Scientia Geographica Sinica 2016 , 36 (7): 989-997 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.07.004

Orginal Article

中国环境污染的时空差异与集聚特征

周侃¹^,

1.中国科学院地理科学与资源研究所/中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京100101

Spatial-temporal Differences and Cluster Features of Environmental Pollution in China

Zhou Kan¹^,

1.Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, Chinese Academy of Sciences, Institute of Geography Science and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China

中图分类号: K902

文献标识码: A

文章编号: 1000-0690（2016）07-0989-09

收稿日期: 2015-11-23

修回日期: 2016-06-18

网络出版日期: 2016-07-20

基金资助: 国家自然科学基金项目(41530634, 41501139 )和中国科学院科技服务网络计划项目（KEJ-EW-ZY-004）资助

作者简介:

作者简介：周侃（1986-）,男,云南丽江人,博士,助理研究员,主要从事资源环境承载能力与区域可持续发展研究。E-mail:zhoukan2008@126.com

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摘要

通过地市单元和主体功能区单元的定量分析,研究2005~2012年中国环境污染物排放的时空变化和空间集聚格局,提出降低污染物排放强度的对策建议。结果表明：① 环境污染物排放强度呈优化开发区域-重点开发区域-农产品主产区-重点生态功能区依次递减态势,各类主体功能区水环境面临的污染物胁迫程度持续加剧,且以农产品主产区和重点生态功能区最为突出,尽管优化开发区域和重点开发区域的大气污染物排放量呈现小幅下降,但仍然是大气污染物胁迫程度最高的地区。② 地市单元水环境受污染物胁迫态势“总体在加剧、局部有缓解”,东北、东部、中部板块的大部分区域以及西部板块的成渝、新疆中部、呼包鄂等地区呈高排放区连片分布格局;大气环境受污染物胁迫态势“总体较稳定、局部有缓解”,高排放区主要位于山西、内蒙古中西部、陕甘宁豫沿黄地带、环渤海、长三角等地区。③ 中国环境污染排放具有显著的空间集聚效应且呈现增强趋势,其中,华北地区已经成为高污染物排放的主要集聚区,并表现出较强的路径依赖与空间锁定。

关键词： 污染物排放 ; 时空差异 ; 空间集聚 ; 空间自相关 ; 主体功能区

Abstract

Based on the multi-scale analysis of cities at the prefecture level and major function oriented zones (MFOZ), the process of spatial-temporal changes and spatial cluster of major pollutant emissions during 2005 to 2012 in China are analyzed in this article. The results show that: Firstly, the emission intensities of major pollutants present a decreasing trend in the order of optimized zones, prioritized zones, food stuff-security zone sand ecological safety zones,and the emission intensities in urbanized areas is significantly higher than that in restricted development areas. In 2012, the emission intensities of water pollutant in various types of MFOZ continues to strengthen compared to 2005, the rapid growth of emission intensitiesin food stuff-security zones and ecological safety zone sare more prominent.Secondly, the overall emission intensities of water pollutant is still on the rise at the national level, although the emission intensities decrease gradually in partial areas of prefecture-level cities in China. High COD emission areas distribute in the most areas of the East, Northeast and Central China, and show the pattern of continuous distribution in Chengdu-Chongqing region, Hohhot-Baotou-Ordos region of Western China. The nationwide emission intensities of atmospheric pollutantre main relatively stable, and the emission intensities in partial areas of China has alleviated. High SO₂ emission areas is mainly located in Shanxi, Midwest Inner Mongolia,Shaanxi-Gansu-Ningxia-Henan region along the the Changjiang River,Bohai Rim region and the Changjiang River delta.Thirdly, the emissions of major pollutants have significant agglomeration effects which show a trend of increase since 2005, and theNorth China not only has become the high emission agglomeration, but also presented stronger path dependence and effect of spatial locking. Finally, some measures to reduce pollutants emission intensity are put forward,which should include in the transformation of the pattern of economic development, the establishment of control systemof environmental “red line” and the enrichment of environmental comprehensive treatment tools.

Keywords： pollutant emission ; spatial-temporal differences ; spatial cluster ; spatial autocorrelation ; Major Function Oriented Zone (MFOZ)

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周侃. 中国环境污染的时空差异与集聚特征[J]. , 2016, 36(7): 989-997 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.07.004

Zhou Kan. Spatial-temporal Differences and Cluster Features of Environmental Pollution in China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(7): 989-997 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.07.004

改革开放以来,中国经济呈现指数式快速增长,2014年GDP规模与1978年相比增长了28倍,特别是从“十五”时期至今,经济增长的速度快、体量大,GDP规模基本实现每6~7 a翻一番^[1]。指数式经济增长过程造成污染物加速排放,区域环境问题愈来愈严重,环境污染已经导致人居环境恶化,甚至威胁到国民的身体健康与生命安全,污染物减排已经成为关系到国家现代化进程和生态文明建设的当务之急。在国家《“十二五”节能减排综合性工作方案》中,明确规定了“十二五”时期主要污染物的排放总量和下降幅度,2015年制定的《生态文明体制改革总体方案》中,提出了建立健全环境治理体系、健全环境治理和生态保护市场体系等污染物减排的制度安排。

对于全国性污染物排放格局,已有研究主要关注污染物的分布格局与省域差异^[2~4]、排放强度与产业发展的基本关系^[5~8]、排放量变化的影响因素^[9~11]、减排和治理的政策效应^[12,13]等方面,较少考虑污染物排放格局的空间依赖性,且未将各类主体功能区纳入污染物排放强度的分析内容,因此,难以完整刻画区域环境污染的时空变化以及主体功能区战略实施前后的环境损益过程。同时,这些研究通常在全国或省级尺度进行分析,总结污染物排放在国家和省域层面的分布和演进模式,事实上具有显著区域性的污染物环境胁迫过程,通过微观尺度的解析有助于深入理解污染物排放的空间结构特征,能够为污染物减排和整治策略制定提供更精细的决策支撑。

藉此,利用2005年和2012年主要环境污染物排放和社会经济发展数据,对全国各类主体功能区的污染物排放特征进行分析,并选取化学需氧量（COD）、二氧化硫(SO₂)排放量代表性分析污染物排放对水环境和大气环境的胁迫程度,在339个地市单元进行污染物排放的空间对比和空间关联分析,定量研究中国主要污染物排放的时空变化和空间集聚格局,并针对性地提出降低污染物排放强度的政策建议与实施举措。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

采用空间自相关分析方法,对环境污染物排放的空间集聚特征进行研究。空间自相关(spatial autocorrelation)指空间单元属性在空间位置上的相互依赖关系,是空间集聚程度的一种度量方式^[14,15]。按分析空间范围大小,空间自相关可分为全局空间自相关 (global spatial autocorrelation)和局部空间自相关 (local spatial autocorrelation)。

1.1.1 全局空间自相关

全局空间自相关是对属性值在整个区域空间特征的描述,用以衡量区域整体上的空间关联与空间差异程度,常用Moran's I系数来度量^[16,17]：

$\begin{matrix} I = \frac{\overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{ij} (Y_{i} - \overset{̅}{Y}) (Y_{j} - \overset{̅}{Y})}{S^{2} \overset{n}{\sum_{i = 1}} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{ij}} \end{matrix}$ (1)

式中：S²为污染物排放量的方差值,即 $\begin{matrix} S^{2} = \frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{i = 1}} {(Y_{i} - \overset{̅}{Y})}^{2} \end{matrix}$ ,n为样本数(n=339),Y_i和Y_j分别为i区域和j区域单元的污染物排放量,W_ij为空间权重矩阵的相应要素。Moran's I的取值范围为[-1,1],大于0表示存在空间正相关,小于0为负相关,等于0则表明空间单元的属性值不具有相关性,呈随机分布状态。

对于全局空间自相关的分析结果,采用Z值显著性检验。在0.05的显著性水平下,当Z>1.96时,表明具有显著的正相关性;在Z<-1.96时,表明具有显著的负相关性;当Z=0时,表明不具有相关性^[18]。

1.1.2 局部空间自相关

采用局部空间自相关指标LISA (Local Indicators of Spatial Association)检验,揭示空间参考单元与其邻近的空间单元属性特征值之间的相似性或差异性^[19]。用Local Moran's I衡量局部空间自相关性,其公式如下：

$\begin{matrix} I_{i} = Z_{i} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{ij} Z_{j} \end{matrix}$ (2)

式中,Z_i、Z_j分别为观测属性值的标准化形式：

$\begin{matrix} Z_{i} = \frac{(Y_{i} - \overset{̅}{Y})}{\frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{i = 1}} {(Y_{i} - \overset{̅}{Y})}^{2}} \end{matrix}$ （3）

$\begin{matrix} Z_{j} = \frac{(Y_{j} - \overset{̅}{Y})}{\frac{1}{n} \overset{n}{\sum_{j = 1}} {(Y_{j} - \overset{̅}{Y})}^{2}} \end{matrix}$ （4）

其余变量含义与公式(1)相同。I_i作为空间单元之间污染物排放量的空间异质性指标,I_i为正值表示局部空间单元相似值趋于空间聚集,I_i为负值时表示局部空间单元相似值趋于分散分布^[20]。

1.2 数据来源

本文以全国地市单元和各类主体功能区为主要研究对象,选取2005年和2012年2个时间节点,构建主要环境污染物排放及社会经济发展分析数据库。其中,地市及以上空间单元共339个,包括4个直辖市（北京、天津、上海、重庆）和其他335个地级市（地区）或自治州、盟以及省直辖单位（由于数据缺失,未包括台湾省、香港和澳门特别行政区）。环境污染物排放和社会经济数据主要来自《中国区域经济统计年鉴》^[21]、《中国城市统计年鉴》^[22]、《中国环境统计年鉴》^[23]以及《中国环境年鉴》^[24]等,对其中统计数据不完整的空间单元进一步获取所在省份或地市统计年鉴补齐。主体功能区数据主要从《全国及各地区主体功能区规划》等资料搜集并矢量化^[25,26]。省级和地市单元行政边界数据等从国家基础地理信息系统网站获取。

