城市化對(duì)空氣污染人群暴露貢獻(xiàn)的定量方法研究

別 同,韓立建,田淑芳,周偉奇,李偉峰,錢雨果

1 中國(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100085 2 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與資源學(xué)院,北京 100083

我國(guó)短期快速的工業(yè)化和城市化進(jìn)程,在改善我們物質(zhì)生活水平的同時(shí),也給生態(tài)環(huán)境帶來(lái)了一定的壓力,尤其是近年來(lái)凸顯的空氣污染問(wèn)題[1- 5]。我國(guó)目前的空氣污染問(wèn)題主要是以細(xì)顆粒物(PM2.5)為首要污染物的城市和區(qū)域霧霾問(wèn)題。PM2.5是粒徑小于2.5 μm的顆粒物,主要由于劇烈人為活動(dòng)而排放的一次污染物在特定條件下形成[6],它不僅通過(guò)改變大氣能見(jiàn)度而影響近地表面的能量平衡,同時(shí)還會(huì)對(duì)暴露其中的人群的健康造成潛在的影響[7- 9],因此,PM2.5污染在我國(guó)引起了廣泛的關(guān)注。區(qū)域尺度的研究表明,城市和城市群區(qū)域是我國(guó)空氣污染較為嚴(yán)重的區(qū)域,一方面城市及城市群區(qū)域的劇烈人為活動(dòng)排放大量的空氣污染物,成為區(qū)域的污染源頭地,另一方面大量的農(nóng)村居民受城市的各種資源優(yōu)勢(shì)所吸引,不斷遷移進(jìn)入城市,造成了大量的城市居民暴露于空氣污染中。相關(guān)研究顯示,根據(jù)世界衛(wèi)生組織(WHO)頒布的PM2.5空氣質(zhì)量準(zhǔn)則,在2010年,我國(guó)有1%的易感人群暴露于AQG(10 μg/m3)內(nèi),有69%的易感人群暴露于PM2.5重度污染(>35 μg/m3)中[10]。

全球尺度的PM2.5人群暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中,一般認(rèn)為污染擴(kuò)張是更多人口暴露于污染中的主要原因[11],而在國(guó)家尺度的研究發(fā)現(xiàn),我國(guó)人口暴露于PM2.5污染主要?dú)w因于城市化引發(fā)的人口遷移[12]。對(duì)于污染較為嚴(yán)重的區(qū)域,例如京津冀城市群是全球污染最為嚴(yán)重的地區(qū)之一[13- 14],對(duì)它進(jìn)行定量評(píng)估空氣污染所帶來(lái)的人群暴露中人口遷移和污染擴(kuò)張的貢獻(xiàn)率則保持空白。因此,本文首先建立了適用于精細(xì)的空間單元的人口遷移和污染擴(kuò)張對(duì)人群暴露風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估模型,并選取全球污染最為嚴(yán)重,同時(shí)城市化發(fā)展較為迅速的京津冀城市群區(qū)域開展了實(shí)證研究。

圖1 評(píng)估模型Fig.1 Evaluation model αi：污染保持區(qū)i時(shí)期的人口數(shù)量;βi：污染減輕區(qū)i時(shí)期的人口數(shù)量;γi：污染新增區(qū)i時(shí)期的人口數(shù)量

1 基本假設(shè)與評(píng)估模型建立

城市及城市群區(qū)域人口增長(zhǎng)主要來(lái)源于本地人口的自然增長(zhǎng)與人口遷移,當(dāng)污染區(qū)與城市及城市群區(qū)域重疊時(shí),暴露人口的增長(zhǎng)也將主要來(lái)源于本地人口的自然增長(zhǎng)與人口遷移。當(dāng)污染區(qū)變化時(shí),暴露人口的變化將主要取決于本地人口的自然增長(zhǎng)、人口遷移與污染區(qū)變化3個(gè)因素,從人口城市化的角度出發(fā),我們可以將人口遷移的部分從污染區(qū)及污染變化區(qū)定量地獲得,進(jìn)而解析城市化對(duì)暴露人口的定量貢獻(xiàn),為此我們建立了假設(shè)評(píng)估模型(圖1)。

