城市生態(tài)空間PM2.5削減效益研究——以北京市為例

吳 健,楊子涵,胡 蕾

城市生態(tài)空間PM2.5削減效益研究——以北京市為例

吳 健,楊子涵,胡 蕾*

(中國(guó)人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100872)

以生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間依賴性為理論基礎(chǔ),利用2000年與2015年北京市土地利用數(shù)據(jù)以及PM2.5年均濃度數(shù)據(jù),以30m*30m的土地利用柵格為研究單元,通過建立多元線性回歸模型,發(fā)現(xiàn)其他條件相同的情況下,生態(tài)用地上的PM2.5濃度比非生態(tài)用地上低32.29%,進(jìn)而探究了生態(tài)空間的PM2.5削減效益及其空間依賴性.結(jié)果表明,2000年與2015年,北京市生態(tài)空間削減全市范圍內(nèi)PM2.5濃度4.64和9.03μg/m3,帶來的以非意外總死亡健康終點(diǎn)記的人群健康經(jīng)濟(jì)效益分別達(dá)7954～15896萬元與21980～43927萬元;生態(tài)空間的PM2.5削減效益存在著空間溢出作用,且不同土地利用類型對(duì)其響應(yīng)方式不同;結(jié)構(gòu)和規(guī)模會(huì)影響生態(tài)空間的效益發(fā)揮,線狀生態(tài)空間在影響范圍、污染物削減效果以及人群健康效益方面均優(yōu)于面狀生態(tài)空間,且其比較優(yōu)勢(shì)隨著規(guī)模的擴(kuò)大愈發(fā)凸顯.建議城市生態(tài)空間建設(shè)中合理利用其空間特性以提高生態(tài)效益與資源利用效率,在城市中心地區(qū)增建小型、點(diǎn)狀或線狀的生態(tài)空間,從而在土地資源極度稀缺的情況下最大化其空氣質(zhì)量改善效益.

城市生態(tài)空間；PM2.5；健康效益；空間依賴性；土地利用

生態(tài)空間(Ecological space)是指自然覆蓋的、能夠提供多種生態(tài)服務(wù)的生態(tài)要素空間實(shí)體.與一般生態(tài)空間相比,城市生態(tài)空間規(guī)模較小、具有人工性,但更強(qiáng)調(diào)多種生態(tài)服務(wù)的綜合性,同時(shí)對(duì)居民日常生活有著更加直接的影響[1].

生態(tài)空間引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注.大量研究表明,生態(tài)空間能夠有效改善空氣質(zhì)量[2-18],城市森林在削減大氣顆粒物(PM)濃度方面的作用尤為顯著[19].同時(shí),生態(tài)空間在供給生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時(shí)往往呈現(xiàn)出一定的空間特性[20],如周邊的土地開發(fā)利用會(huì)導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)的退化,呈現(xiàn)出空間溢出效應(yīng)[21-22];位于森林邊緣的樹木能夠比位于中間的樹木更有效地沉積空氣中的顆粒物,呈現(xiàn)出邊緣效應(yīng)[23-24];另外,隨著規(guī)模的擴(kuò)大,生態(tài)空間的規(guī)模效應(yīng)會(huì)從正效應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)檎?yīng)與負(fù)效應(yīng)的疊加,甚至最終導(dǎo)致總效益的遞減[25].這些空間依賴性的存在決定了生態(tài)空間的規(guī)模、結(jié)構(gòu)等空間屬性會(huì)對(duì)其生態(tài)效益帶來巨大影響[25];若忽視這種空間依賴性,則極有可能導(dǎo)致資源利用的低效甚至無效.特別地在空氣污染和土地稀缺等城市病問題突出的背景之下,探究生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間依賴性,并以此為依據(jù)優(yōu)化生態(tài)空間的供給與規(guī)劃布局、實(shí)現(xiàn)由增量擴(kuò)張到存量?jī)?yōu)化的轉(zhuǎn)型顯得尤為重要[26-30].

