鄭林昌，任肖妮，韓星

河北大學經(jīng)濟學院

雖然灰霾作為一種自然現(xiàn)象人類早有認識，但對其大規(guī)模的研究卻是從21世紀初開始[1]。目前相關(guān)研究主要集中在城市形態(tài)與空氣質(zhì)量方面，認為地形是空氣污染形成和擴散的關(guān)鍵因素之一，能夠通過影響局地氣流、溫度、濕度和邊界層等，進而對大氣污染的形成、傳播和擴散產(chǎn)生影響，尤其在盆地、山谷、山區(qū)等復雜地形地區(qū)[2-3]。大型城市的城市形態(tài)對空氣質(zhì)量的影響更加明顯，具有高度城市蔓延層級的大都會地區(qū)，一般會出現(xiàn)較嚴重的空氣污染[4-7]，可通過改變污染物排放量及空間分布來減緩對城市空氣質(zhì)量的影響[8]。城市形態(tài)對空氣質(zhì)量的影響是復雜而間接的，城市土地類型、城市斑塊大小、形狀多樣性、城市污染性產(chǎn)業(yè)規(guī)模、建成區(qū)面積等均能影響城市空氣質(zhì)量[9-13]，復雜的地形會導致風的輻合，造成污染物的堆積和滯留，對污染物的傳輸和擴散產(chǎn)生影響[14-17]。如魏文秀等[18]研究發(fā)現(xiàn)，山麓地區(qū)霾平均出現(xiàn)頻數(shù)顯著高于其兩側(cè)的平原和山地。國內(nèi)外相關(guān)研究成果為正確認識城市灰霾污染提供了多角度、多層面的支撐，但綜合考慮地表起伏度、粗糙度、地表形態(tài)和城市規(guī)模聚集效應的研究仍偏少。為此，筆者以京津冀地區(qū)作為研究對象，綜合考察城市地表起伏度、粗糙度、地表形態(tài)以及城市規(guī)模聚集效應等對城市灰霾的影響。

1 影響城市灰霾的地表因素

作為研究地氣相互作用的重要地表參數(shù)之一，地表粗糙度在一定程度上反映了近地表氣流與下墊面之間的物質(zhì)和能量交換、傳輸強度及其之間的相互作用[19]，在大氣數(shù)值模擬及地表水熱通量的參數(shù)化模型模擬中發(fā)揮著重要作用[20]；也有研究認為，地表粗糙度是平均風速隨高度減小到0時的高度[21]。筆者關(guān)注的是地表形態(tài)及其起伏變化對大氣流動的影響，故本研究地表粗糙度是指地球表面凹凸不平的程度。有學者認為，地形起伏度是指某一確定面積內(nèi)最高高程和最低高程之差，在相對較大區(qū)域面積內(nèi)一般利用地表面積與投影面積的比值來表示，是能夠反映地形起伏變化和侵蝕程度的宏觀地形因子。地形坡度是表示地表單元陡緩程度的一項指標，通常把坡面的垂直高度和水平方向的距離之比叫做坡度(或坡比)，是能夠反映地形起伏變化的微觀地形因子。此外，與普通區(qū)域不同，城市地表有地表建筑物，地表建筑物高低、多少、密集程度等均會影響到地氣間物質(zhì)、能量交換及大氣環(huán)流。借鑒國內(nèi)外相關(guān)研究成果，選擇地形坡度(地表粗糙度和坡度)、城市規(guī)模和城市地表形態(tài)作為影響城市灰霾污染的主要地表因素(表1)。

表1 城市灰霾的地表影響因素

從空間上看，城市市區(qū)范圍并非圓形，市區(qū)邊界也不是有規(guī)則的曲線，不僅城市市區(qū)地表影響城市大氣流動，市區(qū)之外部分區(qū)域也會對城市大氣流動產(chǎn)生影響。為此，從全市和市轄區(qū)2個層面、宏觀地形和微觀地形2個角度，來判斷地形坡度對城市灰霾的影響。

