城市形态与环境特征作为福建省空气污染暴露差异和不平等的驱动因素

《GeoHealth》：Urban Form and Environmental Characteristics as Drivers of Air Pollution Exposure Variability and Inequality in Fujian Province, China

PM2.5污染分布受城市形态与经济因素影响显著，研究基于福建85个县数据，发现高密度开发、经济活动集中及社会隔离加剧污染空间不平等，而植被覆盖和降水能有效缓解污染。通过主成分分析和网络分析，揭示了发展密度与经济活动是污染暴露的主要驱动，而社会隔离主导空间不平等。

　　空气污染，尤其是细颗粒物（如直径≤1微米的PM1、≤2.5微米的PM2.5和≤10微米的PM10），对人类健康和生态环境构成了重大威胁。这些微小颗粒物可以深入人体呼吸道，甚至进入血液系统，对健康产生深远影响。长期暴露于这些污染物会导致多种健康问题，包括心血管疾病、肺癌和呼吸系统疾病。世界卫生组织指出，空气污染每年导致数百万人过早死亡，尤其是在低收入和中等收入国家，这加剧了公共卫生系统的负担。除了对人类健康的影响，空气污染还破坏生态系统，导致水质恶化、植物生长受阻以及生物多样性减少，威胁生态系统的平衡和人类的可持续生存。

尽管空气污染通常与自然因素如水文、地形和气象条件相关，但城市形态和结构在塑造污染水平的空间分布中也扮演着日益重要的角色。城市形态指的是城市空间配置和组织方式，包括发展模式、设施分布和经济活动等。这些城市特征，如人口分布、开发密度、交通基础设施和设施集中度，对空气污染的空间分布起着关键作用。例如，开发密度、交通网络布局、工业区分布和绿化空间的可用性直接影响污染在城市中的分布情况。通常，环境因素如气候条件（温度、降水）和城市绿化（植被覆盖率）可以显著影响污染物的扩散。增加植被覆盖率已被证明有助于减少空气中的颗粒物，改善空气质量。然而，气候因素如气温上升和降水模式的变化也会影响污染物的运动和沉积，进一步复杂化问题。

城市化与环境变化的相互作用导致了福建地区空气污染分布的不均。空气污染的空间不平等指的是城市内不同区域之间污染水平的差异。研究显示，污染往往集中在低收入、人口密集的社区，而高收入、绿化较好的地区则空气质量较好。这种差异部分由城市化的具体模式决定，如高密度开发、交通网络分布和工业活动（Talkhabi等，2024）。最近的研究利用机器学习和高分辨率移动数据量化了微观尺度的暴露不平等，揭示了城市密度和社会经济分层如何共同塑造不均匀的污染分布（Zhang等，2022）。例如，一项在布朗克斯的研究结合了50万用户的高分辨率移动数据和空气污染测量，评估了PM2.5暴露的差异。结果显示，来自西班牙裔占多数和低收入社区的居民暴露水平显著高于其他群体。然而，一个尚未解决的问题是，城市特征如开发密度、经济活动和社会分层如何与环境因素共同影响污染分布和空间不平等。

为了解决这一研究空白，本研究探讨了城市形态、社会经济和环境因素如何解释福建省85个县空气污染分布的空间不平等。研究的主要问题包括：(a) 福建省各县空气污染的空间不平等程度有多大？(b) 污染分布和空间不平等能否通过不同的城市形态、社会经济和环境因素得到解释？为了回答这些问题，我们使用了中国高空气污染数据集（CHAP）中的全面数据集，包括PM1、PM2.5和PM10的浓度数据，以量化福建省各县空气污染的空间不平等。此外，我们还结合了高分辨率的城市移动数据和设施数据，以描述每个县的城市形态和结构。然后，我们探索了城市形态和社会经济如何影响污染分布和空间不平等，通过分析六种城市形态和社会经济特征（如道路密度、点位密度、人口密度和2020年GDP）以及六种环境特征（如年均温度、年均降水、归一化植被指数（NDVI）、转换压力指数（CPI）、通风系数（VC）和地表气压（SAP）来评估其潜在关系。我们使用空间基尼指数（SGI）来量化空气污染的空间不平等。随后，我们进行了主成分分析（PCA），以提取城市形态、社会经济和环境特征的潜在维度，并进一步使用网络分析来探讨污染物分布与PCA成分之间的相互作用，从而更深入地理解驱动空气污染不平等的因素。最后，我们讨论了综合城市设计策略，以应对快速城市化和环境变化带来的空气污染不平等。