在生態(tài)空間對(duì)空氣質(zhì)量的影響方面,主要有兩類研究:一類研究以監(jiān)測(cè)點(diǎn)為圓心設(shè)置緩沖區(qū),利用區(qū)內(nèi)生態(tài)空間面積占比、斑塊數(shù)量、邊緣密度、聚集程度等景觀指數(shù)與PM2.5濃度進(jìn)行回歸,發(fā)現(xiàn)生態(tài)空間的幾何特征會(huì)顯著影響PM2.5濃度[3-4,31-32];另一類在生態(tài)空間內(nèi)部和周邊不同范圍內(nèi)設(shè)置監(jiān)測(cè)點(diǎn),對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸或?qū)Ρ确治?揭示顆粒物削減作用呈現(xiàn)的空間衰減規(guī)律[14].但這些研究并不以生態(tài)空間本身為研究對(duì)象,未能識(shí)別生態(tài)空間的規(guī)模和結(jié)構(gòu)等關(guān)鍵要素對(duì)空氣質(zhì)量改善的作用.

鑒于此,本文以土地利用和生態(tài)服務(wù)供給中存在的空間依賴性為理論基礎(chǔ),利用2000年與2015年北京市PM2.5年均濃度數(shù)據(jù)和土地利用數(shù)據(jù),將30m*30m土地利用柵格作為研究單元,通過將鄰近土地利用納入多元線性回歸模型,探究生態(tài)空間對(duì)PM2.5的削減作用及其空間依賴性,分析生態(tài)空間的結(jié)構(gòu)和規(guī)模對(duì)空氣質(zhì)量的改善效益,以期為城市生態(tài)空間規(guī)劃建設(shè)提供科學(xué)支撐.

1 研究對(duì)象及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究對(duì)象

作為我國(guó)的政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心,北京市是我國(guó)城市化程度最高、人口密度最大、經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的超大城市之一.北京市域面積為16,800km2,《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)顯示2000年北京市常住人口為1363.6萬人,2015年增長(zhǎng)至2170.5萬人.從2000～ 2015年,北京市域范圍內(nèi)PM2.5年均濃度從26.9μg/ m3增加至48.4μg/m3,提高近一倍[33];而從空間分布上看,高濃度地區(qū)與人口聚集區(qū)域基本重合,都位于城區(qū)與新城區(qū).這對(duì)城市生態(tài)空間的科學(xué)合理規(guī)劃提出了更高的要求.在生態(tài)空間建設(shè)方面,2017年發(fā)布的《北京城市總體規(guī)劃(2016-2035年)》提出要構(gòu)建多類型、多層次、多功能、成網(wǎng)絡(luò)的高質(zhì)量綠色空間體系,通過建設(shè)、修復(fù)等途徑擴(kuò)大生態(tài)空間、構(gòu)建城市藍(lán)綠系統(tǒng),將北京打造成為藍(lán)綠交織的森林城市[34].

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)集包括PM2.5濃度數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)以及控制變量數(shù)據(jù).變量描述如表1所示.

表1 變量描述

本文選用美國(guó)哥倫比亞大學(xué)國(guó)際地球科學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)中心基于衛(wèi)星數(shù)據(jù)反演得到的全球地面細(xì)顆粒物(PM2.5)每0.01度網(wǎng)格單元(寬度約為1km)分布數(shù)據(jù)[33](如圖1).該數(shù)據(jù)測(cè)算方法科學(xué),具有較高可信度.

目前普遍采用的生態(tài)空間建設(shè)結(jié)構(gòu)可大致分為三類:點(diǎn)狀,如屋頂花園等微綠地;線狀,如沿路而建的防護(hù)綠廊;面狀,如中央公園等較大規(guī)模的綠地.城市生態(tài)空間總體布局可視為這三類結(jié)構(gòu)的組合.為了比較不同規(guī)模、不同結(jié)構(gòu)的城市生態(tài)空間的空氣質(zhì)量改善效益,本文以現(xiàn)有生態(tài)空間的最小規(guī)模作為研究尺度選擇的參考依據(jù).根據(jù)《城市綠地分類標(biāo)準(zhǔn)》[39]的界定,規(guī)模較小、布局靈活的帶狀游園的寬度須大于12m.因此,本文選用中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn) 30m*30m土地利用柵格數(shù)據(jù),以盡可能涵蓋從小到大各種規(guī)模的城市綠地.數(shù)據(jù)包含了耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用土地6個(gè)一級(jí)土地利用類型.本研究將林地、草地、水域統(tǒng)一劃分為生態(tài)用地(es=1),將耕地、建設(shè)用地和未利用地統(tǒng)一劃分為其他用地(es=0).

