中原城市群PM2.5浓度驱动因子联动效应及非线性影响

作者：周志衡; 周廷刚^*; 秦宁

来源：环境科学, 2022, 43(12): 5344-5353.

DOI：10.13227/j.hjkx.202201046

• PM2.5
• 非线性影响
• 驱动因子
• 联动效应
• 中原城市群

城市群是中国PM2.5污染与防治的核心区.为探究中原城市群PM2.5浓度驱动因子的作用机制，基于多源遥感数据和统计数据，采用空间自相关、参数最优地理探测器以及系统动态面板回归模型等方法，量化了PM2.5浓度的驱动因子及因子间的联动效应，进一步分析了社会经济因素对PM2.5浓度的非线性影响并给出相应的治霾建议.结果表明：(1)2012～2018年，中原城市群PM2.5浓度下降程度存在空间分异，北部较南部地区污染减弱更为显著.(2)PM2.5浓度高值聚集有从中原城市群北部向东部转移的趋势，而低值聚集情况相对稳定.(3)高程对PM2.5浓度的解释力最强，因子间联动效应对PM2.5污染的解释力均表现为增强，其中高程与降水交互后解释力最强.(4)人均GDP、人口密度、夜间灯光、外商直接投资和第二产业占比均与PM2.5浓度之间存在非线性关系.结合中原城市群现状，加大污染治理投入、调整城市结构形态、加强基础设施建设、调整人口分布与产业结构、保持较高的城市活跃水平、设定严格的环境法规和引入高质量外商投资等有助于治理PM2.5污染.

• 单位
  三峡库区生态环境教育部重点实验室; 安徽大学; 西南大学