城市具有顯著的集聚作用，城市規(guī)模越大其集聚能力越強，單位面積產(chǎn)生的空氣污染物越多，對城市灰霾的影響也越大。本研究選擇城市市區(qū)面積來代表城市規(guī)模。

理論上講，城市地表建筑物越高、越密集，其對地表空氣流動的影響也就越大，越不利于污染物的擴散。本研究重在考察城市地表建筑物形態(tài)，考慮到城市高層建筑物主要為居民建筑、商業(yè)建筑和公共服務設施建筑等，以及京津冀地區(qū)城市地形相對簡單的現(xiàn)實，選擇城市居住建設用地、商業(yè)建設用地和公共服務設施建設用地所占城市建設用地的比例來代表城市地表形態(tài)。

2 數(shù)據(jù)來源與處理

灰霾污染主要是由人類社會活動排放引起的，是大氣中PM2.5濃度達到一定限度，引發(fā)空氣能見度降低的天氣現(xiàn)象?；姻参廴境潭瓤捎蒔M2.5濃度和空氣能見度來判斷，由于當前我國空氣質(zhì)量監(jiān)測體系中尚未實現(xiàn)對全部城市或監(jiān)測站點空氣能見度進行實時監(jiān)測，故將PM2.5代替灰霾污染物，即采用PM2.5濃度來反映灰霾污染。研究樣本城市為京津冀地區(qū)13個地級以上城市，研究期限為2014—2017年。PM2.5日均濃度從“真氣網(wǎng)”獲取。采集的PM2.5濃度數(shù)據(jù)部分時點存在空值現(xiàn)象，利用均值、均速遞增(或均速遞減)等方法對空值數(shù)據(jù)進行補充。

運用ArcGIS 9.3軟件表面分析工具，計算提取京津冀地區(qū)13個地級以上城市市轄區(qū)和全市地表粗糙度及地形坡度，其中全市和市轄區(qū)采用各級行政的shp格式數(shù)據(jù)，市轄區(qū)為各市市轄區(qū)shp格式數(shù)據(jù)的合并數(shù)據(jù)，地理基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心，為SRTM 90 m DEM數(shù)據(jù)。地表粗糙度和地形坡度提取過程：1)利用ArcGIS軟件對DEM基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行坡度分析；2)利用分區(qū)統(tǒng)計提取各市(市轄區(qū))范圍內(nèi)的地形坡度(slope)數(shù)據(jù)；3)利用柵格計算器計算地表粗糙度(z)，公式如下：

z=1cos(slope×3.141 59180)

(1)

利用城市居住建設用地面積、公共服務設施建設用地面積、商業(yè)建設用地面積占城市建設用地面積的比例來表示城市地表形態(tài)。城市居住建設用地、商業(yè)建設用地和公共服務設施建設用地以及城市建設用地面積數(shù)據(jù)來源于《中國城市建設統(tǒng)計年鑒》(2015—2018年)。

3 PM2.5濃度與地表因素的相關(guān)性分析

考慮基本地表因素(地形坡度、地表粗糙度)數(shù)據(jù)不變和行政區(qū)劃、城市地表形態(tài)數(shù)據(jù)年度變化等特點，采用PM2.5年均濃度及月均濃度進行城市灰霾污染對城市地表各因素的回歸分析。

3.1 基于年度數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析

對京津冀地區(qū)13個城市2014—2017年P(guān)M2.5年均濃度、城市規(guī)模、城市地表形態(tài)、全市地表粗糙度、市轄區(qū)地表粗糙度、全市地形坡度、市轄區(qū)地形坡度的原始數(shù)據(jù)進行正態(tài)性檢驗，結(jié)果見表2。從表2可以看出，在P<0.05水平下，各因素服從正態(tài)分布，其Pearson相關(guān)性分析結(jié)果見表3。從表3可以看出，除城市規(guī)模外，其他各因素與PM2.5年均濃度之間的相關(guān)系數(shù)的絕對值均大于0.3，表明變量間存在一定的相關(guān)性。

