李梦航 阙翔 刘金福 苏少强 丁晓婷

摘 要：利用2015年全国城市PM2.5监测资料，通过全局最小二乘（OLS）和地理加权回归（GWR）分析影响PM2.5浓度的社会经济和自然因素的空间异质性。结果表明：市区人口对PM2.5浓度有正向影响，而年降水量与PM2.5浓度呈负相关。由于地区经济发展水平不同及地理环境的差异，工业用电量和年均气温对PM2.5影响具有明显的空间差异性特征。相比OLS模型，GWR模型可以更好地揭示社会经济和自然因素对PM2.5浓度影响强弱及作用方向。工业用电量在工业化水平相对较低的云贵高原市域呈现正向影响，年均气温在南方城市具有负向影响。因此，可根据不同因素对PM2.5影响的空间差异性特征，制定具有针对性污染治理政策。

关键词：PM2.5;空气污染;空间异质性;地理加权回归

中图分类号：X513  文献标识码：A  文章编号：1673-260X（2021）01-0037-05

自改革开放以来中国城镇化水平快速发展，2017年中国城镇化水平已超过世界平均水平3.7个百分点[1]，与此同时，工业化也在高速推进。然而，长期的高强度城市化建设和高排放的生产模式引发了严重的大气污染问题，城市雾霾天气频发[2]。研究发现，PM2.5是大气雾霾频发最重要的污染物[3]，其不仅可以降低大气能见度[4]影响人们安全出行，而且能够进入人体呼吸系统，引发呼吸系统、心血管系统等相关疾病[5，6]，增加暴露人群的死亡风险[7]，严重危害人类健康。PM2.5污染已成为阻碍人类生存质量提高和城市可持续发展的重要因素。

目前，PM2.5科学防控已成为生态环保领域中关注的焦点，众多学者针对PM2.5浓度影响因素展开深入研究。……