郭 宇,王振波,徐成東

1 上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)生態(tài)技術(shù)與工程學(xué)院, 上海 201418 2 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所, 北京 100101 3 中國科學(xué)院區(qū)域可持續(xù)發(fā)展與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100101

高速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城鎮(zhèn)化進(jìn)程在促進(jìn)國家綜合國力提升的同時,也拉高了能源消耗和污染物排放水平,造成了嚴(yán)重的大氣污染問題。顆粒物污染是大氣污染的重要組成部分,由于其治理過程的復(fù)雜性和對人體健康的巨大威脅,成為當(dāng)前公眾關(guān)注的熱點(diǎn)問題[1-2]。廣泛開展的城市大氣顆粒物源解析結(jié)果表明機(jī)動車TPM污染排放(主要指機(jī)動車尾氣中的PM2.5和PM10兩種污染物)是大氣顆粒物的主要來源[3],如北京市機(jī)動車源對大氣PM2.5的貢獻(xiàn)率為37.6%[4],濟(jì)南為17.5%[5],鄭州為27.6%[6],“2+26”城市平均貢獻(xiàn)率為21.8%[7]。隨著我國經(jīng)濟(jì)增長和居民生活水平的提高,機(jī)動車需求量呈爆發(fā)式增長,機(jī)動車TPM污染排放對大氣環(huán)境的壓力越來越大。如何科學(xué)識別機(jī)動車TPM排放的特征與規(guī)律,探析其背后的影響機(jī)制,正成為世界各國政府、專家和學(xué)者們共同關(guān)注的焦點(diǎn)。

當(dāng)前對機(jī)動車TPM排放的研究多從大氣污染視角開展,包括源解析[8]、排放清單[9]、污染物組分[10]和基于情景分析的排放預(yù)測[11]等方面。對機(jī)動車尾氣顆粒物排放時空特征的研究多以路網(wǎng)和機(jī)動車流量為基礎(chǔ)對污染物排放量進(jìn)行空間分配,研究尺度從區(qū)縣到城市群范圍不等。如郝永佩等[12]研究了成渝城市群機(jī)動車污染物時空分布特征,結(jié)果發(fā)現(xiàn)1999—2015年機(jī)動車PM2.5和PM10排放量分別增加1.7和1.6倍,且在空間上表現(xiàn)為城區(qū)及周圍國道和高速公路的排放強(qiáng)度較高。樊守彬等[13]以北京市通州區(qū)為例進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)縣道上PM2.5和PM10的排放量比例最高。Sun等[14]研究了廊坊市含PM10在內(nèi)的機(jī)動車尾氣排放量的時空特征,結(jié)果發(fā)現(xiàn)機(jī)動車尾氣排放量在縣級存在顯著差異,建議在制定政策時應(yīng)考慮當(dāng)?shù)貤l件,將排放增加的縣作為重點(diǎn)治理對象。宋曉偉等[15]對長三角城市群含機(jī)動車TPM在內(nèi)的諸多污染物展開時空特征分析,研究結(jié)果表明長三角城市群機(jī)動車TPM排放量呈先增長后下降趨勢,不同城市變化趨勢存在一定的差異,城市內(nèi)部表現(xiàn)為城區(qū)及城區(qū)周圍的國道和高速公路排放強(qiáng)度較高。當(dāng)前機(jī)動車TPM排放影響因素的研究多基于具體機(jī)動車實(shí)驗(yàn)及模擬結(jié)果數(shù)據(jù),內(nèi)容包括機(jī)動車類型[16]、排放標(biāo)準(zhǔn)[17]、燃油類型和品質(zhì)[18]、機(jī)動車運(yùn)行工況[19]等方面。機(jī)動車TPM排放驅(qū)動因子的研究以中微觀尺度為主,對宏觀和綜合視角驅(qū)動因子的關(guān)注相對較少。

綜上所述,機(jī)動車TPM排放量在城市群及縣級尺度上均存在顯著的時空差異,針對全國尺度而言,各地區(qū)在自然環(huán)境條件及經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平等方面存在顯著差異,機(jī)動車TPM排放量的時空差異特征將顯得尤為突出,同時對造成這種時空差異的驅(qū)動因素展開研究顯得愈發(fā)重要,識別主要驅(qū)動因素有助于提高政策的針對性和有效性。本研究基于全國市級行政區(qū)劃尺度機(jī)動車TPM排放量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),分析2011—2015年機(jī)動車TPM排放量的時空分布變化特征,運(yùn)用空間自相關(guān)方法分析機(jī)動車TPM排放量及排放增量空間集聚特征的變化規(guī)律,進(jìn)而利用地理探測器模型定量評價各驅(qū)動因素的影響強(qiáng)度,以期為科學(xué)制定減輕中國機(jī)動車顆粒物排放的相關(guān)政策提供輔助決策依據(jù),具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

