環長株潭城市群霧霾污染特征及驅動機制分析

吳金雨，李春紅，田亞平

（衡陽師范學院 地理與旅游學院，湖南 衡陽 421002）

改革開放以來，我國飛速發展的同時也面臨諸多環境問題，如霧霾污染。我國所遭受的霧霾污染[1-2]，覆蓋面廣、污染嚴重，且造成巨大損失。眾多學者就霧霾的現狀特征和影響因素研究各持觀點。Anselin針對將空間計量建模方法應用到環境經濟的角度[3]，對空間因素分析的重要性進行了探討；王美霞[4]認為中國霧霾污染呈現出顯著的集聚特征和空間溢出效應；古陽等學者[5]表明在空間上霧霾組分也存在聚集狀態，相鄰區域有明顯貢獻作用；劉曉紅利用2014年—2016年中國161個城市PM2.5和PM10日數據[6]，采用空間計量經濟學模型，得出全國和各區域霧霾污染月均值變化軌跡呈“U”型，霧霾污染存在空間集聚等觀點。學者們多從宏觀層面且選取大范圍地域為研究區域開展霧霾污染研究，利用氣象、社會經濟等數據，對霧霾污染在時空特征、污染源頭等得出結論。國家治理霧霾法令頒布后，整體污染情況有所緩解，但作為空間緊湊、經濟聯系高度一體化的城市群，在發展過程中出現的大氣污染問題，已然呈現近鄰城市聯帶污染的趨勢。因此，關于城市群的霧霾污染特征及其驅動機制研究顯得尤為重要。

“環長株潭城市群”一詞于國家“十二五”規劃中提出，是在原有長株潭城市群經濟核心作用的基礎上，輻射涵蓋周邊衡陽、岳陽、益陽、常德和婁底五個城市，以構建湖南省持續發展的經濟增長極。研究區域作為湖南省的經濟核心，人口密度、城市規模、經濟發展水平等在全省均居于前列，霧霾污染較為嚴重，且有愈加頻繁的趨勢[7]。通過研究環長株潭城市群霧霾污染特征及驅動機制，有助于深入了解環長株潭城市群霧霾天氣形成、分布規律現狀，對科學認識城市群霧霾的發生特征和規律具有重要意義，也可作為環保部門制定有效的空氣質量保障措施和合理的減緩霧霾干預機制的參考依據，對于減少一定時期內霧霾污染帶來的損失具有重要的現實意義。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本文數據主要有2017年長株潭核心城市群以及輻射圈內衡陽、岳陽、益陽、常德和婁底5個地級城市的霧霾大氣污染物數據、自然氣象數據及社會經濟數據。其中，PM2.5，PM10，NO2，SO2，CO，O3等6種主要大氣污染物的濃度數據主要是中國空氣質量監測平臺（www.aqistudy.cn）的日監測數據，氣溫、降水量、風速等自然氣象數據來源于全國溫室數據系統（http://data.sheshiyuanyi.com/WeatherData/），社會經濟數據主要來自2017年湖南省統計年鑒和各市統計公報。

1.2 研究方法

1.2.1 霧霾污染指數

歸納大氣的各種質量參數，運用因素成對比較分析確定各主要污染物的權重，并以一種數值綜合的形式表示霧霾污染的程度，即霧霾污染指數。綜合考量PM2.5，PM10，NO2，SO2，CO，O3等6種主要污染物的污染情況，霧霾污染指數Xi越大則污染程度越嚴重。計算公式為

式中，n表示霧霾污染物種類，Ci指污染物i的濃度值，Wi表示污染物i的權重值。

其中Wi利用因素成對比較分析法[8-10]計算，通過對造成霧霾污染的6種大氣污染物之間進行成對比較，同時對比較結果賦值、排序，用以確定各大氣污染物權重。權重值結果如表1所示。

表1 主要大氣污染物權重

1.2.2 全局空間自相關

本節采用空間計量分析[11]的方法，從空間尺度對研究區域內各城市霧霾污染進行分析。采用Moran’s I來描述研究區域內所有城市污染單元之間的關聯程度及顯著性。計算公式如下:

式中，xi表示地區i的年均霧霾污染指數，n表示城市總數，W表示空間權重矩陣，Wij表示城市i與j之間的影響程度，Ii指局部Moran’s I指數，表示城市i與周邊區域的相關性，xˉ為xi的平均值，。Moran’s I的閾值為[－1,1]，與1越相近，表示區域空間正相關的程度越強；當Moran’s I越接近－1時，表示區域空間負相關的程度越強；若Moran’s I接近0時，則表示區域在空間上不相關。

1.2.3 局部空間自相關

局部空間自相關是用來識別霧霾污染隨空間位置變化而形成的不同空間關聯模式，從而觀察霧霾污染的空間局部聯系及特征。計算公式為

1.2.4 雙變量相關分析

為確定霧霾形成的驅動機制，通過雙變量分析方法描述霧霾污染指數與解釋變量之間相關性強弱及發展趨勢，結合數據本身屬性，選擇Pearson和Spearman兩種相關系數供核準。

1）Pearson相關系數是定量地描述變量之間相關程度強弱的一個常用指標（要求兩個變量通過正態檢測，并呈線性關系），計算公式為

式中，X為霧霾污染指數，Y是本文選取的解釋變量；Xˉ，Yˉ分別為霧霾污染指數均值、解釋變量的均值；r為兩者相關系數，為[－1,1]，當r>0時說明兩個變量之間正相關，當r<0時為負相關，當r=1時則完全相關，當r=0時則為零相關。

2）Spearman相關系數用于衡量分級定序變量之間的相關程度，使用排序后的數據秩次來計算（無正態分布苛刻條件要求，可適用一些特殊情況），其計算公式同式（4）。

1.2.5 變量說明

以Xi為被解釋變量，主要是從氣象條件和社會經濟因素兩個方面出發，氣象條件是選取了2017年各個城市的日均氣溫、日均降水量和日均風速；社會經濟因素是從產業結構、人口、科技、經濟發展、能源、城市建設等六個方面選擇12個指標作為解釋變量[12-14]，如表2所示。

表2 指標含義與說明

2 研究結果與分析

2.1 霧霾污染時間特征

2.1.1 月變化

從圖1中可以看出，環長株潭城市群各市Xi變化趨于平緩，均在1月、12月達到峰值，在6~8月為低谷，呈先降后升的變化趨勢，霧霾污染主要集中于一年中的11月至次年2月。

圖1 2017年環長株潭城市群各市Xi月變化趨勢

這種變化趨勢不僅與能源消耗產生大量的霧霾污染物有關，使得污染物濃度上升；也與季節上氣象條件差異有關，如氣溫和降水的差異使得擴散速度不一，最終形成地區之間的差異。夏季受氣壓帶與風帶變化影響，對流運動明顯，在研究區域內形成強度大且持續時間長的降雨（如梅雨等），且伴有大風天氣。冬季氣團寒冷干燥，氣體多沉降聚集，局域天氣穩定，使得研究區域內污染物濃度隨時間而疊增。

2.1.2 季變化

由圖2可以看出，研究區域內各市的季節變化幅度較為明顯，結合霧霾污染物中占比較高的PM2.5和PM10季節均值變化趨勢，二者均值在春季（3~5月）到夏季（6~8月）呈下降趨勢，至夏季到達低谷后，觸底反彈且在秋季（9~11月）、冬季（12~2月）兩季呈直線上升狀態，于冬季到達峰值。

圖2 2017年環長株潭城市群各市Xi季節均值

總體來看，環長株潭城市群各市的Xi季節均值變化趨勢為夏低冬高、“春-夏”下降、“秋-冬”上升，整體呈現較為特殊的“√”形變化特征，主要污染物PM2.5和PM10濃度變化趨勢也與之相同。這是因為夏季地表受熱溫差大，氣壓梯度力強，大氣對流運動活躍，有利于形成風雨天氣，空氣流通性比較好，有利于污染物的擴散和清除，Xi及污染物濃度均為低值；而冬季大氣趨向地面沉降，對流運動弱，污染物難以擴散且持續累積。

2.2 霧霾污染空間特征

2.2.1 全局空間自相關分析

針對2017年環長株潭城市群8個城市Xi月均值進行全局空間自相關分析，采用Moran’s I從整體上判斷空間是否存在集聚，結果如表3所示。

表3 Xi全局Moran’s I指數及相關統計指標

從表3中得知Moran’s I均大于零，表明Xi月均值呈現空間正相關性，環長株潭城市群霧霾污染在地理分布上空間明顯集聚。在時間上，Moran’s I在7月達到最大值0.697 712，12月為最低值0.209 346，并且Moran’s I呈現出12月低谷區、3~4月的穩定區和8~11月峰值區，表明Xi的空間集聚性呈先穩后升再降的變化趨勢。