2 结果分析

2.1 各类主体功能区的环境污染态势

2012年统计结果显示（图1）,在全国各类主体功能区中,重点开发区域的主要污染物排放量所占比重均为最高,化学需氧量和氨氮排放量的比重分别为38.88%、42.33%,二氧化硫和氮氧化物的比重为54.13%、54.68%。农产品主产区在主要水体污染物排放量也占有较高比重,其化学需氧量和氨氮排放量分别占全国总量比重的33.47%、28.84%。从各类主体功能区的平均污染物排放量来看,2012年,主要水体污染物的排放强度呈优化开发区域、重点开发区域、农产品主产区、重点生态功能区依次递减态势,优化开发区域的县均化学需氧量和氨氮排放量分别为21 469 t/县、2 850 t/县,均高于其他功能区类型,是重点生态功能区排放量的4.46倍和6.5倍;主要大气污染物排放量方面,亦呈现优化开发区域依次向重点生态功能区递减的梯度,且内部差异更加显著,优化开发区域和重点开发区域的二氧化硫和氮氧化物排放量显著高于2类限制开发区,其中,优化开发区域是重点生态功能区县域2种大气污染物排放量的7倍、10.76倍。

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图1 中国各类主体功能区的主要污染物排放量比重

Fig.1 The proportion of major pollutant emissions in various types of major function oriented zone (MFOZ) in China

通过2005年、2012年污染物排放量对比,分析主体功能区战略实施前后污染物排放的变化特征,如表1所示。2005年以来,全国层面主要水体污染物的排放总量增长显著,2012年全国化学需氧量排放量达到2 424×10⁴t,相比2005年增长了71.39%^[27],其中,农产品主产区和重点生态功能区的水环境受污染物胁迫呈加剧态势,两类功能区的化学需氧量排放量分别增长了2.23倍、2.18倍。各类主体功能区的化学需氧量比重变化显示,农产品主产区的比重由25.69%提高至33.47%,重点生态功能区的比重由12.13%提高至15.43%。鉴于目前限制开发区域的水环境加速恶化局面,中国水环境综合治理的重点不仅局限于两类城市化地区,对农产品主产区和重点生态功能区内的水体污染物防控也应高度关注。在大气环境方面,全国二氧化硫排放量由2 549×10⁴t减少至2 118×10⁴t,呈小幅下降趋势。其中,城市化地区的二氧化硫排放量降幅相对较大,优化开发区域和重点开发区域相比2005年分别下降了28.37%、18.02%,而限制开发区域（农产品开发区与重点生态功能区）降幅较低,农产品主产区和重点生态功能区分别下降了8.71%和6.09%。此外,各主体功能区之间二氧化硫排放结构基本稳定,重点开发区域所占比重维持在54%,仍然是全国大气污染物减排的主要区域。

表1 中国各类主体功能区的主要污染物排放结构变化

Table 1 The structural change of major pollutant emissions in various types of Major Founction Oriented Zones (MFOZ) in China

功能类型	化学需氧量				二氧化硫
	2005年		2012年		2005年		2012年
	排放量（×10⁴t）	比重 (%)	排放量（×10⁴t）	比重 (%)	排放量（×10⁴t）	比重 (%)	排放量（×10⁴t）	比重 (%)
优化开发区域	240	16.99	296	12.22	440	17.25	315	14.87
重点开发区域	639	45.19	942	38.88	1398	54.85	1146	54.13
农产品主产区	363	25.69	811	33.47	441	17.31	403	19.02
重点生态功能区	172	12.13	374	15.43	270	10.59	254	11.97

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2.2 地市单元环境污染的时空变化

全国水环境受污染物胁迫态势不断加剧,化学需氧量高排放区从局部小区域集中分布蔓延成大区域连片分布格局。2005年,化学需氧量排放量大于10×10⁴t的地市单元仅为18个,主要包括各直辖市、省会城市以及广西中部、长三角地区;至2012年,排放量大于10×10⁴t、7.5×10⁴~10×10⁴t的地市单元分别增至74个和44个,二者合计占全部地市单元的1/3以上,单元数量相比2005年增长了3倍,全国东北、东部、中部板块的大部分区域以及西部板块的成渝、新疆中部、呼包鄂等地区已呈现绵延分布态势。全国流经城市的河段普遍受到污染,一些地区已经出现了“有河皆干、有水皆污”的现象,江河湖泊的富营养化严重。在大气环境方面,尽管2012年全国二氧化硫排放总量大于10×10⁴t的地市单元从2005年的89个降至61个,但大于7.5×10⁴t的地市单元仍然维持在1/3左右。2005年以来,全国二氧化硫高排放区域的总体分布格局未发生显著变化,主要分布于山西、陕甘宁豫沿黄地带、内蒙古中西部、环渤海地区、长三角、成渝地区、云贵高原中部等区域,而在西北地区二氧化硫高排放地区相对较少,主要呈点状分布。

通过环境污染物排放增减幅度测算,即[(2012年污染物排放量-2005污染物排放量)/2005年污染物排放量×100%],并对增减幅度分级,反映全国污染物胁迫程度变化的空间分异。如图2a所示,与2005年相比,2012年化学需氧量增长1~2倍、2倍以上的地市单元分别为53个、92个,二者合计约占全部地市的五成,增幅2倍以上的区域集中分布于内蒙古中东部、新疆西部、甘肃南部、河南中部、辽中南、哈大齐、珠三角等地区;化学需氧量排放平稳或出现降低的区域不足2成,除西藏、广西、云南西部以及江苏南部较为集中外,其余分布零散。二氧化硫排放的增减幅度如图2b所示,全国二氧化硫排放呈现下降的区域约占全部地市的6成,其中降幅在50%以上的区域主要位于省会城市,以及零星分布于南方地区;二氧化硫增长25%以上的地市单元约占1/4,主要分布于新疆、青海、甘肃等西北地区,而在其他地区的空间分布具有显著的边缘性,多位于两省交界地区或区域性中心城市的外围地区,表明目前经济欠发达地区还存在“先污染、后治理”倾向,仍然延续发达地区以牺牲环境为代价的传统发展路径。

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图2 中国地市单元的主要污染物排放量增减幅度

Fig.2 The ratio of decrease or increase of major pollutantemissions at the prefecture level in China

2.3 地市单元环境污染的集聚过程

环境污染物排放量的Global Moran's I及相关指标测算结果,如表2所示,2005年、2012年地市单元化学需氧量和二氧化硫排放量系数均为正,并通过显著性水平检验。从时间变化上看二者的Moran's I指数均呈上升趋势,2005~2012年,化学需氧量排放量、二氧化硫排放量的Moran's I指数分别增加0.041 4、0.042 2。由此可见,全国环境污染物排放存在明显空间正相关,具有显著的空间集聚性,且地市单元间的关联程度呈增大趋势,表现为污染物排放量的高值簇和低值簇集聚现象更加突出。

表2 化学需氧量和二氧化硫排放量的Moran's I估计值

Table 2 Moran's I of COD and SO₂emission

指标项	年份	Moran's I	Z(I)
化学需氧量排放量	2005	0.0968	7.3219
化学需氧量排放量	2012	0.1382	10.2585
二氧化硫排放量	2005	0.1267	9.7232
二氧化硫排放量	2012	0.1689	12.6935

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通过Local Moran's I指数计算,在Z检验的基础上（p<0.05）,绘制出2005年、2012年全国化学需氧量排放量和二氧化硫排放量的LISA集聚图,并将显著相关性的地市单元分为高-高集聚（High-High）、高-低集聚（High-Low）、低-高集聚（Low-High）、低-低集聚（Low-Low）4种类型。总体而言,环境污染物排放量均以空间正相关为主,集聚特征明显且呈现增强的趋势,华北地区已经成为高污染物排放的主要集聚区,并表现出较强的路径依赖与空间锁定特征。

2.3.1 化学需氧量排放的局部空间自相关分析

LISA集聚图显示（图3）,水体污染物对水环境的胁迫范围增大,且区域效应日趋凸显。与2005年相比,显著高-高聚集区由22个增长至2012年的39个。2005年高-高聚集区零散分布于京津唐地区、长三角地区、广西和湖南等省份,至2012年,高-高聚集区已经在京津冀、山东半岛以及东北地区呈现连片分布态势。高-高聚集区2012年人均GDP达5.6万元,这些地区经济发达,水体污染物排放量大,空间集聚性强,与周边地区的环境污染状况紧密联系,辐射和共轭作用十分突出（图4）。2005年显著低-低聚集区有24个地市单元,主要分布在中国西部的云南、西藏、甘肃、青海等省份,2012年则在此基础上扩大至青藏高原区及川西、甘南等外缘区域,低-低聚集区人均GDP仅3.32万元,这些地区经济发展水平低且幅员广阔,与周边联系强度较弱,水体污染物排放属于低-低聚集。显著低-高和低-低聚集的地市单元数量较少,且不具有显著规律性。

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图3 中国地市单元的化学需氧量排放LISA集聚图

Fig.3 LISA cluster map of COD emission at the prefecture level in China

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图4 环境污染物排放LISA集聚区的人均GDP均值

Fig.4 Mean of per capita GDP in various types of LISA cluster areas of major pollutant emissions