圖1 北京市PM2.5年均濃度

圖2 相鄰生態(tài)用地占比示意

已有研究表明,PM2.5濃度的影響因素包括土地利用方式、環(huán)境條件、氣候條件、人類活動(dòng)等[3,10,12,15-17,23,40].通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)分析,剔除相關(guān)性較高的變量,最終選擇生態(tài)空間質(zhì)量(歸一化植被覆蓋指數(shù))、氣候因素(年均降水、年均氣溫)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素(經(jīng)濟(jì)密度、路網(wǎng)密度)以及年份變量作為控制變量.其中,歸一化植被指數(shù)、年均降水、年均氣溫、經(jīng)濟(jì)密度數(shù)據(jù)均來自于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心公布的空間數(shù)據(jù)[41-44],根據(jù)消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)密度數(shù)據(jù)進(jìn)行折算(以2000年不變價(jià)計(jì));路網(wǎng)密度數(shù)據(jù)利用北京市道路數(shù)據(jù)與街區(qū)數(shù)據(jù)提取得到(來源于全國(guó)地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)).

本文將每個(gè)土地利用柵格周圍的8個(gè)柵格視為其相鄰?fù)恋貑卧?用變量prox表示相鄰單元中生態(tài)用地占比,prox的具體計(jì)算方法為:

如圖2,方格中數(shù)字即為本柵格的相鄰生態(tài)用地占比.

1.3 模型設(shè)定

研究單元共18,206,383個(gè),由于空間數(shù)據(jù)的空洞,2a實(shí)際觀測(cè)單元數(shù)共36,389,937個(gè).本研究采用多元線性模型,以PM2.5年均濃度對(duì)數(shù)為因變量,通過引入用地類型變量es,觀察生態(tài)用地對(duì)污染物濃度的影響;引入相鄰單元中生態(tài)用地占比變量prox,以研究相鄰?fù)恋乩脿顩r對(duì)某個(gè)單元空氣質(zhì)量的影響;引入變量es與prox的交互項(xiàng),研究相鄰生態(tài)用地對(duì)不同類型用地上PM2.5濃度的影響.最終模型設(shè)定如下:

式中:NDVI為歸一化植被覆蓋指數(shù),表示生態(tài)用地的質(zhì)量;METEO表示氣候控制變量,包括年均氣溫對(duì)數(shù)值與年均降水對(duì)數(shù)值;SOC表示社會(huì)經(jīng)濟(jì)控制變量,包括經(jīng)濟(jì)密度對(duì)數(shù)、路網(wǎng)密度以及各自與用地類型變量es的交互項(xiàng),以表征不同用地上人類活動(dòng)影響的不連續(xù)性;YEAR為年份變量.

2 實(shí)證結(jié)果

OLS回歸結(jié)果如表2所示.模型擬合優(yōu)度為0.88,所有變量均在0.01水平上顯著,擬合結(jié)果良好.

表2 OLS回歸結(jié)果

注:*<0.1; **<0.05; ***<0.01.

圖3 相鄰生態(tài)用地占比對(duì)PM2.5濃度的影響

3 討論

3.1 生態(tài)空間的空氣質(zhì)量改善效益

3.1.1 PM2.5濃度削減效益 利用OLS回歸結(jié)果,進(jìn)一步計(jì)算得到北京市生態(tài)空間帶來的PM2.5濃度削減情況(圖4).從濃度削減程度上看,生態(tài)空間內(nèi)部的污染物濃度平均削減值在2000年與2015年分別為8.29和16.23μg/m3,而由溢出效應(yīng)帶來的周邊非生態(tài)空間上的污染物濃度削減量?jī)H為0.10與0.17μg/m3,表明生態(tài)空間的污染物濃度削減作用主要通過直接削減實(shí)現(xiàn).

圖4 生態(tài)空間帶來的PM2.5濃度削減

從北京市整體平均來看,生態(tài)空間通過直接和間接削減達(dá)到了改善空氣質(zhì)量的作用:2000年和2015年,生態(tài)空間分別使全市范圍內(nèi)PM2.5年均濃度降低4.64和9.03μg/m3,其空氣質(zhì)量改善效益在污染更嚴(yán)重的2015年更加明顯.