在針對(duì)PM2.5污染的實(shí)證研究中,根據(jù)WHO頒布的PM2.5空氣質(zhì)量準(zhǔn)則：空氣質(zhì)量準(zhǔn)則值A(chǔ)QG(10 μg/m3)、第三階段改善標(biāo)準(zhǔn)IT-3(15 μg/m3)、第二階段改善標(biāo)準(zhǔn)IT-2(25 μg/m3)、第一階段改善標(biāo)準(zhǔn)IT-1(35 μg/m3),我們把PM2.5濃度高于35 μg/m3的區(qū)域設(shè)定為污染區(qū),進(jìn)而從污染保持區(qū)α(一直都為35 μg/m3)、污染減輕區(qū)β(>35 μg/m3變?yōu)?35 μg/m3)、污染新增區(qū)γ(<35 μg/m3變?yōu)?35 μg/m3)得到遷移貢獻(xiàn)率以定量捕捉城市化對(duì)人群暴露增加的貢獻(xiàn)。同時(shí),此模型方法還可以相應(yīng)的針對(duì)其他大氣污染物或者其他面源污染的問(wèn)題,定量評(píng)估人口城市化對(duì)人群暴露的貢獻(xiàn)。本研究中分別在城市群尺度和地級(jí)市尺度開展評(píng)估模型工作,力求驗(yàn)證此模型的可行性。

(1)

Nα=1-Mα

(2)

(3)

Nβ=1-Mβ

(4)

(5)

Nγ=1-Mγ

(6)

式中：αi：污染保持區(qū)i時(shí)期的人口數(shù)量,βi：污染減輕區(qū)i時(shí)期的人口數(shù)量,γi：污染新增區(qū)i時(shí)期的人口數(shù)量,Z：從i到i+1時(shí)期的人口自然增長(zhǎng)率,Mα：從i到i+1時(shí)期α的人口遷移貢獻(xiàn)率,Mβ：從i到i+1時(shí)期β的人口遷移貢獻(xiàn)率,Mγ：從i到i+1時(shí)期γ的人口遷移貢獻(xiàn)率,Nα：從i到i+1時(shí)期α的人口自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率,Nβ：從i到i+1時(shí)期β的人口自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率,Nγ：從i到i+1時(shí)期γ的人口自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率。

圖2 京津冀地區(qū)圖Fig.2 The reigon of Beijing-Tianjin-Hebei

2 研究區(qū)選擇與數(shù)據(jù)預(yù)處理

本研究選取京津冀城市群為研究區(qū)域(圖2),包括北京、天津以及河北省的石家莊、衡水、滄州、廊坊、邢臺(tái)、邯鄲、唐山、保定、秦皇島、承德、張家口共13個(gè)城市,是中國(guó)北方經(jīng)濟(jì)規(guī)模最大、城市化發(fā)展最快的地區(qū)。同時(shí)該區(qū)域是全球空氣污染最為嚴(yán)重的區(qū)域之一,在環(huán)境保護(hù)部發(fā)布的2016中國(guó)環(huán)境狀況公報(bào)中顯示,京津冀地區(qū)13個(gè)地級(jí)以上城市空氣質(zhì)量平均達(dá)標(biāo)天數(shù)比例為56.8%,平均超標(biāo)天數(shù)比例為43.2%,而長(zhǎng)三角地區(qū)和珠三角地區(qū)平均達(dá)標(biāo)天數(shù)比例分別為76.1%,89.5%,并且空氣質(zhì)量相對(duì)較差的前10位城市中,河北省占據(jù)6個(gè)。

2.1 PM2.5數(shù)據(jù)

本研究利用美國(guó)國(guó)家航天局(NASA)的中等分辨率成像光譜儀(MODIS)、多角度成像光譜儀(MISR)和海洋觀測(cè)寬視場(chǎng)傳感器(SeaWIFS)所反演的氣溶膠數(shù)據(jù)(AOD)與GEOS-Chem 化學(xué)傳輸模型相結(jié)合來(lái)定量估算地面年均PM2.5濃度數(shù)據(jù),并與地面觀測(cè)PM2.5數(shù)據(jù)結(jié)合,利用地理加權(quán)回歸模型獲得全球1998—2015逐年平均衛(wèi)星遙感地表PM2.5濃度[15]。本研究利用我國(guó)京津冀邊界數(shù)據(jù)裁剪得到的2000、2005、2010、2015年京津冀城市群的年均PM2.5數(shù)據(jù)作為PM2.5污染評(píng)估的數(shù)據(jù)源,空間分辨率為1°,在中緯度地區(qū)約為1 km×1 km。

