【摘 要】
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虽然我国经济已转向高质量发展,但城镇化、工业化带来许多环境污染问题仍十分严峻,由于化石燃料的燃烧和机动车数量的增加,导致大气环境污染日趋严重。“十二五”节能减排综合性工作方案首次将氮氧化物纳入大气污染物总量控制指标,并在今后每个五年规划中提出了具体的减排目标。NO2作为大气污染物之一,是其他污染物的重要前体物,对气候、生态环境、人类健康产生重大影响,严重阻碍社会经济的发展、阻碍美丽中国的建设,越来
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虽然我国经济已转向高质量发展,但城镇化、工业化带来许多环境污染问题仍十分严峻,由于化石燃料的燃烧和机动车数量的增加,导致大气环境污染日趋严重。“十二五”节能减排综合性工作方案首次将氮氧化物纳入大气污染物总量控制指标,并在今后每个五年规划中提出了具体的减排目标。NO2作为大气污染物之一,是其他污染物的重要前体物,对气候、生态环境、人类健康产生重大影响,严重阻碍社会经济的发展、阻碍美丽中国的建设,越来越受到社会的广泛关注。本文以中国对流层NO2柱为研究对象,利用变异系数、空间自相关、EKC模型、GWR模型、GIS技术、地理探测器及统计学等相关方法,基于荷兰皇家气象研究所对流层排放监测网发布的OMI传感器反演的最新版对流层NO2柱浓度逐月产品数据,对对流层NO2柱浓度的时间变化特征、空间分布特征及与社会经济因子的相关性进行分析。得到的主要结论如下:1、对流层NO2柱浓度时间变化特征（1）运用统计学方法,发现对流层、胡焕庸线博台线分区和六区2010-2018年NO2柱浓度月均值整体呈“U”型变化特征,与COS余弦函数曲线相似,呈明显的冬季>秋季>春季>夏季的季节阶段性特征,NO2柱浓度年均变化整体呈先略微上升再波动下降的趋势,在2011年达到最大值,为6.86x1015molec/cm~2。（2）运用变异系数法,发现对流层、胡焕庸线以东以西区域、博台线以北以南区域及六区NO2柱浓度的每月变异系数整体呈先下降再上升的趋势,且从春季到冬季整体呈上升趋势,其中西北地区上升趋势相对较为明显,其年际变异系数整体呈波浪型变化趋势。2、对流层NO2柱浓度空间分布特征（1）对流层NO2柱浓度月、季、年均值具有明显的空间区域性,NO2浓度高值区主要分布在以京津冀及长三角为中心的成片区域和以珠三角及成渝地区双城经济圈为中心的点状区域,乌鲁木齐市及周边区域有时也呈高值区显示。NO2浓度整体呈东高西低,分界线大致与胡换庸线相似。NO2空间分布特征与地形地貌和山体方位有很大关系,其中东部高值区域主要被长白山、小兴安岭、大兴安岭、吕梁山、巫山、南岭和武夷山脉环抱,华北平原NO2污染最为严重,长江中下游平原次之,东北平原较轻。（2）华东、中南和胡焕庸线以东地区在1-2月、11-12月NO2浓度相对较高,西北、西南、胡焕庸线以西和博台线以南地区几乎全年呈绿色NO2浓度相对低显示。华东、中南和胡焕庸线以东区域在冬季NO2浓度呈红橘色较高值区显示。华东和中南地区2010-2014年呈红色橘色NO2浓度高值区显示突出,西北、西南、胡焕庸线以西和博台线以南地区在2010-2018年里NO2柱浓度均相对较低。（3）利用空间自相关分析发现我国整体区域、胡焕庸线以东、博台线以北和博台线以南区域全局Moran’s I指数约为0.80,而胡焕庸线以西区域全局Moran’s I指数在0.40以上,且均主要表现出H-H和L-L聚集模式。利用趋势面分析发现NO2柱浓度在东西方向上呈东高西低趋势,在南北方向上呈现出两边低中间高的“拱型”趋势。利用重心迁移和标准差椭圆的方法发现NO2柱污染重心整体表现出在河南和山东省内不断变动状态,其整体迁移方向为西南方,标准差椭圆主要呈南北方向分布。3、对流层NO2柱浓度与社会经济因子的相关性（1）运用地理探测器发现人均GDP（X1）、年末总人口（X2）、货物周转量（X7）、氮氧化物（X10）、城镇化率（X12）、工业废气治理投资额（X16）、研究与试验发展（R&D）经费支出（X17）等因子对NO2的空间分异影响较大,其q值在0.5左右,且任意两因子之间的交互作用大于单因子对NO2的影响,呈现出非线性增强关系。（2）运用EKC模型发现,2010-2018年NO2柱浓度与人均GDP呈负相关关系,2010-2018年各年通过的VIF检验和Pearson检验的因子不尽相同,得出的EKC模型也不一样,反映出不同时间阶段,不同经济发展水平下,NO2柱浓度与影响因子间的不同相关关系,其中2010-2018年既通过VIF检验和Pearson检验的因子有人均GDP、货物周转量、民用汽车拥有量和R&D经费支出。（3）运用GWR模型分析发现2010-2018年人均GDP、货物周转量、民用汽车拥有量和R&D经费支出与NO2柱浓度呈正相关关系。人均GDP回归系数整体表现为在东北方向上较西北方向上高;货物周转量回归系数在2010-2015年空间上表现为相似,整体表现为从东向西呈逐渐增加趋势,2016-2018年货物周转量回归系数在空间上表现为相似,整体表现为北部高于南部;2010-2018年民用汽车拥有量回归系数整体表现为在东北方向上较高,在西北方向上较低;2010-2018年R&D经费支出回归系数在空间分布上没有明显的规律。
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