珠三角地区PM2.5浓度估算及其健康效应评估

快速的社会经济发展导致城市出现以PM_2.5为首要污染物的空气污染问题，PM_2.5污染严重危害人群健康。因此，厘清PM_2.5时空分布特征并估算其带来的健康影响，对于PM_2.5的区域联防联控具有重要意义。现有研究中，为弥补地面监测数据的不足，借助机器学习算法估算PM_2.5浓度成为研究热点，此外，基于流行病学研究结果的健康效应模型也被广泛用于评估PM_2.5健康影响的研究中。利用珠江三角洲地区2014-2018年56个空气质量监测站的PM_2.5实时监测数据、气象数据、社会经济数据和归一化植被指数，构建随机森林模型，多要素联合估算2000-2018年监测站点的PM_2.5浓度，并采用克里金插值方法获得PM_2.5浓度的空间分布，在此基础上应用全球暴露死亡（GEMM）模型，评估珠三角地区的PM_2.5健康效应。结果表明：（1）2000-2018年期间，珠三角地区的PM_2.5算术年均浓度维持在35μg/m³左右，呈现"西北-东南"递减空间分异；降水量、温度、风速和水汽压等气象因子对PM_2.5浓度具有负向影响，GDP和人口密度等社会经济因子对PM_2.5浓度具有正向影响。（2）2000-2018年期间，珠三角地区PM_2.5人口加权年均浓度均低于PM_2.5算术年均浓度，表明珠三角地区人口密度和PM_2.5浓度未呈现明显的空间匹配关系，例如肇庆PM_2.5浓度较高但人口密度较低，深圳PM_2.5浓度较低但人口密度较高。（3）2000-2018年期间，珠三角地区PM_2.5污染对于缺血性心脏病和中风的健康影响较显著，而对下呼吸道感染的健康影响较弱。区域PM_2.5相关过早死亡人数逐渐增多，主要集中在PM_2.5浓度和人口密度较高的地区，例如珠三角中心地区，以广州中心城区表现明显。本研究建议珠三角地区加大空气污染治理力度，提高医疗服务水平，同时关注城市人口结构，引导城市人口有序流动迁移，以缓解PM_2.5带来的健康影响，实现城市化的健康发展。     

PM2.5对呼吸系统的影响及其作用机制的研究

现如今PM_2.5已成为我国主要的大气污染物,它会导致各种呼吸系统疾病的发生。PM_2.5是粒径小于2.5 μm的细颗粒物,可以携带多种有毒物质。PM_2.5与其他颗粒物相比,体积较小,表面积较大,更容易进入人体,对人体健康造成危害,其中呼吸系统首当其冲。许多流行病学证据表明PM_2.5与呼吸系统疾病密切相关,在体内和体外均证实了细颗粒物对呼吸系统的损伤。而PM_2.5对呼吸系统的毒性机制是国内外专家和学者研究的重点,主要包括氧化应激、炎性损伤、细胞内钙稳态失衡、免疫细胞功能不全和功能障碍、致突变性、微生态学改变、气道上皮防御功能缺陷等。本文综述了PM_2.5的定义、特征和对呼吸系统的影响及毒性机制。     

粤港澳大湾区PM2.5时空分布特征及其与气象要素的关系

细颗粒物（PM_2.5）污染不仅是现代社会城市化进程中的痛点,也是城市大气环境研究不可忽略的重要焦点。粤港澳大湾区作为世界级城市群,既是城市区域经济社会文化发展的重要体现,更是国家区域发展战略的重要构成与政策实施落脚点,其生态环境的优劣尤其受瞩目。对1999-2016年大湾区地表PM_2.5浓度栅格数据集进行了时空分布特征分析,其中空间自相关分析选取莫兰指数（Moran''I指数）作为度量;并利用多元线性回归模型探讨研究区内PM_2.5与气象要素之间关系。结果表明：粤港澳大湾区1999-2016年历年PM_2.5浓度呈先增加后减小的趋势,2008年为时间拐点,该时间节点之后空气质量显著提高,且1999、2009、2016三年,年平均PM_2.5浓度相似值趋于聚集分布。冷热点分析结果表明：热点区域集中于湾区行政核心区域范围内;冷点集中于核心边缘区域,空气质量较优。利用皮尔森相关分析最终筛选出实际蒸散量（aet）、太阳辐射（srad）、最低温度（tmmn）、蒸汽压（vap）、饱和水汽压差（vpd）、风速（ws）等6个气象因子,利用回归分析判断影响PM_2.5浓度时空分布的显著因子。结果表明：本研究区太阳辐射与PM_2.5浓度关系呈负相关,该结果与其他城市相关研究有较大差异,最小温度与PM_2.5浓度呈正相关,风速与PM_2.5浓度呈负相关,饱和水气压差与PM_2.5浓度呈正相关。     