2.2.2 局域空間自相關分析

因研究區域各市氣象條件、社會經濟水平存在差異，各地區的霧霾污染形成空間模式并不相同，關系上也有所差異。為了進一步探究各市與相鄰市域之間的空間聯系，利用GIS進行局部空間自相關分析，得出對應的Moran’s I指數及顯著性，因霧霾污染季節變化幅度大，選取3月、6月、9月和12月集聚圖進行呈現，結果如圖3所示。

圖3 2017年環長株潭城市群3，6，9，12月Xi局部空間自相關分析

結果表明，環長株潭城市群存在高-高集聚、低-低集聚和少部分的高-低集聚、低-高集聚和不顯著5類集聚區域，在空間上呈現出東南高、東北不顯著和部分地區低的分異格局。

1）“高污染”區域演變特征。“高污染”區域在空間上呈現以長湘潭地區和益陽為主、婁底和衡陽次之的雙中心格局，且分布范圍還會隨時間次序更替而變化。3~4月、9~11月份“高污染”區域范圍最大，主要區域為長株潭地區和益陽。還包含岳陽市部分區域，但在12~1月范圍縮小，并于5~8月趨于穩定研究表明，環長株潭城市群中長沙、株洲和湘潭地區的霧霾污染物常年高于周邊地區，一定程度上受重化工企業和汽車尾氣等因素影響，易形成相互輸送的重污染區。

2）“低污染”區域演變特征。在時間推移過程中，“低污染”區域在空間上主要集中在婁底和衡陽地區。“低污染”區域分布及范圍會隨時間變化而變化，2月以婁底和株洲為主，3~7月以岳陽、婁底和衡陽三個地區為主，12月主要是婁底。這一特征與人口密度相關，除長株潭地區外，其他地區人口密度相對小，工業化、城鎮化水平低，造成霧霾污染的程度輕。

總體來看，2017年環長株潭城市群霧霾污染呈現出明顯的長株潭地區和益陽高、婁底和衡陽低的特征，且形成空間上“高污染”與“低污染”區域的分布鄰近且相互影響的格局；大氣污染重點區域以長株潭地區和益陽為中心，集聚區域具體覆蓋范圍隨著時間變化而不同。

2.3 驅動因子分析

2.3.1 氣象條件

選取2017年環長株潭城市群各市日均氣溫、日均降水量和日均風速，通過雙變量相關分析得到氣象條件對霧霾污染的影響，其與霧霾污染指數Xi的相關系數及顯著性水平如表4所示。

表4 基于Spearman氣象條件與Xi的相關系數及顯著性水平

氣溫、降水和風速等變量與霧霾污染因子均呈顯著性負相關（均達到0.05顯著性水平），表明以上氣象因素對霧霾污染存在抑制作用。降水對霧霾的影響，是指在降水過程中，雨水沖刷大氣污染物，使得污染物顆粒減少，對霧霾污染存在一定的抑制作用。抑制程度與降水強度成正比，降水量愈大、時間越長，對大氣的沖刷越徹底，對霧霾污染抑制也越明顯。風速亦然，風的存在促使大氣污染物轉移，使得空氣中大氣污染物密度降低，霧霾污染程度減輕。氣溫與霧霾的關系，可結合降水與風來分析，隨氣溫升高，氣壓梯度增強，形成區域性熱力環流，促使大氣對流運動活躍、大氣層結構變得越發不穩定，有利于污染物的擴散及清除，減輕污染程度。

2.3.2 社會經濟因素

通過雙變量相關分析得到各影響因素與霧霾污染指數Xi的相關系數以及顯著性水平，鑒于部分數據為非正態分布，運用Pearson相關系數有失精準，因此相關分析采用Spearman相關系數，分析結果見表5。

表5 基于Spearman各因素與Xi的相關系數及顯著性水平

相關系數基于顯著性水平小于0.01或者0.05時，具有統計學意義。而根據相關系數的大小可以對各因素的影響程度進行分析，相關系數的絕對值越大，說明該因素與Xi之間的相關性越強。