3.1.2 人群健康效益 作為空氣污染中最主要的致病因素,PM2.5會(huì)對(duì)人體健康帶來嚴(yán)重威脅,進(jìn)而造成巨大的社會(huì)經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[49-50].借鑒高婷等[38]采用的人群暴露-反應(yīng)關(guān)系和經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估模型,進(jìn)一步對(duì)各用地單元上由PM2.5濃度降低帶來的人群健康效益進(jìn)行計(jì)算.本文關(guān)注呼吸系統(tǒng)疾病死亡、循環(huán)系統(tǒng)死亡和非意外總死亡三類健康終點(diǎn)的健康效益.

設(shè)某一PM2.5濃度水平上的人群健康效應(yīng)值為,計(jì)算公式為[51]:

式中:為暴露-反應(yīng)關(guān)系系數(shù),指PM2.5濃度每變化1μg/m3帶來的人群健康效應(yīng)終點(diǎn)變化比例;為引起居民健康效應(yīng)的PM2.5濃度,0為未能引起人群健康效應(yīng)的PM2.5臨界濃度(WHO推薦值為10μg/m3);和0分別表示PM2.5濃度處于和0時(shí)的人群健康效應(yīng).

由PM2.5污染造成的健康價(jià)值損失等于健康損害人數(shù)與健康損害人數(shù)單位價(jià)值的乘積[52]:

式中:Cost為PM2.5造成的健康終點(diǎn)損害價(jià)值總和;表示健康終點(diǎn)變化量,即人群健康效應(yīng)與污染暴露人口的乘積;VOSL表示社會(huì)為防止一個(gè)社會(huì)成員早死而愿意付出的價(jià)值,即健康終點(diǎn)變化量對(duì)應(yīng)的單位價(jià)值.

假設(shè)生態(tài)空間不發(fā)揮任何作用時(shí),利用回歸結(jié)果模擬得到PM2.5的濃度值為C;生態(tài)空間發(fā)揮直接削減與間接削減作用時(shí),濃度值為濃度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)2,則由生態(tài)空間帶來的人群健康效應(yīng)減小量為:

由此帶來的健康損害人數(shù)減少量d和人群健康效益HB(即健康終點(diǎn)損害價(jià)值Cost的減少量)為:

基于已有研究,計(jì)算公式中各參數(shù)取值及單位如表3所示.由于2000年與2015年北京市全域PM2.5濃度值都高于WHO所推薦的0值10μg/m3,故將所有人口作為PM2.5污染暴露人口進(jìn)行計(jì)算,這也與已有研究結(jié)果相符[53].將各用地單元上的PM2.5濃度以及人口代入式(5)～(7),計(jì)算得到北京市域范圍內(nèi)由生態(tài)空間帶來的三類健康終點(diǎn)的健康經(jīng)濟(jì)效益如圖5所示.文中經(jīng)濟(jì)效益均為2011年價(jià)格[38].

表3 參數(shù)取值

注: 本表參數(shù)取值分別來自文獻(xiàn)[35-38],其中VOSL為2011年價(jià)格.

圖5 生態(tài)空間帶來的健康經(jīng)濟(jì)效益

柱形圖上邊界與下邊界分別對(duì)應(yīng)VOSLmax與VOSLmin

結(jié)果顯示,北京市生態(tài)空間通過降低PM2.5濃度帶來的健康經(jīng)濟(jì)效益十分顯著,2000年三類健康終點(diǎn)的健康效益分別為947～1893萬元、2343～4684萬元和7954～15896萬元;2015年三類健康終點(diǎn)的健康效益分別為2653～5266萬元、6460～12911萬元和21980～43927萬元,平均為2000年的2.8倍左右.

對(duì)北京市土地利用、空氣質(zhì)量以及人口分布進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),相較于2000年,2015年北京市生態(tài)空間面積略有減少,但PM2.5濃度大幅提高且人口密度急劇增加.由此推知,這15a間的人群健康經(jīng)濟(jì)效益差異主要來源于污染的加劇和暴露人口的增多.這進(jìn)一步說明了在污染嚴(yán)重、人口密集地區(qū)合理建設(shè)生態(tài)空間的重要意義.