通过LISA集聚图的对比与转化矩阵分析发现,2005~2012年间全国水体污染物集聚格局的变化强烈。空间分布来看,以高-高集聚区变化最为明显,表现出向北转移趋势,2012年高-高集聚区除苏北地区外,主要位于北方地区的省份,该区通常是由城镇生活源、农业源和工业源的水体污染相交织,区域化学需氧量排放强度较高。广西、湖南、浙江等南方地区省份水体污染物的高强度、集聚式胁迫基本得到缓解,已经由高-高集聚区转换为无显著区。在数量变化方面,2005年和2012年均属于高-高聚集区的地市单元仅为6个,而有33个地市单元由2005年的不显著区转化为高-高聚集区,占高-高聚集区总数的84.62%。可见,北方地区水资源量有限,且水体污染物过度排放,使缺水问题与水环境污染叠加,进一步加剧了区域性用水矛盾与短缺。

2.3.2 二氧化硫排放的局部空间自相关分析

全国二氧化硫排放具有明显的空间关联性（图5）,显著高-高集聚区主要分布在环渤海及其经济腹地,显著低-低集聚区分布在青藏高原东南部。具体来看,在显著相关性区域中,2005年高-高集聚和低-低集聚区的地市单元比重分别为75.44%、17.54%,低-高集聚区仅占7.02%,无高-低集聚区地市单元。其中,高-高集聚区主要连片分布于2个区域,即面积最广的片区为京津冀、山东中部、山西、内蒙古中部组成的环渤海片区,其次是由重庆和贵州中部构成的渝贵片区,还包括由上海和苏州组成的沪苏小片区。高-高集聚区经济发展水平普遍较高,2012年人均GDP达到5.36万元,而在低-低集聚区分布的藏东、川西、滇西北和青海东部,人均GDP不足2.5万元,初步表明了中国经济发展高水平与大气环境污染物高胁迫之间的密切关系。

LISA集聚图对比显示,大气污染物对环境胁迫的集聚态势总体稳定,2005年和2012年均属于高-高聚集区的地市单元为31个,占高-高聚集区总数的67.39%。同时,在环渤海片区聚集呈强化趋势,表现为在2005年高-高集聚区分布的基础上,2012年,大连、承德、保定、烟台、临沂、吕梁等地市单元由不显著区转化为高-高聚集区,使集聚区空间分布同环渤海地区基本重合。渝贵片区的高-高集聚区显现西移趋势,其分布西移至云贵交界的曲靖、毕节、六盘水、黔西南等地市。此外,南方地区中重庆、上海、苏州不再是高-高集聚区;低-低集聚区除青藏高原片区外,新增了广西东部贺州、梧州、玉林三市以及海南的海口和三亚两市。高-低集聚区邻近环渤海高-高聚集片区,包括延安、铜川、濮阳和衡水等地市。可见,中国特别是环渤海及其腹地长期以来高度依赖煤炭资源的能源格局未发生扭转,未来缓解区域性大气污染物胁迫的关键在于克服路径依赖、深化结构调整,改变以大气环境损耗为代价的工业发展方式,同时,注重提升工业生产中的工艺水平和末端处理能力,降低单位工业产出的大气污染物排放强度。

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图5 中国地市单元的二氧化硫排放LISA集聚图

Fig.5 LISA cluster map of SO₂ emission at the prefecture level in China

3 主要结论与政策启示

3.1 主要结论

1）在各类主体功能区中,重点开发区域在全国水体与大气污染物排放总量中所占份额最高,农产品主产区在水体污染物排放总量中的份额也十分突出。环境污染物的排放强度呈现优化开发区域-重点开发区域-农产品主产区-重点生态功能区依次递减态势,且城市化地区排放强度显著高于限制开发区域。表明由于人口与经济高度集聚,加之自身水环境与大气环境容量较低,目前城市化地区的区域环境整体处于污染物高强度胁迫态势。

2）主体功能区战略实施前后,全国主要污染物排放呈现以下变化特征：农产品主产区和重点生态功能区的水环境受污染物胁迫呈加剧态势,2类限制开发区域的化学需氧量排放量分别相比2005年均增长两倍以上,二者所占份额已经与城市化地区相当,表明中国农产品主产区和重点生态功能区内的水体污染物防控也应高度关注;在大气污染物排放方面,各类主体功能区的二氧化硫排放量均呈小幅下降,其中,优化开发区域和重点开发区域的二氧化硫排放量相比2005年下降了1/5左右,主体功能区之间二氧化硫排放结构基本稳定,重点开发区域所占份额维持在一半以上,仍是大气污染物减排主要区域。

3）全国水环境受污染物胁迫的态势总体在加剧、局部有缓解,化学需氧量高排放区从局部小区域集中分布蔓延成大区域连片分布格局,东北、东部、中部板块的大部分区域以及西部板块的成渝、新疆中部、呼包鄂等地区已呈现绵延分布。在大气环境方面,受污染物胁迫的态势总体较稳定、局部有缓解,二氧化硫高排放区域主要分布于山西、内蒙古中西部、陕甘宁豫沿黄地带、环渤海、长三角、成渝、云贵高原中部等,2012年大气污染物胁迫显著增强的地区除新疆、青海、甘肃等西北地区外,还分布于两省交界地区或区域性中心城市的外围地区,空间分布具有显著的边缘性,表明目前经济欠发达地区还存在“先污染、后治理”倾向,仍然延续发达地区以牺牲环境为代价的发展路径。

4）全国环境污染物排放具有显著的空间集聚效应且呈增强趋势,并表现出较强的路径依赖与空间锁定特征。2005年水体污染物排放的高-高聚集区呈零散分布,至2012年则向北转移并在京津冀、山东半岛以及东北地区呈连片分布。大气污染物排放的高-高集聚区稳定分布在环渤海及其经济腹地,区内长期以来高度依赖煤炭资源的能源消费格局未发生扭转,迫切需要通过深化结构调整缓解区域性大气污染态势。

3.2 政策启示

环境污染的时空演变分析表明,在中国经济从高速增长迈入中高速增长的“新常态”下,环境保护与综合治理也面临着新挑战,“十三五”时期已经不能再以“就环境论环境”的思路和办法来解决环境问题,需要将环境保护与生态文明建设联系起来,把转变经济发展方式,实施环境红线管控,以及增强环境综合整治能力作为缓解当前污染物高强度、集聚式胁迫态势的重要举措。

1）深化主体功能区基础制度,切实转变经济发展方式,明确各类主体功能区内应严格限制和禁止的高污染、粗放式、低效益业态,制定环境准入负面清单,提出针对性的环境整治与污染防治策略。优化开发区域应发挥环境约束和倒逼功能,既要缓解已有的结构性污染,又要控制新增污染,实施主要污染物超低排放示范工程。重点开发区域应严控开发过程的新增环境污染,加强环境影响评价和风险防范,采取“预防为主,综合防治”模式,重视从源头控制污染。农产品主产区应鼓励和支持农畜水产品加工副产物的综合利用,加强农业面源污染防治,鼓励农业生产科学施肥施药和合理养殖种植。重点生态功能区应按照生态功能恢复和保育原则设置产业准入环境标准,通过技术改造、治理、限制或关闭等手段治理既有污染,实现污染物排放总量持续下降。

2）建立环境红线管控制度,划定环境红线管控单元,以环境容量确定污染物排放量,设立相应环境质量目标、污染物排放控制目标和风险管理要求。在区域性复合型污染最显著的环渤海地区,先行探索建立环境红线管控体系,推进区域联防联控和流域共治示范,执行区域污染物排放限值,针对红线管控单元实施更严格的排放标准,开展火电、钢铁、水泥、化工、石化、造纸等重点行业的协同控制,设计污染源连续达标排放的监测方案,保障环境质量目标和达标时限落实的可行性和持续性。在海陆作用最强烈的海岸带地区,将河流入海口水质管控与地表水跨界断面水质管控紧密结合,设计海陆协同的红线管控途径,通过海域环境倒逼陆域治理。

3）健全环境监管体系,综合运用行政管制和市场经济手段,增强环境综合整治能力。整合多部门环境监测资源,逐步建立统一化、立体化的环境监测体系,形成对主要环境要素和重点排污单位的全天候监测力量。完善排污许可证制度,引入第三方治理和市场化的节能减排模式,鼓励专业化公司承担污染治理设施的建设或运营。加强对产业跨区域转移调控,遏制产业空间布局分散、重复建设和产业同构化趋势,严防重化工业遍地开花、无序扩张局面,把规划环评嵌入区域开发建设规划编制过程,降低区域性环境风险。整合、完善环境监管和保护体系,加强环保机构监测监察执法的垂直管理,设置以环境全面管制为职能的综合管理部门,成立高级别的跨地区环境协调机构,实现全国环境保护垂直管理、综合管理和区域管理。

致谢：特别感谢陆大道院士、樊杰研究员、王成金研究员、陈明星副研究员、马丽副研究员等对本文修改提出的宝贵意见,感谢刘汉初博士生为本文数据处理与制图提供的帮助。

The authors have declared that no competing interests exist.