本研究以中國357個市級行政區(qū)(含省轄市)為研究單元,考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性,暫不包括中國港澳臺及海南省三沙市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。市級機(jī)動車TPM排放數(shù)據(jù)來源于全國乃至各省、自治區(qū)、直轄市公布的2012—2016年環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒、公報等,以及政府官方公布的有關(guān)數(shù)據(jù)?？臻g行政邊界等基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心提供的1∶400萬矢量地圖數(shù)據(jù)庫(http://www.ngcc.cn)；海拔高度和地形起伏度等地形數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云提供的90 m分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)(http://www.gscloud.cn)；氣溫數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/site)；人均GDP、機(jī)動車數(shù)量、財政收入等社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來源于2012—2016年的《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國區(qū)域統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》,部分缺失數(shù)據(jù)結(jié)合相應(yīng)省市(自治區(qū))、地市的統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報等進(jìn)行補(bǔ)充。

1.2 研究方法

1.2.1全局空間自相關(guān)

空間自相關(guān)分析常用于探究地理事物或要素的空間集聚和演變趨勢,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于環(huán)境污染等相關(guān)領(lǐng)域研究[20-21]。常用的空間自相關(guān)模型包括全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)用來分析研究對象在全局空間內(nèi)表現(xiàn)出的分布特征,用Moran′sI指數(shù)表征機(jī)動車TPM排放量總體空間集聚和關(guān)聯(lián)效應(yīng)[22]。計(jì)算公式如下：

(1)

(2)

1.2.2局部空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)缺乏空間表達(dá)能力,引入局部空間自相關(guān)(Local Indicators of Spatial Association, LISA)方法研究市域機(jī)動車TPM排放在局部區(qū)域內(nèi)發(fā)生集聚或異常的具體空間位置,揭示每個研究單元機(jī)動車TPM排放與其臨近單元間的空間自相關(guān)程度。計(jì)算方法如下：

(3)

式中,Ii為Local Moran′sI指數(shù)；其余符號含義同上。通過Zi檢驗(yàn)Local Moran′sI指數(shù)是否存在空間自相關(guān)關(guān)系,表達(dá)式如下：

(4)

式中,Zi為Local Moran′sI指數(shù)的檢驗(yàn)量；E(I)為Local Moran′sI指數(shù)的數(shù)學(xué)期望,var(I)為Local Moran′sI指數(shù)的方差。

1.2.3地理探測器

地理探測器是一種探測事物空間分異性,并揭示其驅(qū)動力的一組空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,該方法可以克服傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法處理類型變量的局限性,在地理要素空間分異測度和機(jī)理分析方面得到廣泛應(yīng)用[23-24]。地理探測器包含4個探測器,其中因子探測器的探測結(jié)果可以明確自變量X是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性及其對因變量Y解釋力的大?。唤换プ饔锰綔y器的探測結(jié)果能進(jìn)一步判斷自變量之間的交互作用及其作用方向與類型[25]。q值度量自變量的解釋力,公式為[26]：

(5)

2 結(jié)果分析

2.1 機(jī)動車TPM排放特征分析

2.1.1機(jī)動車TPM排放年度變化規(guī)律

2011—2015年,全國機(jī)動車TPM排放量呈逐年降低趨勢,省會和直轄市以及普通地級市的機(jī)動車TPM排放量均不斷下降(表1)。省會和直轄市機(jī)動車TPM排放量各年均值均超全國市級年均值的2倍,其中省會和直轄市機(jī)動車TPM排放量年均值分別為0.39、0.38、0.37、0.35、0.33萬t,全國市級機(jī)動車TPM排放量年均值分別為0.18、0.18、0.17、0.16、0.15萬t。省會和直轄市機(jī)動車TPM排放量較高,表明人口集聚、經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平較高的省會和直轄市地區(qū)大氣環(huán)境受機(jī)動車TPM污染脅迫嚴(yán)重。省會和直轄市中,僅拉薩、蘭州、?？?、西寧4個城市的機(jī)動車TPM排放量常年低于全國市級平均水平,占比為12.9%。

