摘要

明确空气质量的时空分布特征及其背后驱动因素,对有效预防、控制及治理大气污染有重要理论价值。文章基于2015年1月-2019年12月长江中游31个城市空气环境数据(AQI和6项常规监测污染物浓度),运用统计分析法、克里金空间插值法分析城市空气质量时空分布特征;采用空间自相关方法检验污染物空间依赖性和异质性,并借助空间回归模型和地理探测器识别影响空气质量的因素及其影响力。结果表明:(1)2015-2019年长江中游城市群AQI整体下降,除O3浓度呈增长趋势外,其他5种污染物浓度均表现出下降趋势;季节上AQI、PM2.5、PM10、NO2和SO2浓度呈现"冬高夏低"的特点,O3与之相反;近5年导致空气污染的首要污染物为PM2.5、PM10和O3;AQI及PM2.5、PM10浓度空间分布呈"西北高,东南低,中间过渡"格局,而O3浓度呈"北高南低"特征,CO浓度为"西高东低",SO2和NO2则集中分布在局部地区。(2)AQI、PM2.5、PM10、O3具有空间依赖和溢出效应,CO、SO2空间上有集聚趋势,NO2无明显空间相关性;(3)AQI与PM2.5、PM10、O3污染物浓度具有显著正相关,不同污染物之间也表现出一定的关联性;(4)二三产业比值、工业废气排放量、民用汽车拥有量是影响AQI及6项污染物浓度的共同因素,而气温、风速、降雨量、相对湿度、城镇化率、地区GDP、建成区面积、绿化覆盖率以及路网密度指标对不同污染物影响存在差异;自然因素中气温、降雨量,社会经济中工业废气排放量、二三产业比值、民用汽车拥有量对空气质量影响力较高,而绿化覆盖率、路网密度等城市空间建设方面因素作用力相对较弱。