2.2 人口柵格數(shù)據(jù)

為了更好地表現(xiàn)人口的空間分布特征,美國(guó)能源部橡樹嶺國(guó)家實(shí)驗(yàn)室(ORNL)開發(fā)了的空間分辨率為1 km×1 km的LandScan人口柵格數(shù)據(jù),能快捷地在空間精細(xì)單元上評(píng)估和判斷人口風(fēng)險(xiǎn),是全球最為準(zhǔn)確、可靠,基于地理位置的人口數(shù)據(jù)庫(kù)。該數(shù)據(jù)與PM2.5濃度數(shù)據(jù)具有相同的空間分辨率,因此,本研究利用京津冀邊界數(shù)據(jù)裁剪得到與PM2.5濃度同期2000、2005、2010、2015年我國(guó)京津冀城市群的人口柵格數(shù)據(jù)。

2.3 人口自然增長(zhǎng)率

《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中人口自然增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)在地級(jí)行政級(jí)和省級(jí)行政級(jí)上統(tǒng)計(jì)得到,可滿足本研究所需的京津冀城市群各城市的人口自然增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)。遷移貢獻(xiàn)率由1減去人口自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率得到。

3 主要結(jié)果與討論

3.1 受影響區(qū)域面積變化

京津冀城市群2000、2005、2010、2015年4年的PM2.5分布變化(圖3)顯示,京津冀城市群PM2.5濃度東南地區(qū)高,西北地區(qū)低,其中承德市、張家口市、秦皇島市的PM2.5濃度較低,空氣質(zhì)量較好,而北京市、天津市、唐山市、保定市、滄州市等PM2.5濃度較高,空氣質(zhì)量較差。

圖3 京津冀城市群2000、2005、2010、2015年P(guān)M2.5分布圖Fig.3 The PM2.5distribution map of Beijing-Tianjin-Hebei region in 2000,2005,2010,2015

京津冀城市群2000—2005年,2005—2010年,2010—2015年,2000—2015年4個(gè)時(shí)段受PM2.5影響面積變化比例從城市群角度(圖4)分析：污染新增區(qū)中,4個(gè)時(shí)段河北省污染新增區(qū)面積比例較高,都高于70%；污染保持區(qū)中,同樣表現(xiàn)為河北省的面積比例較高,都高于80%?？偟膩?lái)說(shuō),這是因?yàn)楹颖笔∶娣e在京津冀地區(qū)最大,其次它所包含的衡水、滄州、保定這類重污染型城市較多。

京津冀地區(qū)城市化進(jìn)程明顯加快,從各地級(jí)市角度(圖4)分析：2000—2005年,北京市、石家莊市、邢臺(tái)市、邯鄲市和保定市污染新增區(qū)面積比例較高,尤其保定市面積比例最高為30%,秦皇島市、承德市和張家口市的污染保持區(qū)面積比例較低,接近于0；2005—2010年,秦皇島市和承德市的污染新增區(qū)面積比例較高,分別為33%和50%,承德市和張家口市的污染保持區(qū)面積比例較低,接近于0；2010—2015年,北京市、保定市、承德市和張家口市的污染新增區(qū)面積比例較高,尤其承德市面積比例最高為32%,張家口市污染保持區(qū)面積比例較低,接近于0；2000—2015年,北京市和承德市污染新增區(qū)面積比例較高,分別為22%和32%,承德市和張家口市的污染保持區(qū)面積比例較低,接近于0。

圖4 北京市、天津市以及河北省及其各地級(jí)市受PM2.5影響區(qū)域面積變化比例Fig.4 The proportion of area affected by PM2.5 regional changes in Beijing, Tianjin and Hebei Province and its local cities

3.2 受影響人口變動(dòng)情況

京津冀城市群2000、2005、2010、2015年人口時(shí)空分布(圖5)顯示,京津冀城市群東南地區(qū)人口較集中,西北地區(qū)較分散。其中承德市、張家口市的人口較少,北京市、天津市和石家莊市的人口較多。

圖5 京津冀城市群2000、2005、2010、2015年人口分布圖Fig.5 Population distribution map of Beijing, Tianjin and Hebei Provinces in 2000, 2005, 2010, 2015

