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论文编号 202103-325
论文题目 基于复杂网络的PM2.5空间关联及影响因素分析
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基于复杂网络的PM2.5空间关联及影响因素分析

首发时间:2021-03-29

任英华 1   

任英华(1975-),女,湖南大学金融与统计学院教授,博导,主要研究方向:风险管理与金融统计、宏观经济统计

秦艺源 1   

秦艺源(1995-),女,湖南大学金融与统计学院硕士研究生,主要研究方向:风险管理与金融统计

刘黎思 1   

刘黎思(1996-),男,湖南大学金融与统计学院硕士研究生,主要研究方向:风险管理与金融统计

丁浩珂 1   

丁浩珂(1996-),男,湖南大学金融与统计学院硕士研究生,主要研究方向:风险管理与金融统计

  • 1、湖南大学金融与统计学院,长沙 410000

摘要:基于2004-2019年我国各省PM2.5空气质量数据,以及2019年长三角、京津冀、大珠三角和中原城市群的85个城市PM2.5空气质量数据,利用修正的引力模型和皮尔逊相关系数,识别我国各省以及四大城市群空气污染PM2.5的空间关联关系。同时利用QAP相关分析和回归分析深入剖析我国空气污染PM2.5的影响因素。研究表明:我国的PM2.5的空间溢出已经突破了地理上邻近地区的影响,呈现出复杂的空间溢出特征;北京、浙江、广东等东部发达地区占据网络主导位置,西部偏远地区如广西、贵州等省份位于网络边缘;四大城市群内部的关联网具有更强的稳定性,呈现明显的小世界特征,杭州、滁州、无锡等是主要污染城市;空间邻接关系、产业聚集差异、经济发展差异和人口结构差异对PM2.5空间溢出具有显著的正影响。本文提出了创新PM2.5污染联防联控的体系以及协同治理PM2.5污染的思路,构建一个区域以主要污染城市为中心,整体以城市群为中心,区域边界不断扩大的PM2.5污染跨区域协同防控系。

关键词: 复杂网络 大气污染 空间关联性

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Analysis of PM2.5 Spatial Relation and Influencing Factors Based on Complex Network

REN Yinghua 1   

任英华(1975-),女,湖南大学金融与统计学院教授,博导,主要研究方向:风险管理与金融统计、宏观经济统计

QIN Yiyuan 1   

秦艺源(1995-),女,湖南大学金融与统计学院硕士研究生,主要研究方向:风险管理与金融统计

LIU Lisi 1   

刘黎思(1996-),男,湖南大学金融与统计学院硕士研究生,主要研究方向:风险管理与金融统计

DING Haoke 1   

丁浩珂(1996-),男,湖南大学金融与统计学院硕士研究生,主要研究方向:风险管理与金融统计

  • 1、Finance and Statistics School,Hunan University,Changsha 410000

Abstract:Based on the PM2.5 air quality data of various provinces in China from 2004 to 2019, and the PM2.5 air quality data of 85 cities in the Yangtze River Delta, Beijing-Tianjin-Hebei, Pearl River Delta and Central Plains urban agglomerations in 2019, using the modified gravity model and Pearson correlation Coefficient, to identify the spatial correlation of air pollution PM2.5 in various provinces and four major urban agglomerations in China. At the same time, QAP correlation analysis and regression analysis are used to deeply analyze the influencing factors of my country\'s air pollution PM2.5. Research has shown that China\'s PM2.5 spatial spillover has broken through the influence of geographically neighboring areas, presenting complex spatial spillover characteristics; the eastern developed areas such as Beijing, Zhejiang, and Guangdong occupy the dominant position in the network, and the remote areas in the west such as Guangxi and Guizhou Other provinces are located at the edge of the network; the interconnected networks within the four major urban agglomerations are more stable and show obvious characteristics of a small world. Hangzhou, Chuzhou, and Wuxi are the major polluting cities; spatial adjacency, differences in industrial agglomeration, and differences in economic development The difference in population structure and population structure has a significant positive impact on the PM2.5 spatial spillover. This paper proposes an innovative system for the joint prevention and control of PM2.5 pollution and the idea of coordinated management of PM2.5 pollution, to build a region centered on the major polluting cities, the overall center of the urban agglomeration, and the continuous expansion of the regional boundary of PM2.5 pollution. Regional coordinated prevention and control system.

Keywords: complex network air pollution;spatial correlation

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任英华,秦艺源,刘黎思,等. 基于复杂网络的PM2.5空间关联及影响因素分析[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2021-03-29]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202103-325.

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