中国特大城市郑州居民收入分层与高分辨率住宅排放清单的关联性研究

本研究针对中国特大城市郑州，首次构建了基于收入分层的500米高分辨率住宅排放清单，量化了NOx、SO2、PM2.5等9类污染物的排放特征。研究发现溶剂使用贡献95%的VOCs排放，烹饪贡献57%以上的PM2.5和OC排放，而低收入群体承担50%以上的SO2/CO/BC排放。该研究为精准制定区域差异化减排策略提供了科学依据。

　　

随着中国工业污染治理的深化，住宅排放对区域空气质量的相对贡献日益凸显。郑州作为中部地区污染最严重的特大城市之一，2020年PM_2.5浓度达58 μg/m³，超出WHO标准3.8倍，但传统排放清单因缺乏社会经济维度参数而存在精度局限。郑州大学研究团队创新性地融合收入分层数据、网络爬取的社区地理信息和动态排放模型，首次揭示了居民收入水平与污染物空间分布的定量关联。

研究采用三大关键技术：基于网络爬虫获取的社区级收入分层数据、500米网格化GIS空间分析系统，以及整合燃料类型（煤炭/管道天然气PNG）与消费行为的排放因子库。数据来源于郑州市12个行政区的5类收入群体（2019年统计年鉴）和实地调研的能源使用模式。

研究结果

1. 区域排放特征：2019年郑州城区住宅排放总量显示，VOCs（4050.4吨）和CO（2661.7吨）最为突出，PM_2.5排放达817.4吨。溶剂使用贡献95%的VOCs，烹饪贡献57%的PM_2.5，煤炭燃烧则主导SO₂（87%）和BC（92%）排放。

2. 收入驱动差异：低收入群体贡献50%以上的SO₂/CO/BC排放，而高收入群体排放30%的NO_x/NH₃/VOCs。空间上，NO_x和VOCs排放与高收入人群分布重合，集中于市中心；燃煤相关污染物则聚集在巩义等远郊区县。

3. 横向对比：郑州人均PM_2.5排放显著高于河南省平均水平，其住宅NO_x排放强度是石家庄的1.3倍，反映能源结构（如PNG普及率）和收入差异的复合影响。

结论与意义
该研究首次证实中国城市存在"收入-排放"双极分化现象：低收入社区因依赖固体燃料产生高PM_2.5/BC排放，而高收入群体通过溶剂使用和集中供暖推高VOCs/NO_x负荷。提出的收入分层排放模型将传统清单分辨率提升至社区尺度，为《Environmental Pollution》提供了环境公平性研究的新范式。成果可直接支持郑州"PM_2.5与O₃协同防控"项目（20220347A），并为发展中国家高密度城市制定精准减排政策提供方法论参考。