根據(jù)WHO環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),可將人群暴露在PM2.5分別處于0—35,35—70,70—105,105—140的濃度下的潛在影響分為4個(gè)等級(jí)：不受影響、輕度影響、中度影響、重度影響。從城市群角度(圖6)分析京津冀城市群不同污染程度的人口比例得到：2000—2015年,不受PM2.5潛在影響的人口比例由12%下降到9%,受PM2.5輕度影響的人口比例由81%下降到33%,而受PM2.5中度影響的人口比例有8%上升到54%,且上升幅度較大。2000年,受PM2.5輕度影響的人口比例最高,為81%,而2005,2010,2015年受PM2.5中度影響的人口比例均較高,都高于50%。

從地級(jí)市角度(圖6)分析京津冀城市群各地級(jí)市不同污染程度的人口比例, 其中每個(gè)城市的4個(gè)數(shù)列從左到右分別表示的是2000、2005、2010、2015年,得到：2000年,各地級(jí)市除承德市和張家口市,其余城市受PM2.5輕度影響的人口比例均高于70%；2005年,除秦皇島市、承德市和張家口市,其余城市受PM2.5輕度影響和中度影響的人口比例較顯著,尤其衡水市和滄州市受PM2.5中度影響的人口比例均高于90%,而石家莊受PM2.5重度影響的人口比例也較顯著,為23%；2010年,北京市、天津市、石家莊市和保定市受PM2.5中度影響的人口比例較多,尤其天津市受PM2.5中度影響人口比例高達(dá)93%,而承德市和張家口市分別有73%和84%的人口比例不受PM2.5影響；2015年,同樣表現(xiàn)為北京市和天津市受PM2.5中度影響的人口比例較多,分別為74%和94%,承德市和張家口市分別有51%和59%的人口比例不受PM2.5影響,而石家莊市和保定市暴露出分別有21%和13%的人口比例受PM2.5重度影響。

圖6 北京市、天津市以及河北省及其各地級(jí)市不同污染程度的人口比例Fig.6 The population of different pollution levels in Beijing, Tianjin and Hebei Province and its local cities

2000—2005年石家莊市受PM2.5重度影響的人口比例顯著增加,由0增加到23%,衡水市人口比例由受PM2.5輕度影響全部轉(zhuǎn)化為受PM2.5中度影響；2005—2010年,北京市、天津市和石家莊市受PM2.5中度影響的人口比例不斷增加,例如北京市由57%增加到65%；2010—2015年,北京市和天津市伴隨總?cè)丝诘脑黾邮躊M2.5中度影響的人口比例增加幅度較大。

3.3 人口遷移與自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率

3.3.1 污染保持區(qū)人口遷移與自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率

京津冀城市群地區(qū)污染保持區(qū)的人口遷移與自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率如圖7所示,2000—2015年,北京市和天津市的污染保持區(qū)人口遷移貢獻(xiàn)率最高,分別為94%、88%,說(shuō)明北京市和天津市的城市人口遷入較多,而河北省的人口遷移貢獻(xiàn)率為-26%,其中衡水市、滄州市、邢臺(tái)市、邯鄲市、保定市和張家口市的污染保持區(qū)人口遷移貢獻(xiàn)率也均為負(fù)值,例如衡水的遷移貢獻(xiàn)率為-239%,說(shuō)明河北省這些地級(jí)市外遷人口較多,這可能與北京市和天津市吸納大量人口有關(guān)。

圖7 北京市、天津市以及河北省及其各地級(jí)市污染保持區(qū)人口遷移(Mα)與自然增長(zhǎng)(Nα)貢獻(xiàn)率Fig.7 Contribution of population migration (Mα) and natural growth (Nα) to population PM2.5 exposure in the pollution conservation area in Beijing, Tianjin and Hebei Province and its local cities圖中：Mα：污染保持區(qū)的人口遷移貢獻(xiàn)率,Nα：污染保持區(qū)的人口自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率