省會和直轄市是中國機(jī)動車TPM排放量減少的主要貢獻(xiàn)者,全國31個省會和直轄市中,僅中西部7個省會城市機(jī)動車TPM排放量增加,其余省會和直轄市的機(jī)動車TPM排放量減少或不變,其中排放量減少的省會和直轄市占比為71%。2011—2015年,機(jī)動車TPM減排量位于前列的省會和直轄市分別為上海市、廣州市、鄭州市和北京市,機(jī)動車TPM減排量均大于等于0.2萬t(表1),表明我國大城市地區(qū)機(jī)動車TPM減排措施嚴(yán)格,減排效果顯著。2011—2015年,全國市級機(jī)動車TPM減排量均值為0.03萬t,而省會和直轄市機(jī)動車TPM減排量均值為0.06萬t,是全國市級機(jī)動車TPM減排量均值的2倍。

表1 全國市級機(jī)動車TPM排放量年度變化/104t

2.1.2機(jī)動車TPM排放空間格局分析

中國特大城市群地區(qū)城市機(jī)動車TPM排放量顯著高于其他城市。2011—2015年,機(jī)動車TPM排放量的高值區(qū)多位于京津冀、山東半島、中原、遼中南、哈長、長三角、珠三角、長江中游、成渝、呼包鄂榆、天山北坡等城市群地區(qū),低值區(qū)多位于城市群以外的城市(圖1)。整體而言,東部城市群地區(qū)機(jī)動車TPM排放量遠(yuǎn)高于西部。五年累計(jì)排放量居前十的城市以位于中國東部三大國家級城市群的城市為主,其中有5個城市位于京津冀城市群地區(qū),分別是邯鄲、滄州、石家莊、唐山、天津；有2個城市位于粵港澳大灣區(qū),分別為東莞和深圳；有1個城市位于長三角城市群地區(qū)，為上海。而位于中部的中原城市群和西部的成渝城市群僅各含1個機(jī)動車TPM排放量居全國前十的城市,分別為周口和重慶(表2)。這與我國東部三個特大城市群地區(qū)人口密度大、人流和物流量大、經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展程度高有關(guān),各城市之間主要通過機(jī)動車等交通工具進(jìn)行頻繁的人員和物資流動,由此帶來大量機(jī)動車TPM排放,造成嚴(yán)重的空氣污染。

圖1 2011—2015年中國機(jī)動車TPM排放量的空間分布Fig.1 The spatial distribution of TPM emissions of vehicles in China from 2011 to 2015本圖基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號為GS(2016)1593號的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作,底圖無修改

表2 2011—2015年機(jī)動車TPM排放量前十的城市

從增量角度來看,機(jī)動車TPM減排量的空間格局呈由東部沿海城市群地區(qū)向西部內(nèi)陸城市群地區(qū)遞減的趨勢(圖2)。2011—2015年,中國機(jī)動車TPM排放量的增減情況表現(xiàn)為從東部沿海至西部內(nèi)陸地區(qū),機(jī)動車TPM排放量由減少逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樵黾?。機(jī)動車TPM減排量的高值區(qū)多位于東部沿海城市群地區(qū),而中西部,特別是西北和西南大地區(qū)機(jī)動車TPM排放量增加。具體空間分布上,珠三角、長三角、山東半島、京津冀、遼中南等東部沿海城市群地區(qū)為機(jī)動車TPM減排量的高值區(qū),中原、呼包鄂榆和成渝等中西部城市群部分地區(qū)機(jī)動車TPM減排量稍低于東部沿海城市群,而長江中游、天山北坡、滇中、黔中等城市群的機(jī)動車TPM排放量有所增加。

圖2 2011—2015年中國機(jī)動車TPM排放增量空間分布圖 Fig.2 The spatial distribution of the increase of TPM emissions of vehicles in China from 2011 to 2015

綜上所述,我國機(jī)動車TPM排放表現(xiàn)為東部沿海城市群地區(qū)同時作為排放量的高值區(qū)和減排量的高值區(qū),而西部城市群地區(qū)排放量雖較低,但減排量少,甚至呈增長態(tài)勢,與郝永佩等的研究結(jié)果相符[12]。東部城市群地區(qū),特別是北京、上海、廣州等重點(diǎn)城市的機(jī)動車TPM排放情況與我國“大氣十條”的減排目標(biāo)相符,但西部城市群地區(qū)機(jī)動車TPM排放的增長趨勢值得引起警惕。

