中国PM2.5城乡差异演变的关键驱动因素及未来调控策略

本研究系统量化了2000-2020年中国299个城市PM2.5城乡差异（URD-PM2.5）的时空演变规律，首次揭示排放（emissions）、城市景观格局（ULP）和气象条件（meteorology）三大因素的动态贡献率，发现排放贡献率从29%升至45%并取代气象成为主导因素，同时识别出未来173个城市对排放敏感、110个南方城市对ULP敏感的区域差异化特征，为制定精准协同治污政策提供科学依据。

　　

Highlight

本研究通过地理时空加权回归模型（GTWR）量化了2000-2020年中国299个城市PM_2.5城乡差异（URD-PM_2.5）的三大驱动因素贡献率，发现：排放因素贡献率从稳定高位期（SHP, 2000-2013）的29%跃升至快速下降期（RDP, 2013-2020）的45%，气象因素则从49%降至34%，排放成功逆袭成为主导推手！更有趣的是，173个城市变身"排放敏感体质"，110个南方城市对城市景观格局（ULP）反应强烈，而东北16城则成了"气象敏感型选手"。

The relative contributions of three factors to the historical PM_2.5 urban-rural pattern

图7展示了三大因素对URD-PM_2.5的贡献率"三国杀"：在SHP时期，排放贡献率在全国范围增长6%，但京津冀（BTH）和汾渭平原（FWP）等重点区域仅增长1-3%，远低于珠三角（PRD）15%的飙升幅度。城市景观格局（ULP）的贡献率在重点区域增长4-8%，仿佛给城市戴上了"减污滤镜"。而到RDP时期，排放贡献率在全国暴增16%，其中长三角（YRD）和成渝（CY）地区增幅高达20%，上演了一场漂亮的"排放逆袭战"。

Conclusion and further direction

这项研究就像给中国城市做了次"PM_2.5体质检测"：2000-2020年间，URD-PM_2.5演变可分为稳定高位期（SHP）和快速下降期（RDP）两个典型阶段。排放因素从"配角"成长为"主角"，气象因素则从"领衔主演"变成"特别出演"。更值得关注的是，我们发现了三类"体质特异"城市：排放敏感型（173城）、ULP敏感型（110城）和气象敏感型（16城）。未来治污需要"辨证施治"——对排放敏感型城市要重点优化能源结构，ULP敏感型城市需巧用"空间魔术"调整景观格局，而气象敏感型城市则要建立"天气预警+应急减排"联动机制。这项研究为绘制中国"城乡蓝天协同治理路线图"提供了精准导航。