2000—2005年,北京市的人口遷移貢獻(xiàn)率為100%,說(shuō)明北京市此時(shí)段污染保持區(qū)的人口基本都是由于人口遷移所導(dǎo)致,河北省的人口遷移貢獻(xiàn)率較低為36%,而衡水市和唐山市的人口遷移貢獻(xiàn)率為負(fù)值,說(shuō)明這兩個(gè)地區(qū)往外遷出人口遠(yuǎn)大于遷入人口,側(cè)面反映出城市化的效應(yīng)。2005—2010年,北京市的人口遷移貢獻(xiàn)率有所下降為23%,天津市和河北省的人口遷移貢獻(xiàn)率均為負(fù)值,分別為-10%和-139%,各地級(jí)市中,除承德市和張家口市的人口遷移貢獻(xiàn)率為正值外,其余各地級(jí)市人口遷移貢獻(xiàn)率均為負(fù)值,也反映出城市化的影響。2010—2015年,北京市和天津市的人口遷移貢獻(xiàn)率較高,分別為93%和95%,而河北省的人口遷移貢獻(xiàn)率為負(fù)值,各地級(jí)市中,衡水市的人口遷移貢獻(xiàn)率為-6613%,滄州市的人口遷移貢獻(xiàn)率為5861%。

3.3.2 污染新增區(qū)人口遷移與自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率

京津冀城市群地區(qū)污染新增區(qū)遷移與自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率如圖8所示：2000—2015年,北京市和天津市的人口遷移貢獻(xiàn)率分別為86%和84%,而河北省人口遷移率為負(fù)值,說(shuō)明河北省整體往外遷移人口居多。河北省各地級(jí)市中,石家莊市、邢臺(tái)市、邯鄲市和保定市人口遷移貢獻(xiàn)率均大于100%,說(shuō)明這些地區(qū)的污染新增區(qū)的遷入人口遠(yuǎn)高于本地人口,也是城市化所造成的結(jié)果。

圖8 北京市、天津市以及河北省及其各地級(jí)市污染新增區(qū)人口遷移(Mγ)與自然增長(zhǎng)(Nγ)貢獻(xiàn)率Fig.8 Contribution of population migration (Mγ) and natural growth (Nγ) to population PM2.5 exposure in the new district of pollution in Beijing, Tianjin and Hebei Province and its local cities圖中：Mγ：污染新增區(qū)的人口遷移貢獻(xiàn)率,Nγ：污染新增區(qū)的人口自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率

2000—2005年,北京市污染新增區(qū)的人口遷移貢獻(xiàn)率為100%,說(shuō)明北京這個(gè)時(shí)段的污染新增區(qū)的人口基本都是由于遷移所導(dǎo)致,河北省的遷移貢獻(xiàn)率為219%,說(shuō)明河北省污染新增區(qū)的外來(lái)人口遠(yuǎn)高于本地人口,而邯鄲市的人口遷移貢獻(xiàn)率為-87%,往外遷出人口居多。2005—2010年,北京市污染新增區(qū)人口遷移貢獻(xiàn)率為140%,遷入人口成為主力軍,相同的情況還有河北省的唐山市和張家口市,人口遷移貢獻(xiàn)率均大于100%。2010—2015年,北京市和河北省的污染新增區(qū)遷移貢獻(xiàn)率分別為-17%和-57%,說(shuō)明北京市和河北省污染新增區(qū)遷出人口較多,而河北省各地級(jí)市中石家莊市、邯鄲市和保定市人口遷移貢獻(xiàn)率均大于100%,這些地區(qū)的遷入人口居多,也側(cè)面反映出城市化效應(yīng)。

3.3.3 污染減輕區(qū)人口遷移與自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率

京津冀城市群地區(qū)污染減輕區(qū)的人口遷移與自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率如圖9所示：2000—2015年,京津冀城市群沒(méi)有污染減輕區(qū),即在這個(gè)時(shí)段京津冀地區(qū)PM2.5濃度沒(méi)有下降。

圖9 北京市、天津市以及河北省及其各地級(jí)市污染減輕區(qū)人口遷移(Mβ)與自然增長(zhǎng)(Nβ)貢獻(xiàn)率Fig.9 Contribution of population migration (Mβ) and natural growth (Nβ) to population PM2.5 exposure in the pollution reduction area in Beijing, Tianjin and Hebei Province and its local cities圖中：Mβ：污染減輕區(qū)的人口遷移貢獻(xiàn)率,Nβ：污染減輕區(qū)的人口自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率

2000—2005年,河北省污染減輕區(qū)的人口遷移貢獻(xiàn)率為377%,其中唐山市和秦皇島市的人口遷移貢獻(xiàn)率分別為138%和152%,這兩個(gè)地區(qū)的遷入人口居多。2005—2010年,北京市和河北省的遷移貢獻(xiàn)率分別為103%和197%,其中石家莊市、邯鄲市、邢臺(tái)市和保定市人口遷移貢獻(xiàn)率均大于100%,這些地區(qū)污染減輕區(qū)的人口大部分也都是遷入所致。2010—2015年,河北省的人口遷移貢獻(xiàn)率為27%,其中邢臺(tái)市的人口遷移貢獻(xiàn)率最高為97%。