2.2 機(jī)動車TPM排放空間集聚特征分析

運(yùn)用ARCGIS軟件對2011—2015年中國357個城市機(jī)動車TPM排放進(jìn)行全局和局部莫蘭指數(shù)計(jì)算(Global and Local Moran′sI),并準(zhǔn)確識別全國機(jī)動車TPM排放的空間集聚特征。結(jié)果顯示,2011—2015年全國市級機(jī)動車TPM排放量Global Moran′sI指數(shù)分別為0.22、0.21、0.23、0.22、0.21,且均通過1%的顯著性檢驗(yàn),表明全國357個城市機(jī)動車TPM排放存在較高的空間正相關(guān)性,空間集聚特征明顯。

2.2.1機(jī)動車TPM排放空間集聚特征年度變化規(guī)律

局部空間自相關(guān)分析結(jié)果可以劃分出4種空間聚類模式：高—高集聚區(qū)即為熱點(diǎn)區(qū),低—低集聚區(qū)即為冷點(diǎn)區(qū),高—低集聚區(qū)為機(jī)動車TPM排放量低值集聚區(qū)內(nèi)的相對高值區(qū),低—高集聚區(qū)為機(jī)動車TPM排放量高值集聚區(qū)內(nèi)的相對低值區(qū)。

統(tǒng)計(jì)處于不同集聚特征的城市數(shù)量發(fā)現(xiàn),2011—2015年,機(jī)動車TPM排放量熱點(diǎn)區(qū)和冷點(diǎn)區(qū)的城市數(shù)量均呈逐年降低趨勢,不顯著特征的城市數(shù)量逐年增長,表明機(jī)動車TPM排放量的空間集聚性下降,空間隨機(jī)分布趨勢增強(qiáng)。具體地,熱點(diǎn)區(qū)的城市數(shù)量由2011年61個降低為2015年51個；冷點(diǎn)區(qū)的城市數(shù)量由2011年99個降低為2015年79個；不顯著特征的城市數(shù)量由2011年159個增長到2015年183個(表3)。

表3 2011—2015年處于不同空間集聚特征的城市數(shù)量統(tǒng)計(jì)表

2011—2015年,機(jī)動車TPM排放增量空間集聚特征中處于熱點(diǎn)區(qū)的城市數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于冷點(diǎn)區(qū)的城市數(shù)量,且相對高值區(qū)的城市數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于相對低值區(qū)的城市數(shù)量。機(jī)動車TPM排放增量同時存在正值和負(fù)值,熱點(diǎn)區(qū)多表示機(jī)動車TPM排放量增加的城市集聚區(qū),冷點(diǎn)區(qū)多表示機(jī)動車TPM排放量降低的城市集聚區(qū)。如前所述,全國機(jī)動車TPM排放量呈降低趨勢,可以推斷全國機(jī)動車TPM排放量減少的主要貢獻(xiàn)源于少數(shù)城市,大部分城市還存在機(jī)動車TPM排放量不減反增的情況,表明我國機(jī)動車TPM減排成效的地區(qū)差異性顯著。因此，需要總結(jié)減排成果顯著城市的減排措施,加強(qiáng)在全國范圍內(nèi)進(jìn)行推廣,并結(jié)合各地市的自身特點(diǎn)制定合理的減排政策。

2.2.2機(jī)動車TPM排放空間集聚特征格局分析

2011—2015年,機(jī)動車TPM排放量的熱點(diǎn)區(qū)主要集中于山東半島、京津冀、遼東半島、呼包鄂榆、晉中、中原以及珠三角等城市群地區(qū)；冷點(diǎn)區(qū)常年集中于甘肅、青海、四川、西藏東部、廣西和海南等地區(qū)(圖3)。機(jī)動車TPM排放量空間集聚特征顯著變化的區(qū)域?yàn)榉喝A北平原東部的赤峰、承德、錦州、威海、鹽城、淮安等城市,它們由熱點(diǎn)區(qū)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榉秋@著區(qū),此外，珠三角地區(qū)的深圳和廣州同樣由熱點(diǎn)區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)榉秋@著區(qū)。而泛華北平原西部和南部的南陽、信陽和巴彥淖爾等城市由非顯著區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)闊狳c(diǎn)區(qū)。2011年機(jī)動車TPM排放量的冷點(diǎn)區(qū)范圍較大,涵蓋甘肅、青海、西藏東部、云南、貴州、四川、海南等大部分區(qū)域,此后冷點(diǎn)區(qū)范圍不斷縮小,至2015年冷點(diǎn)區(qū)的范圍僅包括甘肅、青海、四川、海南、西藏東部、廣西東部和廣東西部等區(qū)域,云南和貴州二省的冷點(diǎn)區(qū)城市數(shù)量減少最多。

