主要分布在定西市、天水市、平凉市等流域西部海拔较高区域。研究结论可为渭河流域制定联防联控的 PM2.5污染治理政策提供科学依据。关键词:PM2.5;人口暴露风险;遥感数据;时空特征;渭河流域 DOI:10.16258/ki.1674-5906.2023.06.009 中图分类号:X16;X22 文献标志码:A 文章
4、编号:1674-5906(2023)06-1078-11 引用格式:董洁芳,邓椿,张仲伍,2023.渭河流域 PM2.5时空演化及人口暴露风险J.生态环境学报,32(6):1078-1088.DONG Jiefang,DENG Chun,ZHANG Zhongwu,2023.Spatio-temporal evolution and population exposure risk to PM2.5 in the Weihe River Basin J.Ecology and Environmental Sciences,32(6):1078-1088.改革开放以来,中国工业化进程明显加快。伴
5、随着经济持续增长,大气污染问题日益突出(Xu et al.,2020;郭雯雯等,2020)。近年来,雾霾等重污染天气频发,给公众健康造成了极大威胁,使经济高质量发展面临巨大挑战(谢杨等,2016)。研究表明,2010 年全球因长时间暴露于超标 PM2.5空气环境而死亡人口超 320 万人(Yan et al.,2022),中国因空气污染而诱发死亡人数高达 125 万人(Han et al.,2015;Liu et al.,2020)。十三五、十四五期间,国家相继出台一系列环境保护法律法规,同时多措并举推动产业结构优化升级,促使中国 PM2.5浓度明显下降。但由于中国目前采取的是 2005 年
6、World Health Organization 提出的 PM2.5第一过渡期的及格标准(35 gm3),环境污染与人体健康的矛盾在短期内依然比较突出(张亮林等,2020)。因此,探讨PM2.5时空变化特征及人口暴露风险,对于环境风险评价及人居环境改善研究以及国家环保部门制定针对性的空气污染防控政策均具有重要意义。国内外学者对 PM2.5时空演化开展广泛而深入的研究(Beckerman et al.,2013;Gao et al.,2015;Yang et al.,2015;Zhang et al.,2020),呈现出数据来源多元化、研究尺度综合化,研究方法多样化的趋 势。研 究 所 用 数
7、 据 来 源 主 要 为 遥 感 数 据(Donkelaar et al.,2011)和地面空气质量检测数据(周亮等,2017)两种。研究尺度包含全国尺度(肖嘉玉等,2021)、区域尺度(宓科娜等,2018)、省域尺度(赵辉等,2020;廖林渲等,2022)以及城市尺度(柯钊跃等,2011;林金煌等,2020)等。董洁芳等:渭河流域 PM2.5时空演化及人口暴露风险 1079 研究方法有时空数据可视化、空间自相关、时空过程建模法、地理探测器等。具体到 PM2.5人口暴露风险的研究,学者们研究集中在暴露风险的污染来源、演化路径、政策制定等方面(慕航等,2021)。研究对象以老人、儿童以及特殊职业
8、群体为主,且研究主要利用调查问卷以及个体追踪。如邓芙蓉等(2009)利用监测数据、活动日记等资料,以北京某城区儿童为对象,探究了 PM2.5个体暴露水平及影响因素。同样基于监测及跟踪调查数据,柯钊跃等(2011)对广州市学龄儿童在校期间 PM2.5暴露水平进行评价。王钊等(2013)对天津某社区 101 位老年人 PM2.5暴露痕量元素展开研究。近年来,随着研究的不断深入,大区域、大规模的群体暴露度研究逐渐涌现。如张亮林等(2021)对全球及中国PM2.5人口暴露风险的探究,肖嘉玉等(2021)对中国城市空气污染的人口暴露风险的研究,黄晓军等(2020)对关中地区 PM2.5人口暴露风险的探讨
9、等。总体来说,当前 PM2.5人口暴露风险的评价尺度比较微观,宏观尺度的研究比较缺乏。而且多数研究利用地面监测数据作为 PM2.5的数据基础,而这类数据由于空间上分布不均匀,存在监测盲区,影响大区域研究的连续性。基于遥感数据研究流域尺度的 PM2.5人口暴露风险的案例较少。渭河流域是西北地区重要灌溉农业和旱作农业区,也是全国重要的工业基地。伴随着经济的快速增长,空气污染问题日益凸显,给该区域社会经济发展和居民身体健康带来极大危害。基于此,以渭河流域作为研究区域,利用 PM2.5遥感反演数据和人口格网分布数据,构建检验模型,识别长时间序列人口暴露风险指数变化规律,并利用空间分析工具揭示该区域 P
10、M2.5污染及人口暴露风险的时间演化和空间分布特征。1 材料与方法 1.1 研究区域 渭河流域位于黄土高原东南地区,处于 1061811037E,33423720N 之间,地势西高东低,可分为西部黄土丘陵沟壑区和东部关中平原区。南有东西走向的秦岭横亘,北有六盘山屏障(陈登帅等,2018;徐宗学等,2021)。渭河主要流经甘肃省的定西市、平凉市、庆阳市、天水市,宁夏回族自治区的固原市,以及陕西省的宝鸡市、杨凌示范区、咸阳市、西安市、渭南市、榆林市、延安市、铜川市等 13 市(区)。该区域是国家重要工业基地,也是国家级城市群和国家级经济区(关中天水)的核心区域。近年来,随着经济的快速发展,渭河流域