3.2 生態(tài)空間結(jié)構(gòu)與規(guī)模的影響

面積相同的生態(tài)用地單元可以組合形成不同規(guī)模的面狀和線狀兩種結(jié)構(gòu)的生態(tài)空間(如圖6),相應(yīng)地,受到溢出效應(yīng)影響的相鄰非生態(tài)用地單元數(shù)量也不同(如圖7).

圖6 不同規(guī)模、不同結(jié)構(gòu)的生態(tài)空間

圖7 生態(tài)空間的相鄰非生態(tài)用地單元數(shù)量

3.2.1 對(duì)PM2.5濃度的影響 設(shè)兩種不同類型用地上的PM2.5濃度分別為2015年平均水平,即生態(tài)用地上為35.02μg/m3,非生態(tài)用地上為58.04μg/m3.每單元生態(tài)用地的建設(shè)維護(hù)成本為1且保持不變,由生態(tài)空間帶來的PM2.5濃度平均削減值為(包括兩個(gè)空間范圍內(nèi)的平均削減濃度值:生態(tài)空間范圍和受生態(tài)空間影響的周邊非生態(tài)空間范圍),用/來衡量其PM2.5濃度削減效率.利用回歸結(jié)果進(jìn)行模擬估算,結(jié)果如圖8所示.

據(jù)圖8(a)可知,線狀生態(tài)空間的PM2.5濃度削減效果略優(yōu)于面狀生態(tài)空間.生態(tài)空間范圍內(nèi)的PM2.5濃度削減值遠(yuǎn)高于相鄰非生態(tài)空間,表明直接削減是生態(tài)空間改善空氣質(zhì)量的最主要途徑.線狀生態(tài)空間中,每個(gè)生態(tài)用地單元都處于“邊緣”,其直接削減作用受到來自相鄰生態(tài)用地的抑制作用更小,因此其濃度平均削減量高于面狀生態(tài)空間,但差距并不明顯.

圖8 生態(tài)空間帶來的PM2.5濃度削減對(duì)比

生態(tài)單元數(shù)量為1時(shí),生態(tài)空間內(nèi)的濃度削減效率為16.68

類似的,對(duì)于周邊非生態(tài)空間來說,線狀生態(tài)空間帶來的間接削減效果比面狀生態(tài)空間稍強(qiáng),但差距并不顯著.盡管如此,由于線狀生態(tài)空間的特殊形狀,其溢出效應(yīng)所能影響的相鄰非生態(tài)單元數(shù)量遠(yuǎn)高于面狀生態(tài)空間(圖7),且規(guī)模越大,差距越大.因此即使兩種結(jié)構(gòu)生態(tài)空間的濃度平均削減值相差無幾,線狀生態(tài)空間也能夠惠及更多的非生態(tài)空間,且這一優(yōu)勢(shì)隨規(guī)模擴(kuò)大而愈發(fā)突出.

從規(guī)模上看,生態(tài)空間削減污染物濃度的規(guī)模效益呈現(xiàn)遞減的趨勢(shì).圖8(b)表明,獨(dú)立的點(diǎn)狀生態(tài)空間能夠最高效地削減PM2.5濃度;隨著規(guī)模的擴(kuò)大,生態(tài)空間的PM2.5濃度削減效率迅速下降,兩種結(jié)構(gòu)生態(tài)空間的變化趨勢(shì)基本一致.

3.2.2 對(duì)人群健康效應(yīng)的影響 進(jìn)一步地,利用3.1中的方法,以非意外總死亡為例,探究不同生態(tài)空間對(duì)受影響范圍內(nèi)人群健康效應(yīng)產(chǎn)生的總體影響.

分別取2015年不同用地類型上的人口密度均值[43],即生態(tài)用地上為436人/km2,非生態(tài)用地上為2416人/km2.對(duì)生態(tài)空間的總體健康效益HB以及平均每單元帶來的健康效益值HB/進(jìn)行估算,結(jié)果如圖9所示.

圖9(a)體現(xiàn)除了兩種結(jié)構(gòu)生態(tài)空間在人群健康效益方面的絕對(duì)差距.由于線狀生態(tài)空間與相鄰非生態(tài)用地的接觸范圍更大,同時(shí)非生態(tài)用地上的人口密度遠(yuǎn)高于生態(tài)用地(平均為生態(tài)用地的5.54倍),因此盡管生態(tài)空間的間接削減作用遠(yuǎn)小于直接濃度削減作用,并且兩種結(jié)構(gòu)生態(tài)空間的間接削減作用差距甚微(圖8),但是線狀生態(tài)空間能夠影響更多的暴露人口,帶來遠(yuǎn)高于面狀生態(tài)空間的健康效益.