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[1]	陆大道. 中速增长:中国经济的可持续发展 [J]. 地理科学, 2015, 35(10): 1207-1219. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要中国实现了国民经济的长期高速增长,但已面临着突出的结构性难题。针对这一问题,不循以投资、消费和出口论证未来经济增长速度的传统路径,而对支持经济增长的资源(能源)、环境(承载力)及建立在资源环境基础上的城镇化和发展模式等支撑系统能力进行了分析。在这些分析基础上,进行了综合集成研究并得出结论:中国经济将较快地进入中速增长。中速经济增长,将为建设经济强国和实现中国和谐社会提供重要的机遇和空间。 [Lu Dadao. Moderate-speed growth:sustainable development of China's economy. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(10): 1207-1219.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要中国实现了国民经济的长期高速增长,但已面临着突出的结构性难题。针对这一问题,不循以投资、消费和出口论证未来经济增长速度的传统路径,而对支持经济增长的资源(能源)、环境(承载力)及建立在资源环境基础上的城镇化和发展模式等支撑系统能力进行了分析。在这些分析基础上,进行了综合集成研究并得出结论:中国经济将较快地进入中速增长。中速经济增长,将为建设经济强国和实现中国和谐社会提供重要的机遇和空间。
[2]	王强, 刘雅玲, 吴悦颖, 等. 我国主要污染物排放强度区域特征分析研究 [J]. 环境保护科学, 2015, 41(3): 57-61. [本文引用: 1] [Wang Qiang, Liu Yaling, Wu Yueying et al. Analysis of spatial characteristics of emission intensity of the main pollutants in China. Environmental Protection Science, 2015, 41(3): 57-61.] [本文引用: 1]
[3]	陈东景. 我国主要污染物排放强度的区域差异分析 [J]. 生态环境, 2008, 17(1): 133-137. [Chen Dongjing. Analysis on the regional differences in main pollutants emission intensity in China. Ecology and Environment, 2008, 17(1): 133-137.]
[4]	屈小娥. 1990-2009年中国省际环境污染综合评价 [J]. 中国人口·资源与环境, 2012, 22(5): 158-163. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2012.05.026 URL [本文引用: 1] 摘要本文以中国省级经济单元为分析对象,以环境污染为研究中心,基于＂纵横向＂拉开档次法的动态综合评价原理,通过构建具有＂三维＂特征的环境污染动态综合评价模型,计算了各省1990-2009年的环境污染综合指数,研究了影响环境污染变动的决定因素。结论认为,在样本考察期内,污染物排放最少（即环境质量最好）的省份依次为：青海、天津、北京、宁夏、新疆、甘肃、上海、吉林、福建、云南,这10个省份的环境污染综合指数都在1.50以下;要完成＂十二五＂主要污染物排放比2010年下降8%的减排目标,四川、河北、山东、辽宁、山西、江苏、河南、广东、湖南、广西是重点监控省份。分地区看,西部地区环境污染最小,依次为中部和东部。污染物排放变动的影响因素分析表明,提高经济发展水平、增加污染治理投资、加强企业环境管制能力对降低污染物排放具有一定的积极作用,第二产业所占比重、国有及国有控股工业所占比重及煤炭消费所占比重增加具有显著增加污染物排放的作用,外资进入对环境污染有一定的影响。据此提出了优化环境质量的对策建议。 [Qu Xiaoe. China' s provincial environment assessment: an empirical analysis based on the years from 1990 to 2009. China Population, Resources and Environment, 2012, 22(5): 158-163.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2012.05.026 URL [本文引用: 1] 摘要本文以中国省级经济单元为分析对象,以环境污染为研究中心,基于＂纵横向＂拉开档次法的动态综合评价原理,通过构建具有＂三维＂特征的环境污染动态综合评价模型,计算了各省1990-2009年的环境污染综合指数,研究了影响环境污染变动的决定因素。结论认为,在样本考察期内,污染物排放最少（即环境质量最好）的省份依次为：青海、天津、北京、宁夏、新疆、甘肃、上海、吉林、福建、云南,这10个省份的环境污染综合指数都在1.50以下;要完成＂十二五＂主要污染物排放比2010年下降8%的减排目标,四川、河北、山东、辽宁、山西、江苏、河南、广东、湖南、广西是重点监控省份。分地区看,西部地区环境污染最小,依次为中部和东部。污染物排放变动的影响因素分析表明,提高经济发展水平、增加污染治理投资、加强企业环境管制能力对降低污染物排放具有一定的积极作用,第二产业所占比重、国有及国有控股工业所占比重及煤炭消费所占比重增加具有显著增加污染物排放的作用,外资进入对环境污染有一定的影响。据此提出了优化环境质量的对策建议。
[5]	陈军, 李世祥. 中国煤炭消耗与污染排放的区域差异实证 [J]. 中国人口·资源与环境, 2011, 21(8): 72-79. https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2011.08.012 URL [本文引用: 1] 摘要经济发展中的资源消耗及其导致的环境变化是两型社会建设关注的重要问题。本文利用面板数据分析方法分析了1978-2008年间中国煤炭消耗对污染排放的影响。研究表明,在不同区域,煤炭消耗对不同污染物排放的影响各不相同,经济发达地区如华东、华北、华南地区,煤炭消耗对各项污染排放的影响要高于对华中、西北、西南等经济欠发达地区的影响,但总体而言,煤炭消耗对废气排放的影响最为显著。本文还从区域经济发展的角度,对引起煤炭消耗变化的因素进行了讨论,发现了产业结构与地方政府对经济的干预在引起煤炭消耗增长中的显著作用。因此,要进一步实现节能减排,必须以煤炭消耗及其消耗动因为依据,不断明确和分解不同区域不同污染排放的控制目标,优化区域产业结构和能源结构,发挥政府干预在能源消耗上的积极作用,构建区域能源合作的体制机制,并通过政策激励促进煤炭资源清洁化利用。这将对中国经济社会的可持续发展产生积极的影响。 [Chen Jun, Li Shixiang. An empirical research on the regional difference in China' s coal consumption and polluting emission. China Population Resources and Environment, 2011, 21(8): 72-79.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2011.08.012 URL [本文引用: 1] 摘要经济发展中的资源消耗及其导致的环境变化是两型社会建设关注的重要问题。本文利用面板数据分析方法分析了1978-2008年间中国煤炭消耗对污染排放的影响。研究表明,在不同区域,煤炭消耗对不同污染物排放的影响各不相同,经济发达地区如华东、华北、华南地区,煤炭消耗对各项污染排放的影响要高于对华中、西北、西南等经济欠发达地区的影响,但总体而言,煤炭消耗对废气排放的影响最为显著。本文还从区域经济发展的角度,对引起煤炭消耗变化的因素进行了讨论,发现了产业结构与地方政府对经济的干预在引起煤炭消耗增长中的显著作用。因此,要进一步实现节能减排,必须以煤炭消耗及其消耗动因为依据,不断明确和分解不同区域不同污染排放的控制目标,优化区域产业结构和能源结构,发挥政府干预在能源消耗上的积极作用,构建区域能源合作的体制机制,并通过政策激励促进煤炭资源清洁化利用。这将对中国经济社会的可持续发展产生积极的影响。
[6]	罗宏, 王金南, 葛察忠. 中国东,西部工业污染和经济发展的比较分析 [J]. 上海环境科学, 2001, 20(7): 341-346. https://doi.org/10.1007/s11769-001-0025-1 URL 摘要从经济发展水平和工业污染排放角度出发，对比分析了东部、中部和西部3个地区的差异。结果表明，90年代以来，中国的经济发展和工业污染在东、西部之间存在着较显著的差异，所表现出的综合效应是形成了明显的工业污染物排放强度梯度。即在空间上，工业污染物排放强度存在从东部、中部到西部逐渐升高的梯度。建议在西部大开发过程中，要充分利用西部环境保护的后发优势，减缓或遏制工业污染的“西迁”，实现环境保护的跨越式发展。 [Luo Hong, Wang Jinna, Ge Chazhong. Comparison of industrial pollution and economic development between East and West China. Shanghai Environmental Science, 2001, 20(7): 341-346.] https://doi.org/10.1007/s11769-001-0025-1 URL 摘要从经济发展水平和工业污染排放角度出发，对比分析了东部、中部和西部3个地区的差异。结果表明，90年代以来，中国的经济发展和工业污染在东、西部之间存在着较显著的差异，所表现出的综合效应是形成了明显的工业污染物排放强度梯度。即在空间上，工业污染物排放强度存在从东部、中部到西部逐渐升高的梯度。建议在西部大开发过程中，要充分利用西部环境保护的后发优势，减缓或遏制工业污染的“西迁”，实现环境保护的跨越式发展。
[7]	唐德才. 工业化进程、产业结构与环境污染——基于制造业行业和区域的面板数据模型 [J]. 软科学, 2009, 23(10): 6-11. URL 摘要从工业化进程、产业结构与环境污染之间的关系出发,建立了行业和区域的面板数据模型。通过实证研究发现,产业内部结构的变动会给环境污染密度带来不同的影响。同时在工业化进程中,不同区域应该充分利用比较优势,这不仅对产业结构调整,而且对环境也是有利的。 [Tang Decai. Industrialization, industry structure and environment pollution——based on manufacturing industry and regional panel model. Soft Science, 2009, 23(10): 6-11.] URL 摘要从工业化进程、产业结构与环境污染之间的关系出发,建立了行业和区域的面板数据模型。通过实证研究发现,产业内部结构的变动会给环境污染密度带来不同的影响。同时在工业化进程中,不同区域应该充分利用比较优势,这不仅对产业结构调整,而且对环境也是有利的。
[8]	袁野, 张静, 张应川, 等. 工业废气与经济发展的过程分解模型研究 [J]. 安徽农业大学学报, 2011, 38(5): 757-761. URL [本文引用: 1] 摘要通过建立过程分解模型研究中国工业SO2、烟尘以及粉尘的产生量、处理率与经济发展之间的动态演进关系.结果表明,工业SO2、烟尘以及工业粉尘的产生量与GDP之间有正相关关系,其处理率与GDP之间呈现多重倒S 型曲线关系.对污染物排放量影响因子的分析结果表明,规模效应促使污染物产生量增加,技术效应不仅可以减少污染物产生量还可以提高污染物处理率,另外,环境政策、管理方式以及员工素质都对污染物的排放量有一定影响. [Yuan Ye, Zhang Jing, Zhang Yingchuan et al. A decomposed process model for studying the relationship between industrial pollutant and economic development. Journal of Anhui Agricultural University, 2011, 38(5): 757-761.] URL [本文引用: 1] 摘要通过建立过程分解模型研究中国工业SO2、烟尘以及粉尘的产生量、处理率与经济发展之间的动态演进关系.结果表明,工业SO2、烟尘以及工业粉尘的产生量与GDP之间有正相关关系,其处理率与GDP之间呈现多重倒S 型曲线关系.对污染物排放量影响因子的分析结果表明,规模效应促使污染物产生量增加,技术效应不仅可以减少污染物产生量还可以提高污染物处理率,另外,环境政策、管理方式以及员工素质都对污染物的排放量有一定影响.
