(吉林建筑大學(xué) 建筑與規(guī)劃學(xué)院,吉林 長春 130118)

1 引言

霧霾污染對生態(tài)環(huán)境、人體健康、道路交通和人們的生產(chǎn)生活方式等方面產(chǎn)生了嚴(yán)重影響,區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)面臨重大挑戰(zhàn)[1]。PM2.5作為城市地區(qū)大氣的重要污染物,是造成城市霧霾最重要的“元兇”之一[2]。我國提出要注重對霧霾污染的防控工作,出臺了《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》,進(jìn)一步推動(dòng)大氣環(huán)境治理的進(jìn)程,這標(biāo)志著大氣環(huán)境治理已成為我國生態(tài)文明建設(shè)的重要內(nèi)容,是實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要途徑之一。

大氣污染逐步成為限制城市與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要瓶頸,學(xué)術(shù)界基于不同空間尺度對霧霾污染進(jìn)行了大量實(shí)證研究。高歌對全國霧霾的時(shí)空分布特征及其變化趨勢進(jìn)行了分析,得到長江中下游、華南和華北地區(qū)是霧霾天氣集中多發(fā)區(qū),全國平均霾日數(shù)呈明顯增加趨勢[3];吳兌等利用氣象資料分析了全國霧霾的長期變化趨勢,著重指出20世紀(jì)80年代以后,霾日出現(xiàn)的頻數(shù)呈明顯上升趨勢,且霾日多集中在我國東部、南部經(jīng)濟(jì)和工業(yè)發(fā)展較好的地區(qū)[4]。城市群逐步成為拉動(dòng)區(qū)域發(fā)展的增長極,城市群尺度的霧霾研究大量涌現(xiàn),馬曉倩等[5]、李欣等[6]、曾浩等[7]分別就京津冀、長三角、長江經(jīng)濟(jì)帶霧霾污染時(shí)空演化進(jìn)行了相關(guān)研究。在城市尺度層面,于淑秋等[8]、錢峻屏等[9]對北京市、汕尾市霧霾的時(shí)空分布進(jìn)行了探討;陳鈺彬等通過對合肥市霧霾污染的定性和定量分析,得到工業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)的污染程度高于其他地區(qū)的結(jié)論[10]。在系列時(shí)空特征分析基礎(chǔ)上,地理學(xué)者開始注重霧霾污染這一現(xiàn)象背后的成因與機(jī)理分析,學(xué)者們普遍認(rèn)為霧霾污染不僅受區(qū)域地形、氣候等自然要素影響,還受到來自于城鎮(zhèn)化、工業(yè)化等帶來的人類活動(dòng)增強(qiáng)的影響[11]。安興琴等利用GIS分析了蘭州市霧霾污染狀況,指出大氣污染物空間擴(kuò)散與分布受高原典型盆地城市地貌特征影響[12];孟小絨等研究指出由于西安市特殊的地形、季風(fēng)是霧霾時(shí)空變化的重要影響因素[13];王立平采用省際霧霾污染面板數(shù)據(jù),從經(jīng)濟(jì)、人口、政策三方面探討了霧霾污染的影響因素,分析發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、城市建設(shè)施工、人口規(guī)模等因素對霧霾污染具有抗干擾性的“穩(wěn)健性”影響[14];熊超、邵帥等從經(jīng)濟(jì)、能源視角揭示了重工業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、煤炭為主的能源結(jié)構(gòu)、機(jī)動(dòng)車數(shù)量與房地產(chǎn)市場升溫等對霧霾爆發(fā)產(chǎn)生重要影響[15,16];冷艷麗等通過研究2001—2015年省際面板數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)城市化對霧霾污染具有正向影響,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與霧霾污染之間存在正相關(guān)關(guān)系[17]。