同時(shí),隨著規(guī)模的逐漸擴(kuò)大,線狀生態(tài)空間影響的周邊非生態(tài)用地范圍迅速擴(kuò)張,其帶來的健康效益大幅提高,相較于面狀生態(tài)空間的比較優(yōu)勢(shì)愈發(fā)凸顯.如當(dāng)生態(tài)用地單元數(shù)量為4時(shí),線狀生態(tài)空間能夠比面狀生態(tài)空間多產(chǎn)生54～108元的健康效益;當(dāng)生態(tài)用地單元數(shù)量增加到36時(shí),這一差距擴(kuò)大到1342～2683元,增長(zhǎng)了近24倍.由此可以推知,由于建設(shè)用地上具有極高的人口密度與PM2.5濃度,在建成區(qū)內(nèi)部或周邊建設(shè)生態(tài)空間將產(chǎn)生巨大的健康效益.

圖9(b)表明,盡管平均每單元生態(tài)用地帶來的健康效益HB/隨規(guī)模的擴(kuò)大而遞減,但是與面狀生態(tài)空間相比,線狀生態(tài)空間的單位平均健康效益下降緩慢,并且當(dāng)其達(dá)到一定規(guī)模時(shí),平均每單元帶來的健康效益趨于穩(wěn)定,規(guī)模效益基本保持不變.這表明沿線狀對(duì)線狀生態(tài)空間進(jìn)行擴(kuò)建能夠帶來穩(wěn)定的邊際健康效益.

圖9 生態(tài)空間帶來的人群健康效益對(duì)比

扇面上邊界與下邊界分別對(duì)應(yīng)VOSLmax與VOSLmin

綜上可知,盡管在污染物濃度削減方面,線狀生態(tài)空間的優(yōu)勢(shì)并不突出,但是當(dāng)把人群健康效益納入考慮時(shí),線狀生態(tài)空間擁有相較于面狀生態(tài)空間的絕對(duì)優(yōu)勢(shì).

需要注意的是,本文僅對(duì)生態(tài)空間在空氣質(zhì)量改善方面存在的空間依賴性進(jìn)行討論,結(jié)論可能無法推廣至其他生態(tài)效益.另外,研究假設(shè)空氣質(zhì)量改善效益具有線性可加性,并未識(shí)別生態(tài)空間發(fā)揮效益時(shí)可能存在規(guī)模閾值效應(yīng)和異質(zhì)性的情況.

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

4.1.1 生態(tài)空間能夠顯著地降低空氣中的PM2.5濃度,帶來巨大的人體健康效益,并且這樣的效益隨著污染的加重以及暴露人口的增多愈發(fā)顯著,同時(shí)其呈現(xiàn)出來的空間溢出、邊緣效應(yīng)以及規(guī)模效益遞減表明該效益的確存在空間依賴性.

4.1.2 不同土地利用類型對(duì)空間溢出效應(yīng)的響應(yīng)方式不同.對(duì)非生態(tài)用地來說,相鄰生態(tài)用地有助于PM2.5濃度的降低;而對(duì)于生態(tài)用地來說,相鄰生態(tài)用地會(huì)降低空氣流速、不利于污染物擴(kuò)散,使其在削減PM2.5濃度時(shí)呈現(xiàn)出“邊緣效應(yīng)”.

4.1.3 生態(tài)空間的空氣質(zhì)量改善效益受到規(guī)模和結(jié)構(gòu)的共同影響.同樣規(guī)模的線狀生態(tài)空間能夠比面狀生態(tài)空間削減更多的PM2.5,影響更多的污染暴露人口,帶來更高的人群健康效益,同時(shí)沿線狀擴(kuò)建帶來的健康效益邊際增量更加穩(wěn)定;點(diǎn)狀生態(tài)空間在PM2.5濃度削減和改善人群健康方面的效率最高.