[9]	王立猛, 何康林. 基于STIRPAT模型分析中国环境压力的时间差异——以1952-2003年能源消费为例 [J]. 自然资源学报, 2006, 21(6): 862-869. https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2006.06.002 Magsci [本文引用: 1] 摘要人类活动已经显著地改变了全球环境,定量分析人类活动对环境的影响,是当前可持续发展研究的热点之一。分别采用能源消费总量和能源消费产生的污染作为环境压力的衡量指标,利用STIRPAT模型,以1952—2003年中国能源消费总量时间序列数据为例,分析人口数量、富裕度、能源强度和能源消费的选择行为等人类驱动力对环境压力的影响。结果表明:人口数量或能源强度发生1%的变化,将分别引起环境压力相应发生1.992%或0.777%的变化;随着富裕度的增加,富裕度对环境压力的弹性系数逐渐增加。在观测数据范围内,分析结果不支持环境Kuznets曲线的观点。在不同时期,人类驱动力对环境压力的作用存在明显的差异,人口数量和富裕度的增加对环境压力产生正效应;而能源强度的波动变化使得其对环境压力的作用有正效应,也有负效应。选择清洁能源的消费行为,有利于抑制以能源消费产生的污染为衡量指标的环境压力的上升。各种人类驱动力的净效应决定环境压力总体变化趋势。 [Wang Limeng, He Kanglin. Analysis on temporal variation of environmental impact based on STIRPAT model—A case study of energy consumption of China. Journal of Natural Resources, 2006, 21(6): 862-869.] https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2006.06.002 Magsci [本文引用: 1] 摘要人类活动已经显著地改变了全球环境,定量分析人类活动对环境的影响,是当前可持续发展研究的热点之一。分别采用能源消费总量和能源消费产生的污染作为环境压力的衡量指标,利用STIRPAT模型,以1952—2003年中国能源消费总量时间序列数据为例,分析人口数量、富裕度、能源强度和能源消费的选择行为等人类驱动力对环境压力的影响。结果表明:人口数量或能源强度发生1%的变化,将分别引起环境压力相应发生1.992%或0.777%的变化;随着富裕度的增加,富裕度对环境压力的弹性系数逐渐增加。在观测数据范围内,分析结果不支持环境Kuznets曲线的观点。在不同时期,人类驱动力对环境压力的作用存在明显的差异,人口数量和富裕度的增加对环境压力产生正效应;而能源强度的波动变化使得其对环境压力的作用有正效应,也有负效应。选择清洁能源的消费行为,有利于抑制以能源消费产生的污染为衡量指标的环境压力的上升。各种人类驱动力的净效应决定环境压力总体变化趋势。
[10]	陈六君, 王大辉, 方福康. 中国污染变化的主要因素——分解模型与实证分析 [J]. 北京师范大学学报:自然科学版, 2004, 40(4): 561-568. https://doi.org/10.3321/j.issn:0476-0301.2004.04.025 URL 摘要利用分解分析方法将中国工业污染变化分解为规模效应、结构效应、清洁技术效应和污染治理效应,并通过计量回归模型分析收入水平与这些因素之间的关系.分解分析表明:1992-2000年期间,规模效应与结构效应增加工业污染,其中规模效应占主要部分;清洁技术效应与污染治理效应减少工业污染,其中清洁技术效应占主要部分.计量模型的结果是:结构因子与人均GDP之间存在倒"U"形曲线关系,广义技术因子与人均GDP之间存在对数线性关系,人均污染与人均GDP之间不存在倒"U"形曲线关系. [Chen Liujun, Wang Dahui, Fang Fukang. The main factors of pollution change in China:decomposition model and econometric analysis. Journal of Beijing Normal University(Natural Science), 2004, 40(4): 561-568.] https://doi.org/10.3321/j.issn:0476-0301.2004.04.025 URL 摘要利用分解分析方法将中国工业污染变化分解为规模效应、结构效应、清洁技术效应和污染治理效应,并通过计量回归模型分析收入水平与这些因素之间的关系.分解分析表明:1992-2000年期间,规模效应与结构效应增加工业污染,其中规模效应占主要部分;清洁技术效应与污染治理效应减少工业污染,其中清洁技术效应占主要部分.计量模型的结果是:结构因子与人均GDP之间存在倒"U"形曲线关系,广义技术因子与人均GDP之间存在对数线性关系,人均污染与人均GDP之间不存在倒"U"形曲线关系.
[11]	刘满芝, 杨继贤, 马丁, 等. 基于LMDI模型的中国主要大气污染物的空间差异及其影响因素分析 [J]. 资源科学, 2015, 37(2): 333-341. Magsci [本文引用: 1] 摘要为挖掘大气污染物排放量和污染治理效果的主要影响因素,本文运用LMDI分解模型,对全国和30个省份2000-2010年间的主要大气污染物排放量的变化进行因素分解,并通过构建四象限法评价地区差异。在此基础上,从技术效应、结构效应和规模效应三方面分析治理投资等因素对SO<sub>2</sub>去除量的贡献。研究结果显示：在影响大气污染物排放量变化的五个因素中,大气污染物末端治理措施、能源结构和能源强度对SO<sub>2</sub>、烟尘的排放量变化率呈现负向效应,尤其是末端治理措施负向效应最大,“十五”时期和“十一五”时期,其对SO<sub>2</sub>排放量变化的贡献度均值由-10.4%变为-49.9%、对烟尘的贡献度由-60.7%变为-73.7%,而经济规模和煤炭污染强度呈现正向效应,经济规模贡献度高达50%以上,但呈下降趋势。针对SO<sub>2</sub>去除量变化率的分解结果显示中国大气污染治理由规模和结构拉动型转为技术和规模拉动型,各省间技术效应和结构效应差别较大、规模效应差异小。 [Liu Manzhi, Yang Jixian, Ma Ding, et al. Spatial disparity and factor analysis of major air pollutant emissions in China based on LMDI methods. Resources Science, 2015, 37(2): 333-341.] Magsci [本文引用: 1] 摘要为挖掘大气污染物排放量和污染治理效果的主要影响因素,本文运用LMDI分解模型,对全国和30个省份2000-2010年间的主要大气污染物排放量的变化进行因素分解,并通过构建四象限法评价地区差异。在此基础上,从技术效应、结构效应和规模效应三方面分析治理投资等因素对SO<sub>2</sub>去除量的贡献。研究结果显示：在影响大气污染物排放量变化的五个因素中,大气污染物末端治理措施、能源结构和能源强度对SO<sub>2</sub>、烟尘的排放量变化率呈现负向效应,尤其是末端治理措施负向效应最大,“十五”时期和“十一五”时期,其对SO<sub>2</sub>排放量变化的贡献度均值由-10.4%变为-49.9%、对烟尘的贡献度由-60.7%变为-73.7%,而经济规模和煤炭污染强度呈现正向效应,经济规模贡献度高达50%以上,但呈下降趋势。针对SO<sub>2</sub>去除量变化率的分解结果显示中国大气污染治理由规模和结构拉动型转为技术和规模拉动型,各省间技术效应和结构效应差别较大、规模效应差异小。
[12]	林永生, 马洪立大气污染治理中的规模效应、结构效应与技术效应——以中国工业废气为例 [J]. 北京师范大学学报:社会科学版, 2013, 卷缺失(3): 129-136. URL [本文引用: 1] 摘要工业废气是大气污染和环境污染的重要组成部分,过去20年间,中国工业废气排放量波动很大,自"十一五"以来,更是逐年大幅下降。从结果出发深入剖析中国工业废气减排的具体原因,对进一步完善未来的环境治理政策具有重要意义。基于此,本文首先修改和完善了传统意义上的分解分析法,将工业废气减排的具体原因分解为规模效应、结构效应和技术效应,然后以整个工业领域的废气排放作为研究对象,定量测度三大效应对中国工业废气减排的贡献度。研究表明:中国的工业废气减排主要归功于技术效应,结构效应次之,规模效应对废气减排的贡献为负。与此同时,在其他因素不变的条件下,经济增速、工业份额以及清洁技术水平朝着不同方向的变化,都能有助于实现工业废气减排。最后,本文提出三点对策建议与思考,即提出并落实单位GDP或工业增加值污染强度指标,把适度放缓经济增速作为当前旨在实现可持续发展政策的重要着力点,同时以产业结构"轻型化"促经济增长"清洁化"。 [Lin Yongsheng, Ma Hongli. Scale,structural,and technique effect in air pollution abatement:taking China's industrial waste gas as example . Journal of Beijing Normal University (Social Science), 2013(3): 129-136.] URL [本文引用: 1] 摘要工业废气是大气污染和环境污染的重要组成部分,过去20年间,中国工业废气排放量波动很大,自"十一五"以来,更是逐年大幅下降。从结果出发深入剖析中国工业废气减排的具体原因,对进一步完善未来的环境治理政策具有重要意义。基于此,本文首先修改和完善了传统意义上的分解分析法,将工业废气减排的具体原因分解为规模效应、结构效应和技术效应,然后以整个工业领域的废气排放作为研究对象,定量测度三大效应对中国工业废气减排的贡献度。研究表明:中国的工业废气减排主要归功于技术效应,结构效应次之,规模效应对废气减排的贡献为负。与此同时,在其他因素不变的条件下,经济增速、工业份额以及清洁技术水平朝着不同方向的变化,都能有助于实现工业废气减排。最后,本文提出三点对策建议与思考,即提出并落实单位GDP或工业增加值污染强度指标,把适度放缓经济增速作为当前旨在实现可持续发展政策的重要着力点,同时以产业结构"轻型化"促经济增长"清洁化"。