圖3 2011—2015年中國機(jī)動車TPM排放量及排放增量局部空間自相關(guān)分析Fig.3 Analysis of local spatial autocorrelation of TPM emissions and increments of vehicles in China from 2011 to 2015

機(jī)動車TPM排放量的相對高值區(qū)和相對低值區(qū)分別鑲嵌于冷點(diǎn)和熱點(diǎn)區(qū)之間(圖3)。2011—2015年,相對低值區(qū)逐漸割裂熱點(diǎn)區(qū)的集中連片分布,導(dǎo)致位于山東半島、京津冀、遼東半島、呼包鄂榆、晉中、中原等城市群地區(qū)的熱點(diǎn)區(qū)范圍不斷縮小,熱點(diǎn)區(qū)破碎化的空間分布格局日趨顯著,表明機(jī)動車TPM排放量的熱點(diǎn)區(qū)數(shù)量、范圍和連片性逐年降低,對區(qū)域環(huán)境的脅迫性降低。相對高值區(qū)主要位于中西部的省會及周邊城市,如成都、貴陽、重慶、曲靖、漢中、南寧和玉林等城市。這些城市是省內(nèi)人口、經(jīng)濟(jì)、社會和文化的中心,也是機(jī)動車保有量高和使用強(qiáng)度大的區(qū)域,故機(jī)動車TPM排放量顯著高于周邊地區(qū)。值得注意的是,處于相對高值區(qū)的城市可能會對周邊城市機(jī)動車TPM排放產(chǎn)生擴(kuò)散效應(yīng),導(dǎo)致其周邊城市由冷點(diǎn)區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)榉秋@著區(qū)。原因可能與區(qū)域內(nèi)發(fā)達(dá)城市受更為嚴(yán)格的減排措施限制,未達(dá)到排放標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)動車被輸送到減排政策和監(jiān)管相對寬松的周邊城市,輸送原則一般以就近地區(qū)優(yōu)先,這與城市化對空氣污染的溢出效應(yīng)相類似[27]。

從增量來看,珠三角、遼東半島、河北東部、北京、天津及山東和江蘇北部等區(qū)域由機(jī)動車TPM排放量的熱點(diǎn)區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)動車TPM排放增量的冷點(diǎn)區(qū),表明這些區(qū)域機(jī)動車高TPM排放的現(xiàn)象得到重視,機(jī)動車TPM減排成效顯著。云南、四川、貴州、重慶、湖北大部、青海東部、甘肅中部及湖南和安徽北部等區(qū)域?yàn)闄C(jī)動車TPM排放增量的連片熱點(diǎn)區(qū),表明中西部,特別是西南各省市為機(jī)動車TPM排放量增加的重要來源地區(qū)(圖3)。新疆的喀什地區(qū)、阿克蘇地區(qū)、克拉瑪依市和西藏的阿里地區(qū)為機(jī)動車TPM排放增量的分散熱點(diǎn)區(qū),表明新疆和西藏的部分地區(qū)機(jī)動車TPM排放量增加顯著,而這些地區(qū)生態(tài)環(huán)境相當(dāng)脆弱,因此機(jī)動車TPM排放量增加的現(xiàn)象亟需提前引起高度關(guān)注和重視。

對比機(jī)動車TPM排放量和排放增量的空間集聚特征可以發(fā)現(xiàn),中國機(jī)動車TPM排放呈“低排放,高增加；高排放、高減少”的空間分布特征。其中“低排放,高增加”的區(qū)域?yàn)橹形鞑康貐^(qū),特別是西南各省市；“高排放、高減少”的區(qū)域?yàn)橐跃┙蚣綖楹诵牡姆喝A北平原地區(qū)。這主要由于近年來中西部地區(qū),特別是西南各省市經(jīng)濟(jì)快速崛起、人民生活水平的提高,汽車保有量大幅增長且機(jī)動車限排政策較東部地區(qū)相對寬松,導(dǎo)致機(jī)動車TPM排放量增加；而以京津冀為核心的泛華北平原地區(qū)長期遭受霧霾等空氣污染的影響,當(dāng)?shù)卣雠_了大量的減排政策[28],強(qiáng)力推進(jìn)環(huán)保措施,雖然機(jī)動車TPM排放總量短期內(nèi)大幅縮減困難,但增量得到嚴(yán)格控制,減排效果顯著[29]。