3.3.4 總的人口遷移與自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率

京津冀城市群總的人口遷移與自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率如圖10所示：2000—2015年,京津冀城市群總的人口遷移貢獻(xiàn)率為48%,自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率為52%,北京市和天津市的總的人口遷移貢獻(xiàn)率分別為94%和88%,而河北省的人口遷移貢獻(xiàn)率為負(fù)值,說(shuō)明河北省外遷人口居多,是城市化所導(dǎo)致,其中衡水市和滄州市總的人口遷移貢獻(xiàn)率也為負(fù)值,說(shuō)明這些地區(qū)外遷人口居多,遷入人口較少。

2000—2005年,京津冀城市群地區(qū)總的人口遷移貢獻(xiàn)率為67%,北京市和天津市總的人口遷移貢獻(xiàn)率最高,分別為100%和83%,河北省總的遷移貢獻(xiàn)率最低為33%。2005—2010年,京津冀城市群地區(qū)總的遷移貢獻(xiàn)率為-96%,而北京市總的遷移貢獻(xiàn)率為21%,天津市和河北省總的遷移貢獻(xiàn)率均為負(fù)值,其中河北省的石家莊市、衡水市、滄州市和廊坊市等城市總的遷移貢獻(xiàn)率也為負(fù)值,例如保定市總的遷移貢獻(xiàn)率為-202%。2010—2015年,京津冀城市群地區(qū)總的遷移貢獻(xiàn)率為62%,北京市和天津市總的遷移貢獻(xiàn)率最高,分別為93%和95%,而河北省的遷移貢獻(xiàn)率為負(fù)值,其中衡水市總的遷移貢獻(xiàn)率達(dá)到-6613%,說(shuō)明此時(shí)段衡水市往外遷出人口很多,與之相反的是滄州市和保定市,它們的遷移貢獻(xiàn)率分別為5861%和1474%,這兩個(gè)地區(qū)人口很大比例都是遷入人口所貢獻(xiàn)的。

短期快速的城市化在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí),對(duì)人群污染暴露造成一定影響,包括因污染加重和人口遷移導(dǎo)致導(dǎo)致的人群污染暴露,通常對(duì)前者的研究較易捕捉,可以從污染物絕對(duì)濃度的角度直接判定,而對(duì)于后者的研究關(guān)注較少。在空氣污染方面,不同大洲,不同國(guó)家大型城市的PM2.5濃度差異較明顯,且不同城市人口規(guī)模對(duì)PM2.5濃度的貢獻(xiàn)是不同的,具體表現(xiàn)為歐洲和北美洲的大城市PM2.5濃度均小于IT-1(35 μg/m3),而亞洲48.7%的大城市PM2.5濃度均高于IT-1(35 μg/m3),發(fā)達(dá)國(guó)家大城市空氣質(zhì)量要優(yōu)于發(fā)展中國(guó)家；中國(guó)和印度大城市人口對(duì)PM2.5濃度的潛在貢獻(xiàn)較高,其他發(fā)達(dá)國(guó)家大城市則較低,主要原因是發(fā)達(dá)國(guó)家大力發(fā)展使用清潔能源技術(shù)以及控制污染減排等措施[16]。在人口遷移方面,有研究顯示,城鄉(xiāng)遷移是導(dǎo)致大城市空氣污染的重要因素[17],但定量化的評(píng)估模型和案例分析較為有限,也較容易被忽略。因此本文建立的評(píng)估模型為開展城市化劇烈人為活動(dòng)導(dǎo)致的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題評(píng)價(jià)提供了定量的評(píng)估案例,但是由于研究中僅從人口遷移的角度考慮,沒(méi)有考慮城市化引起的污染濃度加重的情況,因此其評(píng)估結(jié)果在本案例區(qū)一定程度上低估了城市化對(duì)人群PM2.5污染暴露的貢獻(xiàn)。研究采用多尺度研究,以像元為基礎(chǔ),在地級(jí)行政級(jí)和省級(jí)行政級(jí)研究尺度上選擇年際尺度為2000、2005、2010、2015年這4年來(lái)開展城市化對(duì)人群暴露貢獻(xiàn)的定量研究,進(jìn)而可說(shuō)明大區(qū)域PM2.5與人口變化的空間異質(zhì)性特征,因此,可為在城市群尺度和地級(jí)市尺度上對(duì)城市化與空氣污染關(guān)系的研究中提供思路,為空氣格局與城市發(fā)展戰(zhàn)略決策提供生態(tài)環(huán)境變化的科學(xué)依據(jù)。