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[14]	赵小风, 黄贤金, 张兴榆, 等. 区域COD、SO₂及TSP排放的空间自相关分析:以江苏省为例 [J]. 环境科学, 2009, 30(6): 1580-1587. URL [本文引用: 1] 摘要空间自相关分析是空间统计学的一个重要组成部分,是认识空间格局的有效手段.针对研究的空间范围不同,常采用全局空间自相关和局部空间自相关来衡量区域空间自相关程度.利用江苏省1990~2006年13个省辖市COD、SO2和TSP排放量数据,采用空间自相关分析方法对江苏省环境污染排放区域异质性进行了研究.结果表明,江苏省COD和TSP排放总量分别从1990年的596 353 t和1 101 404 t显著下降到2006年的291 762 t和704 734 t,SO2排放量基本保持稳定;江苏省COD、SO2和TSP排放的空间自相关性随时间推移正在发生着变化,到2006年COD、SO2和TSP排放的Global Moran’s I分别达到0.465 7、0.214 2和0.510 1,呈现较显著的正空间自相关趋势,空间上的集聚分布格局业已形成,且COD排放先于SO2和TSP排放在空间呈现集聚格局,空间集聚的程度也较大;苏南与苏北的污染排放格局差异较大,苏南COD、SO2和TSP排放的Global Moran’s I值至2006年分别增加到0.499 7、0.320 2和0.298 3,集聚格局明显,而苏北COD、SO2和TSP排放的Global Moran’s I值大部分都低于-0.2,没有表现集聚状态.COD排放的集聚区域变为苏州、无锡和常州,SO2排放的集聚区域变为苏州和无锡,TSP排放的空间格局变化不大,苏南五市一直是TSP排放的集聚区域.空间自相关关系的探讨对于认识江苏省区域环境异质性及环境宏观战略研究具有重要意义,也对江苏省生态省建设和和谐社会构建提供重要参考. [Zhao Xiaofeng, Huang Xianjin,Zhang Xingyu et al. Application of spatial autocorrelation analysis to the COD, SO2 and TSP emission in Jiangsu province. Environmental Science, 2009, 30(6): 1580-1587.] URL [本文引用: 1] 摘要空间自相关分析是空间统计学的一个重要组成部分,是认识空间格局的有效手段.针对研究的空间范围不同,常采用全局空间自相关和局部空间自相关来衡量区域空间自相关程度.利用江苏省1990~2006年13个省辖市COD、SO2和TSP排放量数据,采用空间自相关分析方法对江苏省环境污染排放区域异质性进行了研究.结果表明,江苏省COD和TSP排放总量分别从1990年的596 353 t和1 101 404 t显著下降到2006年的291 762 t和704 734 t,SO2排放量基本保持稳定;江苏省COD、SO2和TSP排放的空间自相关性随时间推移正在发生着变化,到2006年COD、SO2和TSP排放的Global Moran’s I分别达到0.465 7、0.214 2和0.510 1,呈现较显著的正空间自相关趋势,空间上的集聚分布格局业已形成,且COD排放先于SO2和TSP排放在空间呈现集聚格局,空间集聚的程度也较大;苏南与苏北的污染排放格局差异较大,苏南COD、SO2和TSP排放的Global Moran’s I值至2006年分别增加到0.499 7、0.320 2和0.298 3,集聚格局明显,而苏北COD、SO2和TSP排放的Global Moran’s I值大部分都低于-0.2,没有表现集聚状态.COD排放的集聚区域变为苏州、无锡和常州,SO2排放的集聚区域变为苏州和无锡,TSP排放的空间格局变化不大,苏南五市一直是TSP排放的集聚区域.空间自相关关系的探讨对于认识江苏省区域环境异质性及环境宏观战略研究具有重要意义,也对江苏省生态省建设和和谐社会构建提供重要参考.
[15]	孟斌, 王劲峰, 张文忠, 等. 基于空间分析方法的中国区域差异研究 [J]. 地理科学, 2005, 25(4): 393-400. [本文引用: 1] [Meng Bin, Wang Jinfeng,Zhang Wenzhonget al. Evaluation of regional disparity in China based on spatial analysis. Scientia Geographica Sinica, 2005, 25(4): 393-400.] [本文引用: 1]
[16]	Cheng Sheqing, Wang Zheye, Ye Xinyueet al. Spatiotemporal dynamics of Carbon intensity from energy consumption in China [J]. Journal of Geographical Sciences, 2014, 24(4): 631-650. https://doi.org/10.1007/s11442-014-1110-6 Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>The sustainable development has been seriously challenged by global climate change due to carbon emissions. As a developing country, China promised to reduce 40%-45% below the level of the year 2005 on its carbon intensity by 2020. The realization of this target depends on not only the substantive transition of society and economy at the national scale, but also the action and share of energy saving and emissions reduction at the provincial scale. Based on the method provided by the IPCC, this paper examines the spatiotemporal dynamics and dominating factors of China’s carbon intensity from energy consumption in 1997-2010. The aim is to provide scientific basis for policy making on energy conservation and carbon emission reduction in China. The results are shown as follows. Firstly, China’s carbon emissions increased from 4.16 Gt to 11.29 Gt from 1997 to 2010, with an annual growth rate of 7.15%, which was much lower than that of GDP (11.72%). Secondly, the trend of Moran’s I indicated that China’s carbon intensity has a growing spatial agglomeration at the provincial scale. The provinces with either high or low values appeared to be path-dependent or space-locked to some extent. Third, according to spatial panel econometric model, energy intensity, energy structure, industrial structure and urbanization rate were the dominating factors shaping the spatiotemporal patterns of China’s carbon intensity from energy consumption. Therefore, in order to realize the targets of energy conservation and emission reduction, China should improve the efficiency of energy utilization, optimize energy and industrial structure, choose the low-carbon urbanization approach and implement regional cooperation strategy of energy conservation and emissions reduction.</p>
[17]	王春杨, 张超. 中国地级区域创新产出的时空模式研究——基于ESDA的实证 [J]. 地理科学, 2014, 34(12): 1438-1444. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>以341个地级层面区域作为空间观测单元,以专利申请受理数作为衡量指标,对中国1997~2009年期间地级区域创新产出的时空特征进行了ESDA分析.结果表明:中国地级区域创新产出的地域性特征显著,首先表现为全局上的地理集聚和地带间的巨大差异;但不同于省级空间尺度下地带内部区域创新显著的极化特征,地级空间尺度区域创新却呈现多样化的局部空间依赖模式.整体上,创新产出在地级空间尺度上自然形成2个显著的空间集群,即东部沿海的H-H集群和西部内陆的L-L集群.东部H-H集群在考察期内由东北和华北地区逐渐向山东半岛、长三角和珠三角地区转移,西部L-L集群的空间发展则相对稳定;H-L型集群和L-H型集群主要分布在中部地区和东中西邻接地区,创新的空间过渡特征明显.最后在实证分析的基础上,提出了政策建议和未来研究的方向.</p> [Wang Chunyang, Zhang Chao. Spatial-temporal pattern of prefecture-level innovation outputs in China:an investigation using the ESDA. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(12): 1438-1444.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>以341个地级层面区域作为空间观测单元,以专利申请受理数作为衡量指标,对中国1997~2009年期间地级区域创新产出的时空特征进行了ESDA分析.结果表明:中国地级区域创新产出的地域性特征显著,首先表现为全局上的地理集聚和地带间的巨大差异;但不同于省级空间尺度下地带内部区域创新显著的极化特征,地级空间尺度区域创新却呈现多样化的局部空间依赖模式.整体上,创新产出在地级空间尺度上自然形成2个显著的空间集群,即东部沿海的H-H集群和西部内陆的L-L集群.东部H-H集群在考察期内由东北和华北地区逐渐向山东半岛、长三角和珠三角地区转移,西部L-L集群的空间发展则相对稳定;H-L型集群和L-H型集群主要分布在中部地区和东中西邻接地区,创新的空间过渡特征明显.最后在实证分析的基础上,提出了政策建议和未来研究的方向.</p>
[18]	尹鹏, 李诚固. 环渤海“C型”经济区经济格局的空间演变研究 [J]. 地理科学, 2015, 35(5): 537-543. Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>利用空间自相关指数、经济平均增长指数和空间变差函数, 分析1990 年以来环渤海“C型”经济区经济格局的空间演变特征。结果表明: 经济发展呈现显著空间自相关, 高-高、低-低集聚度不断提高, 京津唐都市圈、沈大经济带和山东半岛城市群成为经济发展的热点集中区, 其他内陆县市和省际邻接地区是冷点集中区; 经济增长空间集聚, 高增长率转化快, 热点区跃迁特征明显, 1990~2000 年呈不规则的团块状零散分布, 2000~2010 年呈带状集中分布于辽西北, 省内经济差异不断缩小, 而省际经济差异逐渐增大; 经济发展的结构化分异显著, 空间自组织性增强, 大城市的辐射作用减弱, 以东部沿海为中心, 向周边多峰值递减, 西南与西北内陆始终处于低谷。最后, 从区域战略政策、经济产业基础、区位与交通条件探讨经济格局演化的驱动机制。</p> [Yin Peng, Li Chenggu. Spatial evolution of economic pattern in spatial in"C-typed. Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(5): 537-543.] Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>利用空间自相关指数、经济平均增长指数和空间变差函数, 分析1990 年以来环渤海“C型”经济区经济格局的空间演变特征。结果表明: 经济发展呈现显著空间自相关, 高-高、低-低集聚度不断提高, 京津唐都市圈、沈大经济带和山东半岛城市群成为经济发展的热点集中区, 其他内陆县市和省际邻接地区是冷点集中区; 经济增长空间集聚, 高增长率转化快, 热点区跃迁特征明显, 1990~2000 年呈不规则的团块状零散分布, 2000~2010 年呈带状集中分布于辽西北, 省内经济差异不断缩小, 而省际经济差异逐渐增大; 经济发展的结构化分异显著, 空间自组织性增强, 大城市的辐射作用减弱, 以东部沿海为中心, 向周边多峰值递减, 西南与西北内陆始终处于低谷。最后, 从区域战略政策、经济产业基础、区位与交通条件探讨经济格局演化的驱动机制。</p>