性成熟進(jìn)程緩慢（骨齡進(jìn)展不超越年齡進(jìn)展）者對成年期身高影響不大時則不需要治療；骨齡雖提前，但身高生長速度快，使身高年齡大于骨齡，預(yù)測成年期身高不受損者也不需要治療。但是，由于青春成熟進(jìn)程是動態(tài)的，對每個個體的判斷也應(yīng)是動態(tài)的，一旦CPP診斷確立，對初評認(rèn)為暫時不需治療者均需定期復(fù)查其身高和骨齡變化，定期再評估治療的必要性，按需制定治療方案。

2.3 機(jī)動車TPM排放量影響因素分析

從宏觀和綜合視角出發(fā),機(jī)動車保有量對機(jī)動車TPM排放量具有直接決定作用,人口密度、公路貨運(yùn)量和萬人公共汽車擁有量能體現(xiàn)機(jī)動車的使用強(qiáng)度。一般而言,人口密度和公路貨運(yùn)量越大機(jī)動車使用強(qiáng)度越高,機(jī)動車TPM排放量越大;萬人公共汽車擁有量的增加能有效降低私家車的使用[30],公共汽車每公里每名乘客的顆粒物排放量最低。自然環(huán)境條件中的年均氣溫和海拔高度均會對機(jī)動車TPM排放產(chǎn)生重要的影響。相關(guān)研究表明,環(huán)境溫度每下降約11℃,機(jī)動車TPM排放量便會增加一倍[31];海拔高度為3000 m時,機(jī)動車TPM排放量約為平原時的2.35倍[32]。

通過上述分析,本研究基于2011年、2013年和2015年全國357個地級市(含省轄市)市面板數(shù)據(jù),選取與機(jī)動車污染物排放量密切相關(guān)的指標(biāo)(表4),借助地理探測器探測空間分異特征與規(guī)律的優(yōu)勢,探究各驅(qū)動因素對中國機(jī)動車TPM排放的影響程度。

表4 機(jī)動車TPM排放驅(qū)動因素地理探測分析表

2.3.1機(jī)動車TPM排放量的單因子探測

研究結(jié)果表明,本研究所選取的6個驅(qū)動因素均對機(jī)動車TPM排放量具有顯著的影響,解釋力大小整體表現(xiàn)為：機(jī)動車保有量>公路貨運(yùn)量>人口密度>萬人公共汽車保有量>海拔高度>年平均氣溫(表4)。機(jī)動車TPM排放量受機(jī)動車數(shù)量的驅(qū)動作用最強(qiáng),其次是受機(jī)動車使用強(qiáng)度的驅(qū)動作用,受自然環(huán)境條件的驅(qū)動作用最弱。

公路貨運(yùn)量、人口密度、年平均溫度、海拔高度等指標(biāo)的解釋力q值年際變化不大,萬人公共汽車擁有量的解釋力q值逐年降低,機(jī)動車保有量的解釋力q值呈波動變化。2011—2015年期間國內(nèi)全面推行國四排放標(biāo)準(zhǔn),有效降低各機(jī)動車類型的污染物排放。柴油車排放作為機(jī)動車TPM排放的重要來源[33],2013年全國推行的柴油車國四排放標(biāo)準(zhǔn)對柴油車顆粒物排放做了嚴(yán)格的限制,對顆粒物的限值由0.1 g/kwh降低到0.02 g/kwh。隨著黃標(biāo)車的淘汰和新排放標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施,機(jī)動車保有量的解釋力q值在2013年左右成為研究期內(nèi)的極值,與Wu[34]等人的研究結(jié)果相近。2011—2015年,我國萬人公共汽車擁有量增長了12.71%,公共汽車擁有量的增加反而會降低機(jī)動車TPM排放量,因此公共汽車擁有量的解釋力q值逐年降低。