本研究的结果表明，尽管总体空气污染水平存在显著差异，但污染暴露的空间不平等并不总是与这些水平直接相关。值得注意的是，虽然城市化程度较高的县显示更高的污染暴露，但在相似污染水平的地区也观察到了显著的污染分布差异。城市和社会经济特征如人口密度和道路密度与更高的污染暴露有显著关联，尤其是在更城市化的地区。相比之下，环境因素如植被覆盖率和降水显著降低了污染水平。主成分分析显示，开发密度和环境变化是总体污染水平的主要驱动因素，而经济活动和社会分层则促进了污染暴露的空间不平等。网络分析进一步验证了高密度城市开发加剧污染暴露，而社会经济分层导致污染在不同社区中的不均衡分布。这些发现强调了需要综合的城市规划策略，以应对这些城市和环境因素，从而减少空气污染不平等并促进更公平的城市环境。

本研究的分析表明，城市化和经济发展是空气污染水平的重要驱动因素，但其对污染暴露不平等的影响更为复杂。经济活动通过直接排放（如工业、商业和交通活动）和间接的社会经济分层（如经济中心集中在低收入社区）两条路径影响空气污染。例如，PM2.5的暴露水平与GDP和城市中心性指数（UCI）呈正相关，这表明经济中心和交通网络的集中可能会加剧污染不平等。同时，社会经济分层，如收入分隔，也通过社会经济条件的不平等影响污染分布，进一步说明了污染不平等需要从社会经济角度进行干预。因此，尽管城市形态决定了污染水平，但社会经济分层在污染不平等的形成中起着关键作用，这需要在政策设计中同时考虑排放减少和社会公平。

此外，本研究还发现，尽管植被覆盖率对减少空气污染有积极作用，但其对污染不平等的影响较为有限。这表明在城市规划中，除了增加绿化外，还需要考虑其他因素，如交通网络和工业布局，以减少污染暴露的不平等。同时，气象条件如温度、降水和通风系数对污染物的扩散和累积有重要影响，这些因素在不同地区之间存在显著差异。例如，沿海地区的高气压和低通风系数可能导致污染物在低洼地区聚集，而山区的高通风系数有助于污染物的扩散。因此，为了有效减少空气污染不平等，城市规划应综合考虑这些环境动态。

本研究的结果对城市规划和政策制定具有重要意义。随着城市化进程的加快，制定减少空气污染暴露空间不平等的政策变得尤为重要。这不仅涉及改善高密度城市区域的环境质量，还应确保弱势群体不会因污染而受到不成比例的影响。城市规划者应考虑将绿色基础设施融入城市规划，如在高暴露社区建立连接的绿地和植被屏障，以减少颗粒物的扩散。此外，应推动以交通为导向的发展（TOD），通过将经济适用房与交通基础设施结合，解决暴露不平等和交通贫困问题，确保公平地获取清洁空气和交通资源。通过优先考虑这些基于证据的策略，并结合通风模式和大气条件等环境动态，城市规划者可以创建更具针对性、包容性的解决方案，以减少空气污染的不平等，并促进更健康、可持续的城市环境。未来的研究应进一步探讨不同省份和城市群之间的这些模式，以更全面地理解城市化与污染之间的关系。同时，应考虑在疫情前后使用不同年份的数据，以更准确地捕捉空气污染暴露不平等的长期趋势。