摘要:
面对经济社会高质量发展、碳达峰、碳中和的多目标需求,PM2.5引发的雾霾天气,不仅仅是环境污染问题,更是与自然、经济和社会复合生态系统密不可分的系统问题,近年来已成为人类社会面临的严峻挑战。为深入探究在近似的气象条件下,空气质量的时空异质性特征及其波动周期,研究基于2014~2019年中国335个样本城市的空气质量监测数据,利用基于大数据的函数型数据分析方法对AQI的时间与空间部分进行分离,在此基础上通过信号分解方法分析空气质量指数(AQI)的波动周期;对于空间部分,通过全局空间自相关、局部空间自相关,分析AQI的空间分异特征,检验其局部区域内的集聚和分散效应,揭示各城市及其邻近城市的空气质量之间的空间自相关关系。结果表明,空气质量指数AQI存在波动周期,具有显著的先下降后上升的年度趋势。一年中,AQI有19个月的主周期和9个月的第二主周期;考虑空间特征,空气质量指数AQI存在空间分异特征,具有显著的全局空间正相关效应,即AQI指数越高(低)的地区越容易发生聚集现象;从局部空间特征来看,AOI的空间分布变化存在差异,城市及其邻近地区的AQI多表现为同质化聚集特征,且同质化聚集型城市占多数,证明了相邻区域空气质量存在交互作用。该研究创新性地使用大数据,长周期、全地域地系统化研究空气质量指数,为治理城市空气质量问题提供参考。