基于扩散模型的辽宁中部城市群PM_(2.5)传输规律研究

研究采用扩散模型法,基于气象模型WRF耦合空气质量模型Models-3/CMAQ,对2019年辽宁中部城市群PM_(2.5)污染特征进行模拟分析,通过目标情景设计,获取辽宁中部城市群7个城市间大气污染物传输特征并建立传输矩阵。研究发现:辽宁中部城市群中的PM_(2.5)浓度本地源贡献率最高的是本溪(72.2%),其次为沈阳(63.2%),其他城市本地源贡献率在48.9%~62.1%之间。本溪为对外输送型城市,其排放的PM_(2.5)主要影响辽阳(7.8%)和抚顺(7.1%);铁岭与抚顺之间为单向输送,铁岭向抚顺输送的PM_(2.5)占到抚顺贡献率的9.0%,反之仅为2.3%;鞍山与辽阳PM_(2.5)为双向输送,二者之间的影响分别为7.1%与8.3%。受海洋气候影响,营口本地源贡献率为48.9%,且对其他城市的影响仅在0.2%~2.4%之间。

城市群规划的理论与方法

中国正进入快速城市化时期,城市群发展成为新的特征。依据辽中城市群规划编制的框架和思路,重点论述经济全球化背景下中国城市群规划的理论、核心内容和规划方法。

科学规划,认真践行新型城镇化战略

《浙中城市群规划》是在科学发展观指导下的具有创新性、可操性和地域特色的区域发展规划。从全球角度来看,我国的城镇化正面临人类文明史上人口资源环境压力最严峻的挑战,在此背景下,《浙中城市群规划》的编制需注重产业的可持续、人居环境的可持续、城乡协调的可持续、社会发展的可持续和开放的可持续,并在交通、能源、水等专项规划及规划实施等方面进一步深入研究和完善。

偏离-份额模型的改进及对辽宁中部城市群产业结构演进的分析

回顾偏离-份额(Shift-share Analysis,SSA)模型的基本形式及其主要拓展模型,将动态化分析的思想引入模型,构建起DSSA模型(Dynamic shift-share analysis Model),选择辽宁中部城市群及其中的矿业城市抚顺和阜新为实证研究对象,分析其产业结构演进。研究结果表明,DSSA模型更加科学、合理,在区域分析中有重要的应用价值;辽中城市群产业结构持续改善,矿业城市抚顺和阜新的经济增长和结构变迁落后于城市群的变化;最后,给出矿业城市产业发展战略和产业转型的政策建议。

产业集聚演变的集成化测度方法研究——兼对辽宁省中部城市群产业集聚性的动态分析

针对以往研究中产业集聚测度多使用单个指标的不足,在归纳和梳理国内外产业集聚测度方法的基础上,提出了使用主成分分析、集成产业集聚测度指标对产业集聚进行测度的方法。以我国辽宁中部城市群为分析对象,使用标准差系数、绝对集中指数、相对集中指数、熵指数、H指数和区位商指数,基于2001和2004年的统计资料,对其产业集聚变化状况进行了实证研究。研究结果表明:辽宁中部城市群多数产业的集聚性呈动态演变;以产业链为纽带的产业集聚的分工体系在城市群已初步显现;抚顺等矿业城市的产业集聚表现出很强的资源导向性。最后,给出了城市群发展产业集群的建议和矿业城市经济转型的思路。

基于Model-3/CMAQ模式的本溪市大气细颗粒物数值模拟

为探究北方山区城市大气细颗粒物污染特征,应用气象模式WRF耦合空气质量模式CMAQ对本溪市2016年PM_(2.5)空间分布特征、化学组分特征及主要污染源贡献情况进行分析.本溪市SO_2、NO_x、TSP的工业排放量分别达到5.2×10~4、4.1×10~4、16.1×10~4t.结果表明,模拟值与监测值变化趋势基本一致,模拟效果较好.1月ρ(PM_(2.5))明显高于7月,空间分布均呈现"西高东低"态势,高值区出现在人口稠密的市区附近.1月ρ(PM_(2.5))本地源贡献率表现为钢铁(35.7%)>供暖(12.5%)>居民(7.5%)>移动(5.2%)>秸秆(2.0%)>电力(0.4%);7月为钢铁(48.6%)>移动(9.2%)>建材(3.5%)>居民(2.8%)>电力(1.5%).受气候、地貌及大气污染物排放特征影响,1月区域传输特征明显,外来源贡献为24%,高于7月的14%.另外,1月和7月本溪市PM_(2.5)组分中二次粒子(SO_4^(2-)、NO_3^-、NH_4^+)占比分别为29%和32%,碳组分(OC、EC)占比分别为43%和37%,碳气溶胶污染严重.研究显示,本溪市大气细颗粒物污染具有明显的季节性变化特征,1月部分区域浓度超标主要是由于以钢铁行业为主的工业排放造成,加之本溪市1月以西北风为主且风力较大,市区位于西部低海拔地区,来自中部城市群的污染物在向东南方向传输过程中受到高海拔山区阻隔,从而形成污染物积聚效应.

