北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室
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全球空气污染的时空格局:基于去除沙尘和海盐的PM2.5数据的多尺度时空分析
发布时间: 2020-01-14  



细颗粒物(fine particulate matter, PM2.5)污染是指由于人类活动或自然过程引起PM2.5进入大气中,呈现出足够的浓度,达到足够的时间,并因此危害了人类的舒适、健康和福利或环境的现象。PM2.5污染与多个可持续发展目标(sustainable development goal, SDG)密切相关,包括SDG3(良好的健康和福祉)和SDG11(可持续的城市和社区)。在较大的时空尺度上全面分析PM2.5污染的时空格局,理解空气污染的演化过程,在空气污染防治和公共健康管理等领域均有重要的意义。

地表过程与资源生态国家重点实验室何春阳教授课题组基于移除沙尘和海盐的PM2.5浓度数据,结合景观指数在全球尺度上刻画了2000-2016年PM2.5污染的时空格局。相关成果于202019日正式刊登在杂志Journal of Cleaner Production(2018年影响因子6.395)。文章第一作者为景观可持续科学与地理设计团队博士研究生岳桓陛,通讯作者为何春阳教授。

该文主要探究了全球移除沙尘和海盐的PM2.5污染(Dust and sea-salt removed PM2.5 pollution, DSRPP的时空格局一般来讲,PM2.5主要包含硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机碳、沙尘和海盐等成分。而去除沙尘和海盐的PM2.5污染可以用于近似表示与人为活动相关的PM2.5污染在文中,作者首先基于世界卫生组织划定的空气质量标准,将所有浓度高于临时性目35μg/m3地区划定为DSRPP区域。在这里,临时性目标一代表一个全球各个国家应该努力达到的空气质量标准。在划定DSRPP的基础上,作者基于斑块数量(number of patch)、平均斑块面积(mean patch size)、最大斑块面积(largest patch size)、斑块密度(patch density)景观形状指数(landscape shape index)等景观指数,分析了全球DSRPP在2000-2016年的时空格局。相较于常用的浓度或者污染日数,景观指数可以更加全面地刻画DSRPP的空间特征,从而明确地识别空气污染污染区域“扩张-聚合”和“收缩-消亡”的过程(图1)

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1 空气污染演变过程及对应的景观指数变化

结果表明全球的DSRPP在2000-2016年呈现恶化趋势,DSRPP的面积增加了两倍多。大部分新增的DSRPP集中在中低收入国家(图2。空间特征上看,DSRPP的结构更加破碎,形状更加复杂,斑块密度和景观形状指数分别增加了1.40和0.24(图3在国家尺度,中国与印度的DSRPP在2000-2016年均存在不同程度的恶化。中国的DSRPP面积在2007年之前呈现线性上升趋势,在2007年之后由于推行空气污染防治政策而逐渐下降。对应地,中国DSRPP的斑块密度在2000-2007年呈现“倒U形”趋势,对应污染“扩张—聚合”的阶段。与中国相比,印度DSRPP的面积总体呈现线性增长趋势,仅在2008-2012年期间有所波动。对应地,印度DSRPP的景观指数变化也存在2000-2008和2012-2016两个明显的时间段。在这期间,印度DSRPP的平均斑块面积和最大斑块面积均明显上升,而斑块密度呈现“倒U形”趋势(图4-5)。

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2 全球DSRPP面积变化

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3 全球DSRPP景观指数变化

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4 中国和印度DSRPP面积变化

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5 中国和印度DSRPP景观指数的变化

在分析DSRPP时空格局的基础上,该文进一步探究了各个国家DSRPP与收入水平的关系,及潜在的健康影响。整体来看,随着收入水平的增加,各个国家DSRPP污染程度呈现先加剧后减缓的“倒U形”趋势,基本符合环境库兹涅茨(environmental Kuznets curve, EKC)曲线的假设(图6由于大部分DSRPP集中在中等收入国家,而这些国家往往具有更多的人口(如中国、印度和其它东南亚国家)在人口增长和污染恶化的共同作用下,DSRPP带来的潜在健康影响也进一步增加。2000-2016年,暴露于DSRPP区域的人口增加了1.41倍。因此,未来有必要从空气污染物排放和改善医疗保障两个方面着手,控制DSRPP为公众健康带来的威胁。

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6 DSRPP区域占国土面积比例与经济发展水平的关系

此项研究首次在全球尺度上使用景观指数和长时间序列的PM2.5浓度数据分析了空气污染的时空格局变化。论文表明,景观指数可以有效识别空气污染的演变过程和关键阶段,能够为未来理解空气污染的时空格局提供一种新的视角。此外,文章的结果也为中国近年来空气污染防治的努力提供了有力的例证。

原文链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652619347572?via=ihub

供稿人:岳桓陛)

地表过程与资源生态国家重点实验室


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  Yue et al-2020-Spatiotemporal patterns of global air pollution.pdf