2.3.2機(jī)動車TPM排放量的雙因子交互驅(qū)動

各驅(qū)動因素對機(jī)動車TPM排放量的影響可能并不僅單獨(dú)發(fā)生作用,因此需要進(jìn)一步對各影響因素進(jìn)行雙因子交互探測。探測結(jié)果如表5所示,任何兩個驅(qū)動因素交互作用的解釋力均強(qiáng)于單一因素對因變量的解釋力,非線性增強(qiáng)的交互作用類型的數(shù)量略高于雙因子增強(qiáng)的交互作用類型的數(shù)量,表明各驅(qū)動因素通過兩兩疊加作用對機(jī)動車TPM排放具有顯著的增強(qiáng)作用。機(jī)動車保有量(X3)和年平均溫度(X5)交互作用后的解釋力最強(qiáng),q值高達(dá)55.43%;公路貨運(yùn)量(X1)和機(jī)動車保有量(X3)交互作用后的解釋力次高,q值為49.40%。雖然年平均氣溫(X5)自身的解釋力q值較低,但其與任何其他驅(qū)動因素交互作用的結(jié)果均為非線性增強(qiáng),表明年平均氣溫通過與其他驅(qū)動因素的共同作用而顯著增強(qiáng)對機(jī)動車TPM排放量的解釋力。不能因自然環(huán)境因素在機(jī)動車顆粒物排放研究中解釋力較低而忽略其影響,反而更應(yīng)該加強(qiáng)自然環(huán)境因素與其他社會經(jīng)濟(jì)因素相互作用的研究,因?yàn)閻毫拥淖匀画h(huán)境會嚴(yán)重加劇機(jī)動車TPM排放。

表5 2015年各驅(qū)動因素交互探測結(jié)果

3 結(jié)論和討論

3.1 結(jié)論

(1)2011—2015年,全國機(jī)動車TPM排放量呈逐年降低趨勢。省會和直轄市機(jī)動車TPM排放量和減排量較高,均超全國市級年均值的2倍,表明省會和直轄市是中國機(jī)動車TPM排放量和減排量的主要貢獻(xiàn)者。

(2)空間上,中國特大城市群地區(qū)城市機(jī)動車TPM排放量顯著高于其他城市,且東部高于西部。機(jī)動車TPM減排量的高值區(qū)多位于東部沿海城市群地區(qū),并呈自西向東遞減的空間格局,至中西部,特別是西北和西南大部分地區(qū)機(jī)動車TPM排放量由減少逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樵黾印?/p>

(3)研究期間,機(jī)動車TPM排放量的空間集聚性下降,空間隨機(jī)分布趨勢增強(qiáng)。機(jī)動車TPM排放量的熱點(diǎn)區(qū)和冷點(diǎn)區(qū)空間分布范圍均逐年縮小。機(jī)動車TPM排放量相對低值區(qū)割裂了熱點(diǎn)區(qū)的集中連片分布,熱點(diǎn)區(qū)破碎化的空間分布格局日趨顯著,對區(qū)域環(huán)境的脅迫性降低。

(4)中國機(jī)動車TPM排放呈“低排放,高增加；高排放、高減少”的空間分布特征?！暗团欧?高增加”區(qū)域?yàn)橹形鞑康貐^(qū),特別是西南各省市；“高排放、高減少”區(qū)域?yàn)橐跃┙蚣綖楹诵牡姆喝A北平原地區(qū)。

(5)地理探測器的驅(qū)動因素分析結(jié)果表明,各驅(qū)動因素通過兩兩疊加作用對機(jī)動車TPM排放解釋力q值具有顯著的增強(qiáng)作用。年平均氣溫和海拔高度等自然驅(qū)動因素雖然自身解釋力q值較低,但主要通過與其他驅(qū)動因素的共同作用而顯著增強(qiáng)對機(jī)動車TPM排放量的解釋力,因此需要加強(qiáng)自然環(huán)境驅(qū)動因素與其他社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因素交互作用的研究。

