中国PM 2.5 浓度值与能源消费的时空关系分析研究
发布时间：2021-08-04 04:47
随着中国经济快速发展,PM2.5污染越来越严重。高浓度PM2.5污染不仅污染生态环境,而且严重影响人们的生产生活,甚至危害人们的健康。鉴于此,揭示PM2.5污染的空间分布,掌握PM2.5污染发展规律,进一步减少PM2.5污染亟待解决。我国自古以来就是能源消费大国,能源消费与经济发展息息相关,它能推动经济社会持续发展,但能源过度不合理消耗也会带来相应的环境污染问题,进而影响人类生产生活。为进一步探究能源消费总量如何影响PM2.5浓度值,研究以我国地级及以上城市年均PM2.5浓度值和能源消费总量为基础数据,探究了二者之间的时空关系。研究基于2000-2017年加拿大达尔豪斯大学提供的中国年均PM2.5浓度影像数据,从不同角度分析了年均PM2.5浓度值的时空分布及演化规律;基于1992-2017年夜间灯光数据和《中国能源统计年鉴》提供的能源消费总量数据（2000-2017年）,在利用夜间灯光数据模...
【文章来源】：云南师范大学云南省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究技术路线
第2章研究区概况与数据来源9第2章研究区概况与数据来源2.1研究区概况研究区域空间分布如图2.1所示。主要从三个层面着手分析，一个层面是全国，改革开放以来，能源消耗增加，中国能源消费总量已从1978年的57144万吨标准煤增加到2018年的464000万吨标准煤，能源消费总量不断攀升，带动经济迅速发展的同时不可避免的会带来环境污染。随着城市化进程的快速发展，PM2.5污染越来越严重。高PM2.5污染必会带来环境负荷，影响人类生产生活。另一个层面是区域规模，根据国务院发展研究中心在2005年发布的《地区协调发展的战略和政策》报告，在中国四大板块（东部、中部、西部、东北）的基础上将中国划分为八个经济区：包括大西北综合经济区（甘肃、新疆、青海、宁夏、西藏）、大西南综合经济区（广西、重庆、贵州、四川、云南）、长江中游综合经济区（安徽、江西、湖南、湖北）、黄河中游综合经济区（山西、陕西、河南、内蒙古）、南部沿海经济区（福建、广东、海南）、东部沿海综合经济区（上海、江苏、浙江）、北部沿海综合经济区（山东、天津、河北、北京）、东北综合经济区（黑龙江、吉林、辽宁）。图2.1研究区域空间分布图
第3章中国年均PM2.5浓度值时空分析13第3章中国年均PM2.5浓度值时空分析3.1年均PM2.5影像数据验证及预处理3.1.1年均PM2.5影像数据验证从全国空气质量数据监测平台上获取了我国PM2.5监测站点。空间分布如图3.1所示，可以看到，自2014年到2019年，我国PM2.5监测站点个数明显增加，2014年监测站点主要分布在北部沿海地区与东部沿海地区，零星分布在其它地区；2019年监测站点覆盖范围较2014年广。监测站点空间分布主要呈现东部多于西部，且多集中在经济发达、人口众多的省份。但总的来说，监测站点日益增多，覆盖面越来越广。经统计，全国空气质量数据监测平台显示2014年监测站点共有935个，截止2019年8月，统计的监测站点个数达1619个。虽然我国监测站点总数增加明显，但在研究PM2.5上仍存在站点分布不均匀的现象，这使得全面有效实时监测PM2.5污染的难度加大。监测站点少、分布不均匀、监测耗时大、耗资大，是研究我国PM2.5污染存在的难题。因此研究放弃了从监测站点入手，选取了研究常用的年均PM2.5影像数据，为了确保从加拿大豪斯大学对地观测组网站上下载的影像数据是可用的，需要进一步验证PM2.5实测数据与影像数据之间的相关性。图3.1我国PM2.5监测站点空间分布
本文编号：3321034
【文章来源】：云南师范大学云南省
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
研究技术路线
第2章研究区概况与数据来源9第2章研究区概况与数据来源2.1研究区概况研究区域空间分布如图2.1所示。主要从三个层面着手分析，一个层面是全国，改革开放以来，能源消耗增加，中国能源消费总量已从1978年的57144万吨标准煤增加到2018年的464000万吨标准煤，能源消费总量不断攀升，带动经济迅速发展的同时不可避免的会带来环境污染。随着城市化进程的快速发展，PM2.5污染越来越严重。高PM2.5污染必会带来环境负荷，影响人类生产生活。另一个层面是区域规模，根据国务院发展研究中心在2005年发布的《地区协调发展的战略和政策》报告，在中国四大板块（东部、中部、西部、东北）的基础上将中国划分为八个经济区：包括大西北综合经济区（甘肃、新疆、青海、宁夏、西藏）、大西南综合经济区（广西、重庆、贵州、四川、云南）、长江中游综合经济区（安徽、江西、湖南、湖北）、黄河中游综合经济区（山西、陕西、河南、内蒙古）、南部沿海经济区（福建、广东、海南）、东部沿海综合经济区（上海、江苏、浙江）、北部沿海综合经济区（山东、天津、河北、北京）、东北综合经济区（黑龙江、吉林、辽宁）。图2.1研究区域空间分布图
第3章中国年均PM2.5浓度值时空分析13第3章中国年均PM2.5浓度值时空分析3.1年均PM2.5影像数据验证及预处理3.1.1年均PM2.5影像数据验证从全国空气质量数据监测平台上获取了我国PM2.5监测站点。空间分布如图3.1所示，可以看到，自2014年到2019年，我国PM2.5监测站点个数明显增加，2014年监测站点主要分布在北部沿海地区与东部沿海地区，零星分布在其它地区；2019年监测站点覆盖范围较2014年广。监测站点空间分布主要呈现东部多于西部，且多集中在经济发达、人口众多的省份。但总的来说，监测站点日益增多，覆盖面越来越广。经统计，全国空气质量数据监测平台显示2014年监测站点共有935个，截止2019年8月，统计的监测站点个数达1619个。虽然我国监测站点总数增加明显，但在研究PM2.5上仍存在站点分布不均匀的现象，这使得全面有效实时监测PM2.5污染的难度加大。监测站点少、分布不均匀、监测耗时大、耗资大，是研究我国PM2.5污染存在的难题。因此研究放弃了从监测站点入手，选取了研究常用的年均PM2.5影像数据，为了确保从加拿大豪斯大学对地观测组网站上下载的影像数据是可用的，需要进一步验证PM2.5实测数据与影像数据之间的相关性。图3.1我国PM2.5监测站点空间分布
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