11、 PM2.5污染严重,尤其是关中平原,该区域 2017年被列为全国大气污染重点防控区。1.2 数据来源与处理 1.2.1 PM2.5质量浓度数据 PM2.5质量浓度数据来源于国家科技基础条件平 台 国 家 地 球 系 统 科 学 数 据 中 心(http:/)。该数据集基于 CNEMC(http:/)、MODIS series products(https:/search.earthdata.nasa.gov/)MEIC emission product(http:/www.meicmodel.org/index.html)、SRTM(http:/srtm.csi.cgiar.org/)、La
12、ndScanTM(https:/landscan.ornl.gov/)的原始数据,利用时空极端随机树模型,基于模式资料填补了卫星 MODIS MAIACAOD 产品的空间缺失值,结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到全国空间分辨率为 1km 无缝隙地面 PM2.5数据(Wei et al.,2019)。该数据十折交叉验证决定系数 r2为 0.9,均方根误差 RMSE 为 10.8 gm3,数据精度可靠。1.2.2 人口数据 为了克服统计数据的缺陷,本研究采用LandScan 全球人口格网数据(https:/landscan.ornl.gov),该数据是目前精度最高的人口格网数据,已
13、广泛应用于城市扩张(刘修岩等,2016;董海燕等,2022)、人口分布(林丹淳等,2020)等方面研究。时间序列为 20002020 年,空间分辨率为 1 km。1.2.3 行政边界数据 本研究共涉及渭河流域的 13 市 84 县(区)行政边界矢量数据。数据获取自国家基础地理信息中心(http:/ 研究方法 1.3.1 人口暴露风险指数 现有分析模型无法直接区分某空间子单元内人口空气污染暴露相对于空间单元整体的严重程度(邹滨等,2013;李佳雯,2020)。为了更加科学地测算渭河流域人口暴露风险程度,本文采用邹滨等(2013)提出的方法,公式为:1=iiiniii=PcRcPn(1)式中:i网
14、格编号;Ri 渭河流域第 i 个格网的人口暴露风险指数;Pi 格网 i 的人口数;ci 格网 i 内的污染浓度值;n渭河流域的总网格数。1080 生态环境学报 第 32 卷第 6 期(2023 年 6 月)1.3.2 基于像元的 Theil-Sen Median 趋势分析与Mann-Kendall 检验 Theil-Sen Median 对数据误差具有较强的抵抗能力,是一种稳健的非参统计方法(黄晓军等,2020)。因此,本文采用此方法分析像元尺度 PM2.5质量浓度和人口暴露风险长时间序列的变化趋势。其计算公式如下:=Median(20002020)jixjiijx (2)式中:拟合方程的斜率
15、,当 0 时,则为增加趋势。xi和 xj PM2.5质量浓度或人口暴露风险指数第 i 年和第 j 年的对应值。Mann-Kendall 方法适用于长时间序列数据的趋势显著性检验,广泛地应用于水文(周旗等,2020)、气象(张音等,2019)时间序列趋势分析和变异检验中,且该方法已被使用检验人口暴露风险时间序列趋势的显著性(郝永佩等,2022)。本文采用此方法检验 PM2.5质量浓度以及人口暴露风险时间序列趋势变化的显著性。公式如下:设定一组时间序列Xi,i=2000,2001,2020,其标准化的检验统计量公式为:1,0Var()=0,=01,0VarSSSZSSSS+u1/2时,表明在水平上
16、存在显著变化,反之,则不显著。本文取=0.05,表示趋势通过了信度为 95%的显著性检验。Mann-Kendall检验趋势显著性类别(徐建华,2017)见表 1。1.3.3 全局空间自相关 对渭河流域行政单元构建泰森多边形,采用全局自相关模型,从县级尺度描述 PM2.5质量浓度和人口暴露风险的整体分布状况,以判断研究要素在空间上是否存在集聚性(杨晴青等,2019;么相姝等,2021)。一般采用 Global Morans I 指数,计算公式如下:=1=12=1=1=1(Moran)()=()s()nnijijijnnnijiijinxxxxI,ijxx WW (7)式中:xi和 xj 县域单元
17、 i 和 j 的研究值;n空间单元数量;Wij 空间权重矩阵,采用 Rook 临界标准定义;xx 的平均值。1.3.4 局部空间自相关 局部空间自相关度量局部空间单元相对于整体研究范围空间自相关的影响程度(黄小刚等,2020),本文采用局部 Morans Ii指数来判断 PM2.5质量浓度和人口暴露风险在局部空间自相关程度。计算公式为:2()=()Morans()()miijjj=1inii=1n xxxxI,ijxxW (8)式中:表 1 Mann-Kendall 检验趋势显著性类别 Table 1 Mann-Kendall test trend categories 值 Z 值 趋势特征