3.2 討論

中國機(jī)動車環(huán)境管理年報指出，2011—2015年我國機(jī)動車顆粒物年均消減量達(dá)1.3%，表明本研究得出的2011—2015年全國機(jī)動車TPM排放量呈逐年下降趨勢的結(jié)論符合實(shí)際。省會和直轄市及東部特大城市群地區(qū)大氣污染問題突出， 特大型城市及人口密集區(qū)機(jī)動車污染物排放對大氣細(xì)顆粒物濃度的貢獻(xiàn)率達(dá)到30%左右，在極端不利氣象條件下，甚至達(dá)到50%以上[33]，這些地區(qū)往往先行探索實(shí)施更嚴(yán)格的減排和限排措施[35-36]研究期內(nèi),國務(wù)院印發(fā)的“大氣十條”對三大城市群區(qū)域內(nèi)重點(diǎn)城市機(jī)動車源細(xì)顆粒物排放做了嚴(yán)格的限制,促使東部沿海城市群地區(qū)及一些省會和直轄市機(jī)動車TPM排放量降低顯著。京津冀城市群是我國PM2.5全年污染核心區(qū)[37],霧霾天氣高發(fā),大量空氣源解析研究表明機(jī)動車排放是大氣污染的首要來源[4,7],表明京津冀地區(qū)為機(jī)動車TPM排放量的高值核心區(qū)?！按髿馐畻l”實(shí)施后,國家每年在京津冀等重點(diǎn)地區(qū)推進(jìn)大氣污染聯(lián)防聯(lián)控重點(diǎn)工作及行動方案,2013年以來京津冀地區(qū)PM2.5具有較大降幅[38],2017年相較于2013年下降約39.6%,遠(yuǎn)高于全國其他地區(qū)[39],佐證了本研究以京津冀為核心的泛華北平原地區(qū)為機(jī)動車TPM排放的“高排放、高減少”區(qū)域的結(jié)論。

我國中西部地區(qū)因機(jī)動車TPM排放量初始值較低,重視程度不夠,地方機(jī)動車環(huán)保監(jiān)管條件相對寬松,導(dǎo)致機(jī)動車TPM排放量不斷增加,成為機(jī)動車TPM排放增量的重點(diǎn)來源區(qū)域[12,40]。對比2012年和2016年中國機(jī)動車環(huán)境管理年報發(fā)現(xiàn),2011年和2015年西南各省市(云南、貴州、四川、重慶)機(jī)動車顆粒物排放量的排放絕對量和排名均有所增加,與本研究中西南各省市為機(jī)動車TPM排放量“低排放,高增加”的結(jié)論相吻合。究其原因,可能與人口密度、機(jī)動車數(shù)量有關(guān)。西南部分地區(qū)位于胡煥庸線以東,人口密度較大,加上近年來云南、貴州、重慶等經(jīng)濟(jì)增長速度常年位居全國前列,帶來機(jī)動車消費(fèi)需求的增加，從而導(dǎo)致機(jī)動車尾氣排放量的快速增長。

驅(qū)動因素分析的結(jié)果發(fā)現(xiàn),氣溫和海拔等自然環(huán)境驅(qū)動因素與機(jī)動車保有量和公路貨運(yùn)量等社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因素通過交互作用對機(jī)動車TPM排放量產(chǎn)生顯著的增強(qiáng)作用。需要說明的是,我國西部地區(qū)以山地和高原為主,氣溫和地形起伏度與東部平原地區(qū)差異顯著,自然環(huán)境條件相對惡劣,同樣強(qiáng)度的社會經(jīng)濟(jì)活動會導(dǎo)致中西部山地和高原地區(qū)產(chǎn)生的污染物排放量遠(yuǎn)高于東部平原地區(qū)。此外,我國西部地區(qū)的生態(tài)環(huán)境承載力遠(yuǎn)低于東部[41],生態(tài)環(huán)境極易遭受破壞。嚴(yán)格的機(jī)動車顆粒物排放標(biāo)準(zhǔn)具有良好的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和社會效益[42],建議將東部地區(qū)特別是京津冀城市群地區(qū)機(jī)動車TPM減排的成功經(jīng)驗(yàn)借鑒推廣于中西部高速發(fā)展的城市地區(qū),實(shí)施適度超前的機(jī)動車TPM污染排放治理措施,并根據(jù)當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況因城施策、因類施策,避免云、貴、川、藏、新、青等地區(qū)重走京津冀城市群地區(qū)先污染后治理的老路。

本研究重點(diǎn)以機(jī)動車保有量、公路貨運(yùn)量、萬人公共汽車擁有量和人口密度等因素作為社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子對機(jī)動車TPM排放量進(jìn)行驅(qū)動力探測,具有一定的代表性。此外,機(jī)動車顆粒物排放主要來源于重型貨車和重型汽車[12],按燃油類型分主要來源于柴油汽車[33],油品質(zhì)量、管控措施、技術(shù)進(jìn)步也均會對機(jī)動車TPM排放產(chǎn)生影響[43-44]。而對油品質(zhì)量、管控措施和技術(shù)進(jìn)步等驅(qū)動因素的分析多以定性分析為主，量化分析這些驅(qū)動因素在機(jī)動車TPM排放中的作用與影響有待深入研究。