吉林省作為我國東北地區(qū)重要的老工業(yè)基地,資源枯竭型城市數(shù)量多、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏重、經(jīng)濟(jì)發(fā)展對重工業(yè)剛性生產(chǎn)模式依賴性較強(qiáng)[18],高能耗、高污染的粗放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式未能得到根本性的轉(zhuǎn)變,環(huán)境污染日趨嚴(yán)重。同時(shí),受“東北振興”戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng),吉林省經(jīng)濟(jì)發(fā)展也經(jīng)歷了“黃金十年”,城市發(fā)展具有顯著階段性特征,其快速發(fā)展進(jìn)一步加大了資源消耗需求,生態(tài)足跡持續(xù)提升。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式與經(jīng)濟(jì)增速階段性背景下,從縣域尺度認(rèn)知老工業(yè)基地地區(qū)的霧霾污染時(shí)空特征，探究霧霾污染的影響因素,對老工業(yè)基地的霧霾治理具有重要借鑒意義,為霧霾治理的差異化策略提供理論依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

Atmospheric Composition Analysis Group利用化學(xué)SeaWiFS儀器與GEOS-Chem輸送模式,計(jì)算并校準(zhǔn)了1998—2016年全球PM2.5年均濃度值,數(shù)據(jù)精度可達(dá)到0.01經(jīng)緯度。相較于我國實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù),該類數(shù)據(jù)具有時(shí)間序列長、清晰度相對較高的優(yōu)點(diǎn)。本文基于該數(shù)據(jù)提取2000年、2008年和2016年吉林省范圍內(nèi)的PM2.5(圖1),利用ArcGIS軟件平臺將其采樣為100m×100m,并利用區(qū)域統(tǒng)計(jì)分析功能計(jì)算各縣域的PM2.5平均值。

圖1 吉林省PM2.5年均濃度值分布

各時(shí)間斷面下的縣域總?cè)丝?、工業(yè)總產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、森林(綠化)面積等社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分別來源于2001年、2009年和2017年的《吉林統(tǒng)計(jì)年鑒》;表征城鎮(zhèn)活力的夜間燈光指數(shù)被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、城市發(fā)展研究中,數(shù)據(jù)來源于NOAA。

2.2 標(biāo)準(zhǔn)差指數(shù)、變異系數(shù)與相對發(fā)展率

本文利用標(biāo)準(zhǔn)差指數(shù)和變異系數(shù)對縣域霧霾污染程度進(jìn)行差異分析,計(jì)算公式為:

(1)

相對發(fā)展率(Nich)能較好地測度子區(qū)域在一定時(shí)期內(nèi)相對于大區(qū)域的發(fā)展速度[19]。本文借鑒相對發(fā)展率測度吉林省霧霾污染的相對增減狀況,計(jì)算公式為:

Nichi=(y2i-y1i)/(y2-y1)

(2)

式中,y2i、y1i分別表示i縣域在時(shí)間2和時(shí)間1的霧霾污染平均指數(shù);y2、y1分別表示吉林省域在時(shí)間2和時(shí)間1的霧霾污染平均指數(shù)。

2.3 空間自相關(guān)

空間自相關(guān)是一種空間統(tǒng)計(jì)分析方法,空間分布特征可通過空間自相關(guān)的全局和局域兩個(gè)指標(biāo)來度量。全局自相關(guān)系數(shù)是用來驗(yàn)證整個(gè)研究區(qū)域的空間模式和度量屬性值在整個(gè)區(qū)域空間上的分布態(tài)勢或集聚狀況,表示全局空間自相關(guān)的指標(biāo)和方法很多,最常用的是Moran′s I。局域空間關(guān)聯(lián)性指標(biāo)Getis-Ord Gi*是用來揭示空間地域單元與其臨近空間單元屬性特征值之間的相似性或相關(guān)性[20]。

2.4 地理加權(quán)回歸

地理加權(quán)回歸模型(GWR)主要用于研究空間數(shù)據(jù)復(fù)雜性、自相關(guān)性和變異性的新方法[21]。該模型相較于最小二乘法模型,充分考慮了影響因素的地理空間位置,并允許進(jìn)行局部回歸的參數(shù)估計(jì)[22]。GWR模型公式為:

(3)

式中,(ui,υi)為第i個(gè)采樣點(diǎn)的坐標(biāo);β0為模型的常數(shù);βk為第i個(gè)采樣點(diǎn)第k個(gè)回歸參數(shù);εi為第i個(gè)采樣點(diǎn)的殘差;β為地理坐標(biāo)(ui,υi)的函數(shù),如果β與地理坐標(biāo)無關(guān),上式就轉(zhuǎn)換為一般線性回歸。每個(gè)采樣點(diǎn)的參數(shù)估計(jì)與加權(quán)距離矩陣相關(guān),加權(quán)距離矩陣通過空間權(quán)函數(shù)構(gòu)建;空間權(quán)函數(shù)在實(shí)證分析中一般采用高斯距離權(quán)重。

3 結(jié)果及分析

3.1 吉林省縣域霧霾污染的時(shí)間演化特征

2000—2016年,吉林省縣域霧霾污染平均水平由19.42ug/m3快速增長至35.59ug/m3,年均增長達(dá)到4.2%,平均霧霾污染超越二級濃度限值,霧霾污染整體趨于嚴(yán)重。2000—2008年,霧霾污染水平呈快速增長狀態(tài),年均增幅達(dá)到8.6%。在“東北振興”戰(zhàn)略驅(qū)動(dòng)下,吉林經(jīng)歷了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“黃金十年”,工業(yè)的快速發(fā)展和大氣環(huán)境治理的滯后導(dǎo)致其霧霾污染水平呈現(xiàn)出快速提升狀況。2008—2016年,“生態(tài)文明”建設(shè)提出經(jīng)濟(jì)與生態(tài)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展要求,生態(tài)治理初現(xiàn)成效,霧霾污染的平均水平雖稍有上升,但年均增幅較小，僅為0.4%。

霧霾污染的值域區(qū)間顯示,研究期內(nèi)霧霾污染的值域區(qū)間由[11.5,28]持續(xù)提升至[18.1,58.4],縣域霧霾污染的整體差異呈現(xiàn)出迅速擴(kuò)大的現(xiàn)象。吉林省縣域霧霾污染的標(biāo)準(zhǔn)差指數(shù)由4.71持續(xù)上升至12.18,表明縣域霧霾污染的絕對差異呈逐步拉大趨勢。從相對差異看,縣域霧霾污染的變異系數(shù)由0.24逐步擴(kuò)大至0.34,整體呈現(xiàn)出增長狀態(tài)。絕對差異和相對差異增加的態(tài)勢表明,吉林省縣域霧霾污染水平差異正逐步拉大。無論是絕對差異還是相對差異,在時(shí)間尺度上的階段性特征與平均水平變化幅度呈現(xiàn)出高度相關(guān)性，即2000—2008年縣域差異快速擴(kuò)大,2008—2016年縣域差異增速趨于平緩。