結果顯示，影響霧霾污染的解釋變量中，相關性排序（影響程度排序）依次是產業結構、城市建設、經濟、科技、人口、能源，說明以上因素是霧霾污染形成和發展的主要影響因素。

Xi與單位工業產值的相關系數為0.778，與第二產業占GDP比例的相關系數為0.534，與規模以上工業企業綜合能源消耗量的相關系數為0.591，均為較強正相關。研究區域有采取“衛星城”產業遷移式治理污染的案例，將高污染高排放產業進行遷移，這無疑會促進遷入地區的霧霾形成和發展。

Xi與人口密度的相關系數為0.543，為中等強度正相關。人口自然增長和經濟導向下的人口集聚導致城市人口密度增大、道路擁堵、能耗與機動車數量上升等問題，區域經濟發達持續吸引人口流入，均會使污染物排放量增多，加重大氣環境壓力。

Xi與高新技術產業產值的相關系數為0.662，為較強正相關。科技進步加重霧霾污染，其一是高新技術投資開發目的單一，即促進經濟高質量發展，提高勞動生產率，用于大氣污染治理經費較少，間接使污染物濃度升高；二是科研攻關缺乏針對性，未能把握重點領域；三是科研成果應用規模小，未能達到預期實效。

Xi與城市建設的相關系數為正相關，與機動車密度的相關系數為0.471，表明在正常人口密度增長下機動車密度增大與霧霾污染之間存在正相關。機動車尾氣排放會促使PM2.5、SO2等污染物濃度增加，加重霧霾污染。

Xi與單位GDP和人均GDP的相關系數分別為0.538，0.512，均為較強正相關。兩種情形都表明目前湖南省的霧霾污染程度隨經濟發展水平持續上升，經濟發展未能改善環境質量反而使其趨于惡化的現象，其潛在原因值得深究。

Xi與能源消耗兩個指標的相關系數為0.591和0.495，均為中等強度正相關。一方面工業企業能源消耗量與工業生產息息相關，另一方面天然氣消耗量與人口密度相聯系，表現為資源消耗加劇霧霾污染。

3 結論與討論

采用2017年環長株潭城市群主要大氣污染物濃度數據、社會經濟數據及氣象數據，運用因素成對比較法和加權求和計算綜合的霧霾污染指數Xi，采用空間計量分析方法和雙變量分析開展環長株潭城市群霧霾污染研究。結論如下：

（1）從時間變化來看，環長株潭城市群霧霾污染月均值變化軌跡為先降后升，季節性變化特征為“夏低冬高、春秋持平”，發展趨勢與月變化相同。

（2）以空間格局來看，研究區域內污染嚴重主要集中于長沙、株洲和湘潭地區，霧霾污染具有顯著的空間集聚特征。婁底和衡陽呈現顯著的低－低集聚特征，長株潭地區和益陽為高－高集聚。

（3）在產業結構、人口因素、經濟發展、能源因素、城市建設等對霧霾污染產生正向影響的因素中，工業的發展對霧霾污染的影響是主導性和源頭性的，工業生產排放的污染物以及能源消耗為霧霾污染形成打下了基礎，而工業化推動城市化進程和經濟發展使得人口聚集，進而城市建設間接對霧霾產生影響。在一定程度上也符合長沙、株洲和湘潭地區人口眾多、經濟發展迅速的事實。

基于上述結論，霧霾污染防控可以根據霧霾污染影響因素傳導鏈，把握霧霾污染全過程，從末端治理轉變為源頭防控。逐步關停淘汰高能耗、污染企業以實現清潔生產。強化公共運輸能力，推進公共運輸系統清潔能源普及。通過增加科技投入，構建全天候信息化監測系統，如環境空氣監測網絡、大氣自動監測數據等；依照霧霾污染空間相關性，助推跨區動態防控進程，積極強化城市群區域協商與合作，構建以長株潭為核心、衡岳益常婁為枝干的多極聯防聯控體系，同步監測、統一調度、有效應對霧霾污染；分時采取不同防控措施，把握氣象規律防控霧霾污染，在把握全年降水規律基礎上實施人工降雨與灑水降塵（工業區等），企業結合霧霾發展規律制定“夏秋多、冬春少”的生產計劃。