[19]	关伟, 朱海飞. 基于ESDA的辽宁省县际经济差异时空分析 [J]. 地理研究, 2011, 30(11): 2008-2016. Magsci [本文引用: 1] 摘要以县域(含县、县级市、市辖区)为研究单元,采用人均GDP为测度指标,运用ESDA的方法对2000~2009年辽宁省县际经济差异的时空格局进行分析,认为辽宁省县际经济具有显著的空间自相关,区县经济差异呈现先扩大后缩小的趋势。在局部差异方面,"高-高"类型的区县主要集中在沈阳、大连地区并有向沿海地区扩散的趋势,"低-低"类型的区县主要集中在阜新、朝阳及葫芦岛等所属的广大辽西地区。经济热点区县在空间分布上虽表现出一定的随机性和不稳定性,但仍以沈阳地区、大连地区最为活跃。在进一步从历史发展基础、区位条件、政策因素、空间近邻效应等方面分析辽宁省县际经济差异驱动机制的基础上,指出"辽宁沿海经济带"和"沈阳经济区新型工业化综合配套改革试验区"上升为国家战略后,沈阳、大连在辽宁沿海经济带、沈阳经济区中的核心地位已经确立,但其辐射功能或带动作用仍然有限。 [Guan Wei, Zhu Haifei. Spatio-temporal analysis of inter-county economic differences in Liaoning Province based on ESDA. Geographical Research, 2011, 30(11): 2008-2016.] Magsci [本文引用: 1] 摘要以县域(含县、县级市、市辖区)为研究单元,采用人均GDP为测度指标,运用ESDA的方法对2000~2009年辽宁省县际经济差异的时空格局进行分析,认为辽宁省县际经济具有显著的空间自相关,区县经济差异呈现先扩大后缩小的趋势。在局部差异方面,"高-高"类型的区县主要集中在沈阳、大连地区并有向沿海地区扩散的趋势,"低-低"类型的区县主要集中在阜新、朝阳及葫芦岛等所属的广大辽西地区。经济热点区县在空间分布上虽表现出一定的随机性和不稳定性,但仍以沈阳地区、大连地区最为活跃。在进一步从历史发展基础、区位条件、政策因素、空间近邻效应等方面分析辽宁省县际经济差异驱动机制的基础上,指出"辽宁沿海经济带"和"沈阳经济区新型工业化综合配套改革试验区"上升为国家战略后,沈阳、大连在辽宁沿海经济带、沈阳经济区中的核心地位已经确立,但其辐射功能或带动作用仍然有限。
[20]	吴健生, 牛妍, 彭建, 等. 基于DMSP/OLS夜间灯光数据的1995-2009年中国地级市能源消费动态 [J]. 地理研究, 2014, 33(4): 625-634. https://doi.org/10.11821/dlyj201404003 Magsci [本文引用: 1] 摘要能源是国民经济发展的重要支撑，便捷准确地获取能源消费时空动态信息，对于合理制定能源政策具有重要意义。基于DMSP/OLS 夜间灯光数据和能源统计数据之间的定量关联，在地级市尺度上模拟了中国1995-2009 年能源消费的空间格局，并采用空间自相关分析探讨其时空动态特征。研究表明：基于DMSP/OLS夜间灯光数据模拟中国各地市能源消费具有一定的可行性，该数据能够比较可靠地反映能源消费的时空动态；1995-2009 年中国大多数地市的能源消费量较低，中低强度能源消费区土地面积占全国72.66%，高能源消费强度区集中分布在中国东部地区；中国能源消费量存在显著的空间集聚性（历年Moran’s I 指数都大于0.4），全国地级市能源消费“高—高”聚集和“低—低”聚集现象明显。 [Wu Jiansheng, Niu Yan, Peng Jian et al. Research on energy consumption dynamic among prefecture-level cities in China based on DMSP/OLS Nighttime Light. Geographical Research, 2014, 33(4): 625-634.] https://doi.org/10.11821/dlyj201404003 Magsci [本文引用: 1] 摘要能源是国民经济发展的重要支撑，便捷准确地获取能源消费时空动态信息，对于合理制定能源政策具有重要意义。基于DMSP/OLS 夜间灯光数据和能源统计数据之间的定量关联，在地级市尺度上模拟了中国1995-2009 年能源消费的空间格局，并采用空间自相关分析探讨其时空动态特征。研究表明：基于DMSP/OLS夜间灯光数据模拟中国各地市能源消费具有一定的可行性，该数据能够比较可靠地反映能源消费的时空动态；1995-2009 年中国大多数地市的能源消费量较低，中低强度能源消费区土地面积占全国72.66%，高能源消费强度区集中分布在中国东部地区；中国能源消费量存在显著的空间集聚性（历年Moran’s I 指数都大于0.4），全国地级市能源消费“高—高”聚集和“低—低”聚集现象明显。
[21]	国家统计局国民经济综合统计司. 中国区域经济统计年鉴 [M]. 北京: 中国统计出版社, 2006-2013. [本文引用: 1] [Department of Comprehensive Statistics of National Bureau of Statistics of China. China Statistical Yearbook for Regional Economy. Beijing: China Statistics Press, 2006-2013.] [本文引用: 1]
[22]	国家统计局城市社会经济调查司. 中国城市统计年鉴)[M]. 北京: 中国统计出版社, 2006-2013. [本文引用: 1] [Department of Urban Surveys of National Bureau of Statistics of China. China City Statistical Yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2006-2013.] [本文引用: 1]
[23]	国家统计局, 环境保护部. 中国环境统计年鉴 [M]. 北京: 中国统计出版社, 2006-2013. [本文引用: 1] [National Bureau of Statistics of China,Ministry of Environmental Protection ofChina. China Statistical Yearbook on Environment. Beijing: China Statistics Press, 2006-2013.] [本文引用: 1]
[24]	中国环境年鉴编辑委员会. 中国环境年鉴[M]. 北京:中国环境年鉴社, 2006-2013. [本文引用: 1] [China Environment Yearbook Editorial Board. China Environment Yearbook . Beijing: China Environment Yearbook Press, 2006-2013.] [本文引用: 1]
[25]	国家发展和改革委员会.全国及各地区主体功能区规划[M].北京:人民出版社.2015. [本文引用: 1] [National Development and Reform Commission. National and regional planning of major function oriented zoning in China. Beijing: People’s Publishing House, 2015.] [本文引用: 1]
[26]	樊杰. 中国主体功能区划方案 [J]. 地理学报, 2015, 70(2): 186-201. https://doi.org/10.11821/dlxb201502002 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>中国主体功能区划方案是刻画未来中国国土空间开发与保护格局的规划蓝图,主体功能区规划已上升为主体功能区战略和主体功能区制度。2004-2014年,笔者组织系列研究项目,配合国家编制主体功能区规划,研究地域功能基础理论和功能区划技术流程,提出国家和省区尺度进行空间管制的地域功能区域类型为城市化区域、粮食安全区域、生态安全区域、文化和自然遗产区域等4类,在此基础上转化为以县级行政区划为单元的优化开发、重点开发、限制开发和禁止开发4类主体功能区。研制了由水资源、土地资源,生态重要性、生态脆弱性、环境容量、灾害危险性、经济发展水平、人口集聚度和交通优势度等9类可定量指标及战略选择为1项定性指标构成的地域功能识别指标体系,进行了单项指标评价,开发并运用地域功能适宜程度综合评价指数进行了综合评价,测算了各省区保护类区域下限、开发类区域上限以及开发强度等关键参数;研讨了以规划为应用指向的主体功能区划分方法,形成中国首部主体功能区划方案,按照全国主体功能区规划口径,2020年与2010年相比,全国国土空间开发强度从3.48%增加到3.91%;按照省区集成的主体功能区规划口径,优化、重点、限制开发区域的土地面积比重分别为1.48%、13.60%、84.92%,城市化、粮食安全、生态安全区域的土地面积比重分别为15.08%、26.11%、58.81%。结合区域发展水平、资源环境承载状态、民生质量等相关分析,给出了主体功能区的主要特征。通过区划方案校验,国家和省区分两级采用笔者主持制定的《主体功能区划技术规程》互动完成的全国主体功能区划方案,同预判的吻合程度多为80%以上。</p> [Fan Jie. Draft of major function oriented zoning of China. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(2): 186-201.] https://doi.org/10.11821/dlxb201502002 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要 <p>中国主体功能区划方案是刻画未来中国国土空间开发与保护格局的规划蓝图,主体功能区规划已上升为主体功能区战略和主体功能区制度。2004-2014年,笔者组织系列研究项目,配合国家编制主体功能区规划,研究地域功能基础理论和功能区划技术流程,提出国家和省区尺度进行空间管制的地域功能区域类型为城市化区域、粮食安全区域、生态安全区域、文化和自然遗产区域等4类,在此基础上转化为以县级行政区划为单元的优化开发、重点开发、限制开发和禁止开发4类主体功能区。研制了由水资源、土地资源,生态重要性、生态脆弱性、环境容量、灾害危险性、经济发展水平、人口集聚度和交通优势度等9类可定量指标及战略选择为1项定性指标构成的地域功能识别指标体系,进行了单项指标评价,开发并运用地域功能适宜程度综合评价指数进行了综合评价,测算了各省区保护类区域下限、开发类区域上限以及开发强度等关键参数;研讨了以规划为应用指向的主体功能区划分方法,形成中国首部主体功能区划方案,按照全国主体功能区规划口径,2020年与2010年相比,全国国土空间开发强度从3.48%增加到3.91%;按照省区集成的主体功能区规划口径,优化、重点、限制开发区域的土地面积比重分别为1.48%、13.60%、84.92%,城市化、粮食安全、生态安全区域的土地面积比重分别为15.08%、26.11%、58.81%。结合区域发展水平、资源环境承载状态、民生质量等相关分析,给出了主体功能区的主要特征。通过区划方案校验,国家和省区分两级采用笔者主持制定的《主体功能区划技术规程》互动完成的全国主体功能区划方案,同预判的吻合程度多为80%以上。</p>
[27]	环境保护部.2012中国环境质量报告[M].北京:中国环境出版社.2013. [本文引用: 1] [Ministry of Environmental Protection. Environmental Quality Reportin China 2012. Beijing: China Environmental Science Press,2013.] [本文引用: 1]