本研究在受影響區(qū)域面積變化中,分析了PM2.5空間和年變化特征,未考慮PM2.5濃度季變化或者月變化特征。有些研究表明北京地區(qū)秋冬季PM2.5濃度高于春夏季,主要受采暖燃煤影響[18- 19]；而有些研究從不同站點(diǎn)考慮得到北京市交通站PM2.5濃度最高,其次是城區(qū)站和郊區(qū)站[20]。在定量分析人群暴露貢獻(xiàn)中,選擇的人口自然增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)是以地級(jí)市為單元,沒(méi)有考慮到其空間異質(zhì)性,例城區(qū)、郊區(qū)和農(nóng)村區(qū)域人口自然增長(zhǎng)率會(huì)有較大差異。

圖10 北京市、天津市以及河北省及其各地級(jí)市津冀各地級(jí)市總的人口遷移(M(α+γ))與自然增長(zhǎng)(N(α+γ))貢獻(xiàn)率Fig.10 Contribution of total population migration (M(α+γ)) and natural growth (N(α+γ)) to population PM2.5 exposure contribution rate in Beijing, Tianjin and Hebei Province and its local cities圖中：M(α+γ)：污染減輕區(qū)的人口遷移貢獻(xiàn)率,N(α+γ)：污染減輕區(qū)的人口自然增長(zhǎng)貢獻(xiàn)率

4 結(jié)論

為有效評(píng)估城市化對(duì)空氣污染人群暴露貢獻(xiàn),我們建立了城市化對(duì)空氣污染人群暴露貢獻(xiàn)的定量方法,并以京津冀區(qū)域開展實(shí)證研究,利用2000、2005、2010、2015年的PM2.5數(shù)據(jù)、人口柵格數(shù)據(jù)驗(yàn)證模型的可行性,進(jìn)而得到以下結(jié)論：

(1)研究所建立的評(píng)估模型具有可行性：城市化對(duì)人群污染暴露評(píng)估模型可以有效地定量解析城市人口自然增長(zhǎng)和遷移對(duì)人口污染暴露的定量貢獻(xiàn),為開展城市化引起人群環(huán)境污染暴露提供了定量化的評(píng)估方法。

(2)京津冀城市群人口遷移和污染變化較大,造成其PM2.5污染保持區(qū)、污染新增區(qū)的人口遷移與自然增長(zhǎng)對(duì)PM2.5暴露總?cè)丝诘呢暙I(xiàn)率空間差異顯著。具體表現(xiàn)為：

1) 污染保持區(qū)中,2000—2015年,北京市和天津市的人口遷移貢獻(xiàn)率分別為94%和88%,而河北省的人口遷移貢獻(xiàn)率為-26%,其中衡水市、滄州市、邢臺(tái)市、邯鄲市、保定市和張家口市人口遷移貢獻(xiàn)率也均為負(fù)值,說(shuō)明這些地區(qū)往外遷出人口較多,這都是由城市化導(dǎo)致的。

2) 污染新增區(qū)中,2000—2015年,北京市和天津市的人口遷移貢獻(xiàn)率分別為86%和84%,而河北省人口遷移率為-757%,其中石家莊市、邢臺(tái)市、邯鄲市和保定市遷移貢獻(xiàn)率均大于100%,說(shuō)明這些地區(qū)的污染新增區(qū)的遷入人口遠(yuǎn)高于本地人口,也是城市化所造成的結(jié)果。

3)總的遷移貢獻(xiàn)率中,2000—2015年,京津冀城市群總的人口遷移貢獻(xiàn)率為48%,北京市和天津市總的人口遷移貢獻(xiàn)率分別為94%,88%,河北省總的人口遷移貢獻(xiàn)率為-32%,其中衡水市和滄州市總的人口遷移貢獻(xiàn)率也為負(fù)值,說(shuō)明這些地區(qū)外遷人口居多,遷入人口較少。