中国城市PM_(2.5)影响因素的空间异质性分析

Spatial Heterogeneity of Influencing Factors of PM_(2.5) in Chinese Cities

利用2015年全国城市PM_(2.5)监测资料,通过全局最小二乘(OLS)和地理加权回归(GWR)分析影响PM_(2.5)浓度的社会经济和自然因素的空间异质性。结果表明:市区人口对PM_(2.5)浓度有正向影响,而年降水量与PM_(2.5)浓度呈负相关。由于地区经济发展水平不同及地理环境的差异,工业用电量和年均气温对PM_(2.5)影响具有明显的空间差异性特征。相比OLS模型,GWR模型可以更好地揭示社会经济和自然因素对PM_(2.5)浓度影响强弱及作用方向。工业用电量在工业化水平相对较低的云贵高原市域呈现正向影响,年均气温在南方城市具有负向影响。因此,可根据不同因素对PM_(2.5)影响的空间差异性特征,制定具有针对性污染治理政策。