4.2 政策建議

4.2.1 城市生態(tài)空間的規(guī)劃建設(shè)中,應(yīng)合理利用城市中的“邊角空間”,見縫插綠,優(yōu)先考慮建設(shè)小型的、分散的點(diǎn)狀微綠地,也可依托現(xiàn)有建筑物進(jìn)行立體綠化,“以點(diǎn)帶面”,增強(qiáng)大型生態(tài)用地斑塊之間的連通性,從而提高城市生態(tài)空間的可達(dá)性與服務(wù)覆蓋范圍、發(fā)揮更大的生態(tài)效益,同時(shí)增強(qiáng)人們對(duì)城市多重空間的使用,提高土地資源利用效率[54-56].

4.2.2 借助水體、道路、風(fēng)景名勝區(qū)等已有城市元素,建設(shè)線狀生態(tài)空間,充分發(fā)揮其服務(wù)范圍廣、居民可接觸性強(qiáng)、功能多樣以及建設(shè)難度較低等特點(diǎn),有助于構(gòu)建城市生態(tài)網(wǎng)絡(luò),增強(qiáng)城市的生態(tài)韌性,同時(shí)服務(wù)于動(dòng)植物遷徙傳播的基本需求,有助于維護(hù)生物多樣性[55].

4.2.3 在布局方面,應(yīng)首先考慮人口密集、污染嚴(yán)重的城市內(nèi)部及其周邊地區(qū),以擴(kuò)大受益群體規(guī)模,最大化生態(tài)空間的健康效益.如道路兩旁的防護(hù)綠地能夠?yàn)橐苿?dòng)源排放的污染物提供關(guān)鍵的沉降場(chǎng)所,有力地阻隔污染物對(duì)人們的直接健康損害[15,57],對(duì)改善空氣質(zhì)量和保護(hù)人群健康都具有十分重要的意義.

未來亟需更多研究從多角度出發(fā),對(duì)生態(tài)空間的空間特性、作用機(jī)理等進(jìn)行深入探究,為推動(dòng)城市可持續(xù)發(fā)展以及滿足人民美好生活需求提供科學(xué)的支撐.

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中國(guó)人民大學(xué)環(huán)境學(xué)院周景博副教授與兩位匿名評(píng)審專家為本文修改提出了寶貴意見,在此致以誠(chéng)摯的感謝.

Effect and benefit of PM2.5reduction from urban ecological space: The case of Beijing.

WU Jian, YANG Zi-han, HU Lei*

(School of Environment and Natural Resources, Renmin University of China, Beijing 100872, China)., 2021,41(10)：4916～4925

Based on the theory of spatial dependency in ecosystem service, a multiple linear regression was estimated, which used the data of land use and annual average PM2.5concentration of Beijing in 2000 and 2015, and took land-use grids of 30m*30m as the research unit. The average PM2.5concentration in ecological space was found to be 32.29% lower than that in non-ecological space. The result was subsequently adopted to analyze the function of ecological space to reduce PM2.5and its spatial dependency. Results revealed that ecological space in Beijing reduced the PM2.5concentration by 4.64 and 9.03μg/m3in 2000 and 2015, respectively, and produced population health benefit amounting to 79.54～158.96 and 219.80～439.27million RMB; the performance of ecological space in reducing PM2.5concentration presented a spatial spillover effect, triggering converse responses depending on the land use type; and both the structure and scale affected the functioning of ecological space, with linear-structured ones outperforming planar-structured ones in terms of the non-ecological area being affected, pollutant concentration reduction as well as health benefit, and such competitive advantage grew with the scale of ecological space. Therefore, making sophisticated use of the spatial characteristic of ecological space helps in promoting the ecological benefit as well as the effective use of resources. Adding small, dot or linear-structured ecological space in the metropolitan areas could maximize the ecological benefit under the land constraint.

urban ecological space；PM2.5；health benefit；spatial dependency；land use

X32

A

1000-6923(2021)10-4916-10

吳 健(1973-),女,安徽歙縣人,教授,博士,研究方向?yàn)橘Y源與環(huán)境經(jīng)濟(jì)學(xué).發(fā)表論文100余篇.

2021-02-09

國(guó)家社科基金資助項(xiàng)目(18VSJ100);國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41571519);中國(guó)人民大學(xué)科學(xué)研究基金(中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金)(20XNH040)

* 責(zé)任作者, 博士研究生, leihu@ruc.edu.cn