基于WRF-CMAQ模型的辽宁中部城市群PM_(2.5)化学组分特征

为了探究北方寒冷地区城市PM_(2.5)化学组分特征,采用WRF-CMAQ模型对辽宁中部城市群2019年1月、4月、7月、10月及一次重污染过程(2019年1月11—14日)的PM_(2.5)化学组分展开模拟分析.结果表明:WRF-CMAQ模型分析下SO_(2)、NO_(2)、PM_(10)、PM_(2.5)浓度模拟值与监测值的相关系数(R)在0.63~0.82之间,PM_(2.5)组分中SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)、EC、OC浓度的相关系数(R)在0.59~0.88之间,WRF-CMAQ模型对大气污染物及PM_(2.5)主要化学组分的模拟效果较好,可以反映PM_(2.5)及其组分的时空变化特征.通过对模拟结果的进一步分析发现,辽宁中部城市群PM_(2.5)中SNA(SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)、NH_(4)^(+)三者的合称)的占比为37%,与成渝城市群、长三角地区、京津冀地区城市相比,PM_(2.5)二次污染程度较低,一次污染仍是PM_(2.5)的主要来源.1月、4月、7月、10月PM_(2.5)中[NO_(3)^(-)][SO_(4)^(2-)](质量浓度比)分别为0.62、0.44、0.15、0.50,表明该区域的燃煤污染对PM_(2.5)的贡献大于机动车尾气的贡献,该现象在秋冬季尤为明显;硫氧化率(SOR)普遍处于较高水平,分别为0.34、0.54、0.61、0.58,表明该区域燃煤排放的SO_(2)更易对PM_(2.5)产生贡献.同时,全年OC/EC(质量浓度比)的平均值为3.6,说明碳气溶胶的贡献主要来自机动车尾气的排放与化石燃料燃烧.通过分析2019年1月11—14日重污染过程PM_(2.5)组分浓度的逐小时变化发现,该时段中SOR与NOR分别是1月平均值的1.2与2.0倍,NOR的提升导致PM_(2.5)中NO_(3)^(-)浓度占比上升了8%,超过SO_(4)^(2-)的占比,这表明该重污染过程中机动车尾气对PM_(2.5)的贡献超过平常时段.研究显示,辽宁中部城市群的大气污染呈燃煤与机动车尾气为主的复合型污染特征,尤其在重污染天气下,实施工业限产的同时,加强机动车限行尤为重要.

辽中南城市群城市扩张及其碳排放效应

利用夜间灯光遥感数据分析2000—2016年间辽中南城市群的城市扩张现象,基于碳排放数据尝试从空间上对城市扩张与碳排放关系进行定量化研究,分析辽中南城市群的碳排放时空差异,并对城市扩张指数和碳排放量进行脱钩分析。研究结果表明:辽中南城市群的年平均扩张速率从3.93%增长到5.48%,扩张强度从0.211增长到0.525;2000—2016年间,全区碳排放总量从636.94亿t增加到1772.46亿t,年平均碳排放速率先是从7.02%增加到18.96%又减少至0.96%,经历了一个从快到慢的过程,地均碳排放量呈现增长趋势,但各市变化差异较大;辽中南城市群的城市扩张促进了碳排放量增加,但同时存在脱钩现象,其脱钩状态从以扩张负脱钩为主转向以弱脱钩为主,到2016年,研究区已有80%的城市处于脱钩状态。研究结果对未来城市规划和节能减排政策的制订具有重要意义。

辽宁中部城市群城市增长时空格局及其驱动力

基于1988、1992、1997、2000和2004年5期Landsat TM卫星遥感影像数据,采用GIS空间分析和景观格局分析的方法,分析了辽宁中部城市群城市增长的时空格局特征,并对其驱动力进行了探讨.结果表明:1988—2004年间,辽宁中部城市群城市面积持续增加,增长强度逐渐增强,城市面积由812.55km2增至1345.86km2,平均增长速率为32.96km2·a-1;1997年以后,城市增长强度迅速增大,以1997—2000年的城市扩展强度最大;辽宁中部城市群的城市增长主要集中在中部城镇密集带.1988—1997年,研究区城市面积的增长速度较慢,空间结构紧凑,以边缘增长和填充增长为主;1997—2004年,城市面积增长较快,表现为扩散的城市增长格局和复杂的城市斑块形状,以开发区的飞地式增长和扩散增长为主.非农业人口增长、经济增长、城市群城市空间的相互吸引、工业发展与开发区建设政策等因素是辽宁中部城市群城市空间快速增长的主要驱动力.

土地利用模型CLUE-S在辽宁省中部城市群规划中的应用

土地利用模型在分析、模拟和预测景观格局和过程中发挥着重要的作用。本文应用CLUE-S模型以辽宁省中部城市群为例,探讨了该模型在规划中的应用。在分析研究区1988—2004年景观格局和景观变化的驱动力基础上,对CLUE-S模型进行了参数设置。根据研究区的实际情况设置了3个规划预案:历史趋势预案、生态保护预案和城市规划预案,分别从2004年一直模拟到2024年;并将城市规划方案的结果与辽宁中部城市群的规划进行了对比,结果表明,CLUE-S模型模拟结果更符合实际情况,是区域规划有力的技术手段和科学支撑,能够对规划结果进行预测和评价。