表2 2014—2017年各因素正態(tài)性檢驗

表3 2014—2017年P(guān)M2.5年均濃度與地表各因素的相關(guān)性

3.2 基于月度數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析

對京津冀地區(qū)13個城市2014—2017年P(guān)M2.5月均濃度的原始數(shù)據(jù)進行正態(tài)性檢驗，結(jié)果見表4。從表4可以看出，在P<0.05水平下，服從正態(tài)分布，其與城市規(guī)模、城市地表形態(tài)、全市和市轄區(qū)地表粗糙度、全市和市轄區(qū)地形坡度Pearson相關(guān)性分析結(jié)果見表5～表7。

表4 2014—2017年P(guān)M2.5月均濃度的正態(tài)性檢驗

表5 2014—2017年P(guān)M2.5月均濃度與城市規(guī)模和城市地表形態(tài)的相關(guān)性

表6 2014—2017年P(guān)M2.5月均濃度與全市和市轄區(qū)地表粗糙度的相關(guān)性

表7 2014—2017年P(guān)M2.5月均濃度與全市和市區(qū)地形坡度的相關(guān)性

4 PM2.5濃度對地表因素的回歸分析

由于反映城市地表起伏度的粗糙度和坡度均為靜態(tài)指標數(shù)據(jù)，城市規(guī)模數(shù)據(jù)和城市地表形態(tài)數(shù)據(jù)在年度上是動態(tài)變化數(shù)據(jù)。為此，從年度時間尺度上對因變量數(shù)據(jù)和自變量數(shù)據(jù)進行處理，即以各城市年均PM2.5濃度(y)為因變量，城市規(guī)模(x1)、城市地表形態(tài)(x2)、全市地表粗糙度(x3)、市轄區(qū)地表粗糙度(x4)、全市地形坡度(x5)、市轄區(qū)地形坡度(x6)為自變量，進行多元一次回歸分析。

不論是基于PM2.5年均濃度，還是月均濃度，其與城市規(guī)模相關(guān)性都較差，故回歸分析過程不再考慮城市規(guī)模。對城市地表形態(tài)、全市和市轄區(qū)地表粗糙度、全市和市轄區(qū)地形坡度5個變量進行Pearson相關(guān)性分析，結(jié)果見表8。從表8可以看出，全市和市轄區(qū)地表粗糙度、全市和市轄區(qū)地形坡度之間的相關(guān)系數(shù)均大于0.7，存在較強的共線性，為解決存在的共線性問題，剔除不合判定標準的變量。采用向后回歸法，即首先建立全變量模型，每次剔除1個最不符合進入模型的變量，直到模型中的變量均符合為止。

表8 2014—2017年城市地表形態(tài)各因素間的相關(guān)性分析

4.1 基于2014年數(shù)據(jù)的回歸分析

采用向后回歸法對數(shù)處理后的2014年P(guān)M2.5年均濃度、城市地表形態(tài)、全市和市轄區(qū)地表粗糙度、全市和市轄區(qū)地形坡度數(shù)據(jù)進行多元一次回歸分析，結(jié)果見表9。從表9可以看出，經(jīng)過5次向后回歸剔除，城市地表形態(tài)、全市地表粗糙度、全市地形坡度和市轄區(qū)地形坡度均不符合要求，被剔除出模型。市轄區(qū)地表粗糙度系數(shù)通過顯著性檢驗，且模型擬合效果較好，即當市轄區(qū)地表粗糙度每增加1%，PM2.5年均濃度會減少29.588%?；貧w方程如下：