18、0 2.58Z 极显著增加 1.96Z2.58 显著增加 1.65Z1.96 微显著增加 Z1.65 不显著增加=0 Z 无变化 0 Z1.65 不显著减少 1.65Z1.96 微显著减少 1.96Z2.58 显著减少 2.5835 gm3)面积占比分析,由图 1 可见,以 2015 年为拐点,可分为两个阶段。第一阶段(20002014 年),此阶段 PM2.5年均质量浓度值超标的栅格比例一直维持在 95%以上,只有2000、2003、2004年包含质量浓度值在2535 gm3范围的栅格区域,面积占比依次为 0.2%、0.0%、0.2%。第二阶段(20152020 年),此阶段 PM2.5年均
19、质量浓度值超标(35 gm3)的栅格比例逐年下降,由 2015 年的 96.4%下降为 2020 年的 22.1%,尤其是 2019 年和 2020 年空气质量出现 1525 gm3范围的栅格区域,其占比分别为 1.4%、13.0%,但一直未达到空气质量优的标准(35 gm3),2000、2005、2010 年空间分布格局大体类似,几乎所有区域 PM2.5年均质量浓度值均大于 35 gm3,最高值(PM2.5年均质量浓度65 gm3)区域主要集中西安市、咸阳市和渭南市。(3)2015 年和 2020 年空气质量均出现为良(PM2.5年均质量浓度35 gm3)的区域,且范围明显扩大,由 2015
20、 年天水市扩展为 2020 年的定西市、平凉市、庆阳市、天水市,固原市、榆林市、延安市全部区域,以及宝鸡市、杨凌示范区、咸阳市、西安市、渭南市、铜川市的部分区域。对20002020年渭河流域PM2.5年均质量浓度值进行全局空间自相关检验,计算得出历年 PM2.5年均质量浓度在空间上呈现出显著的正自相关,空间集聚特征明显。进一步对 2000、2005、2010、2015、2020 年 PM2.5年均质量浓度进行局部空间自相关分析(图 4),结果发现:渭河流域 PM2.5年均质量浓度值呈现十分显著的局部空间正相关。PM2.5年均质量浓度值存在 3 种空间关联模式,即 H-H、L-L 空间集聚类型,
21、L-H 空间离群类型。H-H 型指高-高集聚型,主要集中在流域下游,包含咸阳市、西安市、渭南市的大部分县(区),范围变化不大。该区域处于渭河盆地的中心地区,地势较低且城市集中,污染物容易集聚。L-L 型指低-低集聚型,主要分布在中上游地区,包含定西市、天水市、平凉市、固原市、延安市、榆林市、庆阳市。L-H 型指 PM2.5年均质量浓度低值单元被高值单元包围。分布于下游地区,主要包含鄠邑区、蓝田县和耀州区。2.2 渭河流域 PM2.5人口暴露风险时空格局 2.2.1 时间演化特征 运用 ArcGIS 10.8 软件,分别统计 20002020年 PM2.5年均质量浓度值划分 7 个区间的人口暴露
22、数量,并可视化其占比(图 5)。由图 5 可知,(1)渭河流域 PM2.5人口暴露风险总体呈现减少趋势,但历年暴露于 35 gm3以上人数占比均值高达96.2%。除 2019、2020 年,其余年份均有 90%以上人口暴露于 35 gm3以上。(2)20002014 年为高暴露阶段,除 2000、2004 年外,其余年份均为100%人口暴露于 PM2.5超标浓度区域。(3)20152020 年空气质量逐年好转。自 2015 年,人口暴露于 PM2.5浓度值(2535 gm3)的面积占比逐年提升,由 2015 年的 0.7%上升为 2020 年的 25.9%。2020 年渭河流域出现了 PM2.
23、5浓度值在 1525 ugm3的区域,人口占比为 7.2%,且大于 65 gm3的区域消失。表明渭河流域空气质量明显改善。为直接区分某空间子单元内人口空气污染暴露相对于空间单元整体的严重程度,借鉴已有文献(李佳雯,2020),根据公式(1)测算渭河流域空间子单元内人口空气污染暴露相对于空间单元整体的严重程度。为了便于分析,参考已有文献(张西 图 3 20002020 年渭河流域 PM2.5质量浓度空间分布 Figure 3 Spatial distribution of PM2.5 annual concentration in the Weihe River basin from 2000
24、to 2020 董洁芳等:渭河流域 PM2.5时空演化及人口暴露风险 1083 雅等,2018),将人口暴露风险划分为 6 个区间,分别为 Ri=0、0Ri 1、1Ri2、2Ri3、35,依次对应等级为极低风险、低风险、较低风险、较高风险、高风险和极高风险。统计人口暴露风险 6个等级区域面积占比,得出高风险 Ri 3 的区域呈明显下降趋势(图 6),从 2000 年的 20.6%下降为2020 年的 17.1%。采用 Theil-Sen Median 和 Mann Kendall 方法,将 值|Z|值进行叠加,探究渭河流域 PM2.5人口暴露风险指数的长期变化趋势。依据表 1,将渭河流域 PM
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