3.2 吉林省縣域霧霾污染的空間演變特征

基于縣域霧霾污染平均指數(shù),依據(jù)《中華人民共和國環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(GB3059-2012)》對PM2.5濃度限值標(biāo)準(zhǔn)為臨界值進(jìn)行等級劃分、繪制專題圖(圖2),以探討吉林省縣域霧霾污染的空間演化過程。吉林省縣域霧霾污染程度的空間異質(zhì)性顯著,各時(shí)間斷面下均呈現(xiàn)出“中部高、兩端低”的峰型分布特征;吉林省中部的長春市、吉林市、松原市所轄部分縣市形成相對穩(wěn)定的高度霧霾污染區(qū),并隨著時(shí)間推移而逐步加深。2000年,吉林省僅德惠市、扶余市、吉林市、榆樹市、長春市等中北部縣市的PM 2.5值超過25ug/m3,原因在于該類型城市均屬于老工業(yè)城市或資源型城市，經(jīng)濟(jì)水平整體較高,霧霾污染的“差生”源較多。同時(shí),城市多位于東北大平原中部并臨近哈爾濱,霧霾污染的空間擴(kuò)散效應(yīng)普遍較弱。在“東北振興”戰(zhàn)略政策驅(qū)動(dòng)下,吉林省縣域霧霾污染不僅快速提升,且其空間影響范圍顯著擴(kuò)展。2008年,以長春市、吉林市、松原市、四平市和遼源市為核心形成中部重度霧霾污染組團(tuán)區(qū),空間范圍呈現(xiàn)出迅速擴(kuò)張狀態(tài)。這一時(shí)期,霧霾污染對經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的能源消耗與污染治理的空間響應(yīng)關(guān)系顯現(xiàn)。“生態(tài)文明”建設(shè)為吉林省霧霾污染治理提供了良好契機(jī),縣域霧霾污染程度及速度出現(xiàn)明顯放緩趨勢。2016年,重度污染區(qū)(PM2.5>35)空間變化不大,蛟河市上升為重度污染區(qū),中度污染區(qū)范圍有所擴(kuò)張。整體來看,吉林省中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市等級與規(guī)模均處于省域前列,而“中部低、東西部高”的地形進(jìn)一步促使了該地區(qū)霧霾污染的擴(kuò)散效應(yīng)不足,霧霾污染的降解能力較弱。吉林省東西部縣域多處于山地、丘陵地帶,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以旅游、農(nóng)業(yè)等為主,工業(yè)發(fā)展相對不足,霧霾污染相對較少。

圖2 吉林省縣域霧霾污染的空間水平

從霧霾污染的相對增長程度來看,2000—2016年吉林省形成以榆樹市、長春市、四平市等為核心的高速增長軸帶區(qū),該軸帶區(qū)霧霾污染的相對增長率均在1.5以上,遠(yuǎn)超吉林省平均污染水平。以該軸帶區(qū)為核心,相對增長率變化呈排列分布特征并由中心向東、西方向上出現(xiàn)距離衰減現(xiàn)象,東部的延吉市、白山市和通化市均遠(yuǎn)低于全省平均排放水平,霧霾污染相對較小。其空間分布格局表明長春市、吉林市、四平市、遼源市等地級城市是吉林省霧霾污染產(chǎn)生的重要源地,同時(shí)霧霾污染具有空間溢出效應(yīng)。2000—2008年,以吉林省中南部的長春市、四平市、遼源市等為核心形成團(tuán)塊狀的增長快速區(qū),并呈圈層式擴(kuò)展,地域分異規(guī)律十分顯著;2008—2016年,省域西部的白城市、東南部的通化市與白山市等霧霾污染治理明顯好轉(zhuǎn),PM2.5排放量出現(xiàn)下降趨勢，而吉林省中部、東北部等眾多縣域的霧霾污染均高于全省平均水平,空氣污染治理任重而道遠(yuǎn)。

3.3 吉林省縣域霧霾污染空間關(guān)聯(lián)特征

為了進(jìn)一步探討吉林省縣域霧霾的空間關(guān)聯(lián)演化特征,本文基于Geoda軟件平臺和縣域平均霧霾指數(shù)進(jìn)行了空間自相關(guān)分析,得到2000年、2008年和2016年吉林省縣域霧霾的空間關(guān)聯(lián)格局圖(圖3)。2000—2016年,吉林省縣域霧霾污染的全局空間自相關(guān)系數(shù)在0.81以上,霧霾污染在地域空間內(nèi)呈現(xiàn)出正相關(guān),表明污染水平相似的縣域(高—高或低—低)在空間上呈集聚趨勢。全局空間自相關(guān)系數(shù)由2000年的0.81上升至2008年的0.90,發(fā)展到2016年則下降至0.87，吉林省縣域霧霾污染在地域內(nèi)的空間集聚趨勢由增強(qiáng)逐步減弱。霧霾污染的Lisa分布顯示,“高—高”和“低—低”污染集聚區(qū)逐步由三大組團(tuán)向兩大組團(tuán)轉(zhuǎn)變,“高—高”集聚區(qū)范圍相對穩(wěn)定，空間范圍出現(xiàn)先擴(kuò)張后收縮的變化狀況,而“低—低”集聚區(qū)則出現(xiàn)空間位移、擴(kuò)張與收縮等發(fā)展特征。