中速增长:中国经济的可持续发展

2015

... 改革开放以来,中国经济呈现指数式快速增长,2014年GDP规模与1978年相比增长了28倍,特别是从“十五”时期至今,经济增长的速度快、体量大,GDP规模基本实现每6~7 a翻一番^[1].指数式经济增长过程造成污染物加速排放,区域环境问题愈来愈严重,环境污染已经导致人居环境恶化,甚至威胁到国民的身体健康与生命安全,污染物减排已经成为关系到国家现代化进程和生态文明建设的当务之急.在国家《“十二五”节能减排综合性工作方案》中,明确规定了“十二五”时期主要污染物的排放总量和下降幅度,2015年制定的《生态文明体制改革总体方案》中,提出了建立健全环境治理体系、健全环境治理和生态保护市场体系等污染物减排的制度安排. ...

中速增长:中国经济的可持续发展

2015

我国主要污染物排放强度区域特征分析研究

2015

... 对于全国性污染物排放格局,已有研究主要关注污染物的分布格局与省域差异^[2~4]、排放强度与产业发展的基本关系^[5~8]、排放量变化的影响因素^[9~11]、减排和治理的政策效应^[12,13]等方面,较少考虑污染物排放格局的空间依赖性,且未将各类主体功能区纳入污染物排放强度的分析内容,因此,难以完整刻画区域环境污染的时空变化以及主体功能区战略实施前后的环境损益过程.同时,这些研究通常在全国或省级尺度进行分析,总结污染物排放在国家和省域层面的分布和演进模式,事实上具有显著区域性的污染物环境胁迫过程,通过微观尺度的解析有助于深入理解污染物排放的空间结构特征,能够为污染物减排和整治策略制定提供更精细的决策支撑. ...

我国主要污染物排放强度区域特征分析研究

2015

我国主要污染物排放强度的区域差异分析

2008

我国主要污染物排放强度的区域差异分析

2008

1990-2009年中国省际环境污染综合评价

2012

1990-2009年中国省际环境污染综合评价

2012

中国煤炭消耗与污染排放的区域差异实证

2011

中国煤炭消耗与污染排放的区域差异实证

2011

中国东,西部工业污染和经济发展的比较分析

2001

中国东,西部工业污染和经济发展的比较分析

2001

工业化进程、产业结构与环境污染——基于制造业行业和区域的面板数据模型

2009

工业化进程、产业结构与环境污染——基于制造业行业和区域的面板数据模型

2009

工业废气与经济发展的过程分解模型研究

2011

工业废气与经济发展的过程分解模型研究

2011

基于STIRPAT模型分析中国环境压力的时间差异——以1952-2003年能源消费为例

2006

基于STIRPAT模型分析中国环境压力的时间差异——以1952-2003年能源消费为例

2006

中国污染变化的主要因素——分解模型与实证分析

2004

中国污染变化的主要因素——分解模型与实证分析

2004

基于LMDI模型的中国主要大气污染物的空间差异及其影响因素分析

2015

基于LMDI模型的中国主要大气污染物的空间差异及其影响因素分析

2015

大气污染治理中的规模效应、结构效应与技术效应——以中国工业废气为例

2013

大气污染治理中的规模效应、结构效应与技术效应——以中国工业废气为例

2013

开放条件下工业污染物排放强度影响因素分析

2010

开放条件下工业污染物排放强度影响因素分析

2010

区域COD、SO₂及TSP排放的空间自相关分析:以江苏省为例

2009

... 采用空间自相关分析方法,对环境污染物排放的空间集聚特征进行研究.空间自相关(spatial autocorrelation)指空间单元属性在空间位置上的相互依赖关系,是空间集聚程度的一种度量方式^[14,15].按分析空间范围大小,空间自相关可分为全局空间自相关 (global spatial autocorrelation)和局部空间自相关 (local spatial autocorrelation). ...

区域COD、SO₂及TSP排放的空间自相关分析:以江苏省为例

2009

基于空间分析方法的中国区域差异研究

2005

基于空间分析方法的中国区域差异研究

2005

Spatiotemporal dynamics of Carbon intensity from energy consumption in China

2014

... 全局空间自相关是对属性值在整个区域空间特征的描述,用以衡量区域整体上的空间关联与空间差异程度,常用Moran's I系数来度量^[16,17]： ...

中国地级区域创新产出的时空模式研究——基于ESDA的实证

2014

... 全局空间自相关是对属性值在整个区域空间特征的描述,用以衡量区域整体上的空间关联与空间差异程度,常用Moran's I系数来度量^[16,17]： ...

中国地级区域创新产出的时空模式研究——基于ESDA的实证

2014

... 全局空间自相关是对属性值在整个区域空间特征的描述,用以衡量区域整体上的空间关联与空间差异程度,常用Moran's I系数来度量^[16,17]： ...

环渤海“C型”经济区经济格局的空间演变研究

2015

... 对于全局空间自相关的分析结果,采用Z值显著性检验.在0.05的显著性水平下,当Z>1.96时,表明具有显著的正相关性;在Z<-1.96时,表明具有显著的负相关性;当Z=0时,表明不具有相关性^[18]. ...

环渤海“C型”经济区经济格局的空间演变研究

2015

基于ESDA的辽宁省县际经济差异时空分析

2011

... 采用局部空间自相关指标LISA (Local Indicators of Spatial Association)检验,揭示空间参考单元与其邻近的空间单元属性特征值之间的相似性或差异性^[19].用Local Moran's I衡量局部空间自相关性,其公式如下： ...

基于ESDA的辽宁省县际经济差异时空分析

2011

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的1995-2009年中国地级市能源消费动态

2014

... 其余变量含义与公式(1)相同.I_i作为空间单元之间污染物排放量的空间异质性指标,I_i为正值表示局部空间单元相似值趋于空间聚集,I_i为负值时表示局部空间单元相似值趋于分散分布^[20]. ...

基于DMSP/OLS夜间灯光数据的1995-2009年中国地级市能源消费动态

2014

2013

... 本文以全国地市单元和各类主体功能区为主要研究对象,选取2005年和2012年2个时间节点,构建主要环境污染物排放及社会经济发展分析数据库.其中,地市及以上空间单元共339个,包括4个直辖市（北京、天津、上海、重庆）和其他335个地级市（地区）或自治州、盟以及省直辖单位（由于数据缺失,未包括台湾省、香港和澳门特别行政区）.环境污染物排放和社会经济数据主要来自《中国区域经济统计年鉴》^[21]、《中国城市统计年鉴》^[22]、《中国环境统计年鉴》^[23]以及《中国环境年鉴》^[24]等,对其中统计数据不完整的空间单元进一步获取所在省份或地市统计年鉴补齐.主体功能区数据主要从《全国及各地区主体功能区规划》等资料搜集并矢量化^[25,26].省级和地市单元行政边界数据等从国家基础地理信息系统网站获取. ...

2013

2015

中国主体功能区划方案

2015

中国主体功能区划方案

2015

2013

... 通过2005年、2012年污染物排放量对比,分析主体功能区战略实施前后污染物排放的变化特征,如表1所示.2005年以来,全国层面主要水体污染物的排放总量增长显著,2012年全国化学需氧量排放量达到2 424×10⁴t,相比2005年增长了71.39%^[27],其中,农产品主产区和重点生态功能区的水环境受污染物胁迫呈加剧态势,两类功能区的化学需氧量排放量分别增长了2.23倍、2.18倍.各类主体功能区的化学需氧量比重变化显示,农产品主产区的比重由25.69%提高至33.47%,重点生态功能区的比重由12.13%提高至15.43%.鉴于目前限制开发区域的水环境加速恶化局面,中国水环境综合治理的重点不仅局限于两类城市化地区,对农产品主产区和重点生态功能区内的水体污染物防控也应高度关注.在大气环境方面,全国二氧化硫排放量由2 549×10⁴t减少至2 118×10⁴t,呈小幅下降趋势.其中,城市化地区的二氧化硫排放量降幅相对较大,优化开发区域和重点开发区域相比2005年分别下降了28.37%、18.02%,而限制开发区域（农产品开发区与重点生态功能区）降幅较低,农产品主产区和重点生态功能区分别下降了8.71%和6.09%.此外,各主体功能区之间二氧化硫排放结构基本稳定,重点开发区域所占比重维持在54%,仍然是全国大气污染物减排的主要区域. ...

2013

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中国环境污染的时空差异与集聚特征

Spatial-temporal Differences and Cluster Features of Environmental Pollution in China

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.2 数据来源

2 结果分析

2.1 各类主体功能区的环境污染态势

2.2 地市单元环境污染的时空变化

2.3 地市单元环境污染的集聚过程

3 主要结论与政策启示

3.1 主要结论

3.2 政策启示

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

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文中引用次数倒序

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