y2014=4.638-29.588x4

R2=0.481，F(xiàn)=10.207

表9 2014年P(guān)M2.5年均濃度和各要素的多元一次回歸過程

4.2 基于2015年數(shù)據(jù)的回歸分析

2015年P(guān)M2.5年均濃度、城市地表形態(tài)、全市和市轄區(qū)地表粗糙度、全市和市轄區(qū)地形坡度數(shù)據(jù)多元一次回歸分析結(jié)果見表10。從表10可以看出，經(jīng)過5次向后回歸的剔除，城市地表形態(tài)、全市地表粗糙度、全市地形坡度和市轄區(qū)地形坡度均不符合要求，被剔除出模型。市轄區(qū)地表粗糙度系數(shù)通過顯著性檢驗，且模型擬合效果較好，即當市轄區(qū)地表粗糙度每增加1%，PM2.5年均濃度將會減少27.358%。回歸方程如下：

y2015=4.446-27.358x4

R2=0.446，F(xiàn)=8.867

表10 2015年P(guān)M2.5年均濃度和各要素的多元一次回歸過程

(續(xù)表10)

4.3 基于2016年數(shù)據(jù)的回歸分析

2016年P(guān)M2.5年均濃度、城市地表形態(tài)、全市和市轄區(qū)地表粗糙度、全市和市轄區(qū)地形坡度數(shù)據(jù)多元一次回歸分析結(jié)果見表11。從表11可以看出，經(jīng)過4次向后回歸的剔除，全市地表粗糙度、全市地形坡度和市轄區(qū)地形坡度均不符合要求，被剔除出模型。城市地表形態(tài)與市轄區(qū)地表粗糙度系數(shù)均通過顯著性檢驗，且模型擬合效果較好，即當市轄區(qū)地表粗糙度不變時，城市地表形態(tài)每增加1%，PM2.5年均濃度將會增加1.420%；當城市地表形態(tài)不變時，市轄區(qū)地表粗糙度每增加1%，PM2.5年均濃度將會減少24.066%?；貧w方程如下：

y2016=5.358+1.420x2-24.066x4

R2=0.611，F(xiàn)=7.849

表11 2016年P(guān)M2.5年均濃度和各要素的多元一次回歸過程

4.4 基于2017年數(shù)據(jù)的回歸分析

2017年P(guān)M2.5年均濃度、城市地表形態(tài)、全市和市轄區(qū)地表粗糙度、全市和市轄區(qū)地形坡度數(shù)據(jù)多元一次回歸分析結(jié)果見表12。從表12可以看出，經(jīng)過4次向后回歸的剔除，全市地表粗糙度、全市地形坡度和市轄區(qū)地形坡度均不符合要求，被剔除出模型。城市地表形態(tài)與市轄區(qū)地表粗糙度系數(shù)均通過顯著性檢驗，且模型擬合效果較好，當市轄區(qū)地表粗糙度不變時，城市地表形態(tài)每增加1%，PM2.5年均濃度將會增加1.548%；當城市地表形態(tài)不變時，市轄區(qū)地表粗糙度每增加1%，PM2.5年均濃度將會減少26.057%?；貧w方程如下：

y2017=5.380+1.548x2-26.057x4

R2=0.823，F(xiàn)=23.186

表12 2017年P(guān)M2.5年均濃度和各要素的多元一次回歸過程

5 結(jié)論

(1)不論從年均數(shù)據(jù)，還是月均數(shù)據(jù)來看，城市PM2.5濃度與城市規(guī)模的相關(guān)性都較差，即京津冀地區(qū)城市規(guī)模對其PM2.5濃度沒有太大影響。

(2)從地表起伏度來看，市轄區(qū)城市地表坡度(粗糙度、坡度)與PM2.5濃度的相關(guān)關(guān)系更加緊密，相比而言，全市地表坡度與PM2.5濃度的相關(guān)性略差。

(3)從回歸結(jié)果看，市轄區(qū)地表粗糙度更能解釋城市PM2.5濃度，其對PM2.5濃度的影響是負向的。雖然2016—2017年城市地表形態(tài)也能夠解釋城市PM2.5濃度，但是其影響是正向的，相比市轄區(qū)地表粗糙度，城市地表形態(tài)對PM2.5濃度的影響很小。