圖3 吉林省縣域霧霾污染的空間關(guān)聯(lián)格局

從不同時(shí)間斷面來看,2000年縣域霧霾污染的“高—高”集聚區(qū)與霧霾重度污染區(qū)呈顯著正相關(guān)性,均分布在省域中部地帶,主要包括長春市、德惠市、吉林市等周邊地區(qū);而“低—低”集聚區(qū)在省域東、西部分別形成一個(gè)組團(tuán),其中東部組團(tuán)主要以延吉市為核心形成軸帶狀,西部組團(tuán)則以白城市為核心形成組團(tuán)式。2008年,霧霾污染的“高—高”集聚區(qū)向省域南部、西部地帶擴(kuò)張,四平市、長嶺縣、公主嶺市等均為“高—高”集聚區(qū);而“低—低”集聚區(qū)由東、西部“兩翼齊飛”轉(zhuǎn)向東部集聚發(fā)展,基本覆蓋延邊州、白山市兩個(gè)市(州)域,縣域霧霾污染的動(dòng)態(tài)演化表現(xiàn)出明顯的空間臨近效應(yīng)。發(fā)展至2016年,受大氣治理政策影響,省域中部的“高—高”和東部的“低—低”集聚區(qū)均呈現(xiàn)出明顯的收縮現(xiàn)象,長嶺縣、東遼縣和四平市的霧霾擴(kuò)散效應(yīng)下降,而長白縣則退出“低—低”集聚區(qū)。

3.4 吉林省縣域霧霾污染影響因素分析

霧霾污染是人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在地域空間內(nèi)的綜合反映。一般來說,人口密度越高,人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)越活躍,對能源消耗的需求量相對較多，同時(shí)人口密集城鎮(zhèn)所排放的污染也處于相對較高的水平。城鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與霧霾污染呈顯著相關(guān)性,如經(jīng)濟(jì)發(fā)展所消耗的能源及其排放的污染在一定程度上造成了霧霾加重。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異往往對霧霾污染具有重要影響,工業(yè)型城市主要以第二產(chǎn)業(yè)為主,耗能最高、污染物排放最嚴(yán)重;農(nóng)業(yè)型和旅游型城市則以第一產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)為主,主要依托技術(shù)或勞動(dòng)力投入實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長,耗能與污染物排放相對較小。眾所周知,城鎮(zhèn)綠化水平可實(shí)現(xiàn)空氣凈化、降解污染、降低能耗,從而實(shí)現(xiàn)霧霾污染的減少;城鎮(zhèn)活力可綜合反映人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)強(qiáng)度大小,社會(huì)活動(dòng)強(qiáng)度越大，霧霾污染程度往往越高。通過霧霾污染的時(shí)空尺度特征分析,發(fā)現(xiàn)吉林省縣域霧霾污染具有顯著的空間異質(zhì)性。為進(jìn)一步探究社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對霧霾污染的影響作用,本文從人口、產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)、綠化、城鎮(zhèn)活力等維度出發(fā),選取縣域總?cè)丝?、工業(yè)總產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、森林(綠化)面積占比、夜間燈光指數(shù)平均值等具體指標(biāo)的相對增長率,作為吉林省縣域霧霾污染影響因子進(jìn)行歸因分析。

本文以2000—2016年縣域霧霾污染相對增長率為因變量,以上述指標(biāo)的相對增長率為自變量,利用ArcGIS 10.1和Geoda軟件平臺計(jì)算地理加權(quán)回歸(GWR)模型與普通最小二乘法(OLS)模型的相關(guān)參數(shù)(表1),并進(jìn)行比較分析。模型帶寬選擇為AICc方法、核密度類型選擇為FIXED。

表1 吉林省縣域霧霾污染影響因素的OLS與GWR模型對比

結(jié)果顯示:OLS模型中，各影響因素對霧霾污染增長的解釋力僅為48.61%,而GWR模型的擬合優(yōu)度要明顯高于OLS模型，其解釋力達(dá)到81.52%,對縣域霧霾污染增長的影響因素具有較好的解釋力(圖4)。GWR模型的Residual Squares小于OLS模型,表明GWR模型更加擬合觀測數(shù)據(jù)。按照Fotheringhan的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),即如果AICc下降值大于3就可比較不同種類的模型擬合顯著程度的顯著性,AICc越小，表明模型的擬合優(yōu)度越好。GWR模型中的Sigma和AICc低于OLS模型,AICc統(tǒng)計(jì)量的適當(dāng)收斂表明GWR模型擬合性更好,大大增強(qiáng)了模型的擬合強(qiáng)度。因此,即使將GWR模型的復(fù)雜性考慮在內(nèi),其模型精確度仍然比OLS模型更優(yōu)。

圖4 吉林省縣域霧霾污染的GWR回歸系數(shù)空間分布

人均GDP增長回歸系數(shù)呈由省域中部向東部和西部逐步提升的階梯狀分布格局,其中白城市大部分縣域的回歸系數(shù)均為正值,表明人均GDP增長對白城市域內(nèi)的霧霾污染加重具有正向促進(jìn)作用,而在省域中部地區(qū)的吉林市、長春市、德惠市等地區(qū)呈現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,經(jīng)濟(jì)增長在一定程度上緩解了霧霾污染。分析其原因，主要是經(jīng)濟(jì)增長促使更多資金投入到環(huán)境治理中,作為吉林中部經(jīng)濟(jì)圈地帶,環(huán)境治理的協(xié)同作用和重視程度更加突出?？h域人口、縣域夜間燈光指數(shù)提升回歸系數(shù)的空間分布格局大體相似,均由省域西部縣域向東部縣域逐級遞減,正相關(guān)區(qū)均分布在白城、松原等市域內(nèi),該市域人口或活力對霧霾污染加重具有促進(jìn)效應(yīng),而延邊州、白山市域人口或活力提升對霧霾增長則顯示出較強(qiáng)的抑制作用。第二產(chǎn)業(yè)占比、工業(yè)總產(chǎn)值的回歸系數(shù)則與人口、活力呈現(xiàn)出基本相反的空間布局,大體由東部縣域向西部縣域逐級下降,其中第二產(chǎn)業(yè)比例提升的促進(jìn)作用主要分布在吉林市、延邊州西部、白山和通化市域;工業(yè)總產(chǎn)值增長的促進(jìn)作用則突出表現(xiàn)在延邊州、白山市東部等地區(qū);顯著負(fù)向關(guān)系縣域分布在白城市、松原市等西部市域內(nèi)。從森林(綠化)面積增長的回歸系數(shù)來看,霧霾污染對森林面積增長的敏感性整體較弱,其空間影響的地域分布相對復(fù)雜,除白城市大部分縣域外,吉林省縣域霧霾與森林面積呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,表明綠化建設(shè)對霧霾污染的緩解具有一定的作用,加強(qiáng)松原市、四平市等工業(yè)城市的綠化建設(shè)有利于提升省域整體霧霾降解水平。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

主要結(jié)論:①2000—2016年,吉林省霧霾污染整體趨于嚴(yán)重,2000—2008年霧霾污染水平呈快速增長狀態(tài),而在2008—2016年霧霾污染的平均水平雖稍有上升但年均增幅較小。吉林省縣域霧霾污染水平的絕對差異和相對差異均呈現(xiàn)出逐步拉大趨勢,階段性特征與平均水平變化幅度呈現(xiàn)出高度相關(guān)性。②吉林省縣域霧霾污染程度在各時(shí)間斷面下均呈現(xiàn)出“中部高、兩端低”的峰型分布特征,“長春經(jīng)濟(jì)圈”成為相對穩(wěn)定的高度霧霾污染區(qū),東西部縣域霧霾污染整體較少;以“哈大軸帶”為核心,相對增長率變化呈排列分布特征并向東西方向上出現(xiàn)逐級下降現(xiàn)象。③吉林省霧霾污染在地域內(nèi)呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系,空間集聚趨勢由增強(qiáng)逐步減弱,“高—高”和“低—低”污染集聚區(qū)逐步由三大組團(tuán)向兩大組團(tuán)轉(zhuǎn)變,“高—高”集聚區(qū)范圍相對穩(wěn)定,其空間范圍出現(xiàn)先擴(kuò)張后收縮的變化狀況,而“低—低”集聚區(qū)則出現(xiàn)空間位移、擴(kuò)張與收縮等發(fā)展特征。④各因素對縣域霧霾污染具有明顯的方向性與異質(zhì)性;人均GDP增長的回歸系數(shù)由省域中部向東、西部逐步提升的階梯狀分布格局,縣域人口、縣域夜間燈光指數(shù)則由省域西部向東部縣域逐級遞減,第二產(chǎn)業(yè)占比、工業(yè)總產(chǎn)值的回歸系數(shù)大體由東部向西部縣域逐級下降;霧霾污染對森林面積增長的敏感性整體較弱,其地域分布相對復(fù)雜。

4.2 討論

本文認(rèn)為，在深入推行吉林省城鎮(zhèn)化和生態(tài)文明建設(shè)過程中,應(yīng)從以下三個(gè)方面加強(qiáng)霧霾綜合治理:①加強(qiáng)長吉一體化、長春經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)的霧霾污染監(jiān)測體系建設(shè)。長吉一體化、長春經(jīng)濟(jì)圈是吉林省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的增長極,也屬于省域內(nèi)重要的老工業(yè)基地集聚區(qū),加強(qiáng)該地區(qū)環(huán)境空氣質(zhì)量新標(biāo)準(zhǔn)監(jiān)測能力對整體推動(dòng)吉林省縣域乃至東北經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)霧霾治理均具有經(jīng)驗(yàn)和示范作用。②加強(qiáng)縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型。作為老工業(yè)基地,經(jīng)濟(jì)發(fā)展對工業(yè)存在明顯依賴性,立足縣域特色資源,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)差異化、協(xié)同化發(fā)展。東部縣域應(yīng)加強(qiáng)旅游資源開發(fā),形成省域特色旅游產(chǎn)業(yè)圈;西部縣域則以農(nóng)業(yè)與工業(yè)為主,加強(qiáng)綠色農(nóng)業(yè)、工業(yè)智能化發(fā)展;中部縣域則應(yīng)形成產(chǎn)業(yè)多元化發(fā)展,如文化產(chǎn)業(yè)、旅游業(yè)等,逐步降低經(jīng)濟(jì)發(fā)展對工業(yè)產(chǎn)業(yè)的依賴,從而降低縣域資源能耗、減少污染排放。③區(qū)域可持續(xù)發(fā)展與生態(tài)足跡顯著相關(guān),促進(jìn)人口結(jié)構(gòu)的合理化布局有利于實(shí)現(xiàn)資源消耗的均衡化,吉林省應(yīng)合理控制長春市、吉林市等大城市的人口增長,同時(shí)以綠色生活生產(chǎn)方式實(shí)現(xiàn)資源能耗下降;積極促進(jìn)延吉、白山、白城等東西部城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展,在生態(tài)環(huán)境保育基礎(chǔ)上提升人口集聚能力,實(shí)現(xiàn)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)、人口的協(xié)調(diào)發(fā)展。