深圳市大气污染时空分布及其与景观格局的关系

气溶胶和臭氧是我国大部分地区的两种主要大气污染物,对城市生态环境和人类身体健康影响严重。以深圳市为研究区,利用大气监测站点提供的监测数据和普通kriging空间插值法,从年、季、月尺度上开展近5年（2015-2019）深圳全市PM_2.5和臭氧的时空分布研究,通过皮尔逊分析和显著性检验从月尺度上分析土地覆盖类型及其景观格局对大气污染的影响。结果表明：（1）近5年内深圳市PM_2.5浓度总体呈现下降趋势,臭氧浓度则先降后升,二者季节性和月度差异显著。（2）PM_2.5和臭氧在年、季、月尺度上空间差异明显,全市PM_2.5浓度整体为西北高、东南低;臭氧浓度西北、东南较高,其余区域相对较低。（3）植被占比的增多对PM_2.5浓度有明显的抑制和调控作用,植被斑块间距离越近,对PM_2.5浓度的调控作用越明显;水体占比的增高会导致臭氧浓度增高和变化幅度增大。研究结果可为城市大气污染防治和景观格局规划管理提供参考。     

2000-2015年中国PM2.5浓度时空分布特征及其城乡差异

近40年来,中国快速经济发展引发较为严重的大气污染,PM_2.5是一种重要的空气污染物,掌握其时空分布规律是对其进行防治的重要前提。基于遥感反演出的PM_2.5浓度数据集,研究了中国2000-2015年PM_2.5浓度的时空分布特征,并基于界定的1376个城镇城区及对应乡村的边界分析了每年PM_2.5浓度值的城乡差异,用线性趋势分析法计算城镇PM_2.5浓度的年际变化速率及显著性。结果表明,研究期内,PM_2.5浓度高于35 μg/m³的面积比例由18.58%增加至32.03%,低于15 μg/m³的面积从43.92%减少到25.12%。PM_2.5污染最严重的地区分布在塔里木盆地、河北南部、河南北部和山东西部。从2000年到2015年,中国绝大多数城镇PM_2.5浓度显著增加,尤其是在东北平原、太行山以东的河北省西南部、燕山以南的北京天津及河北唐山、鲁中南山地丘陵及周围平原地区、华北平原江苏省北部。PM_2.5城乡差异在河北省、山西省两条东北-西南向S形条带区域、浙江省-福建省条带及天山北部绿洲区域较大。研究对PM_2.5高浓度区域、PM_2.5浓度增长较快区域以及城区PM_2.5浓度对乡村影响较大区域进行图示,为中国进一步控制雾霾污染提供一定科学依据。     

不同群落结构风景游憩林生态保健效应——以北京西山国家森林公园为例

风景游憩林是城市森林的重要组成部分,具有减菌、降噪、滞尘、释氧及调节人体舒适度等生态保健效应,探索具有良好综合生态保健效应的景观模式对游憩林的建设和管理尤显重要。以北京西山国家森林公园乔-灌-草、乔-草和灌-草等9种不同群落结构风景游憩林为研究对象,通过野外监测和室内分析相结合等方法,研究了空气负离子浓度、PM_2.5浓度及消减率、噪音消减率、减菌率及人体舒适度的动态变化,分析了温度、湿度、风速等环境因子对生态保健效应的影响,运用综合指数法对生态保健效应进行定量评价。结果表明：（1）空气负离子浓度年变化范围为296.67-1090.00个/cm³,乔-灌-草结构年均最高,为（755.62±110.11）个/cm³,灌-草结构最低为（637.53±121.90）个/cm³;（2） PM_2.5浓度年变化范围为6.83-63.04 μg/m³,且夏季 < 秋季 < 春季 < 冬季,乔-灌-草结构对PM_2.5消减率最大（10.95%）,灌-草结构最低（1.17%）;（3）噪音消减率随着距离的增加均有一个最佳消减场,不同群落结构平均减噪率表现为乔-灌-草 > 乔-草 > 灌-草;（4）减菌率变化范围为11.65%-44.60%,且乔-灌-草 > 乔-草 > 灌-草;（5）乔-草结构人体舒适度最好,灌-草结构最弱;（6） PM_2.5浓度和温度呈负相关,与湿度和风速呈正相关,细菌数量与温度、湿度、风速均呈正相关,噪音与温度、风速呈正相关,与湿度呈负相关,空气负离子浓度与湿度和风速呈负相关;（7）生态保健效应综合指数范围为1.6565-9.1387,总体排序乔-灌-草>乔-草>灌-草。北京风景游憩林的建设,在群落结构上以乔-灌-草为宜,在树种选择上优先考虑油松、刺槐、侧柏等具有生态保健效应的乡土树种。     

广州大夫山雨季林内外空气TSP和PM2.5浓度及水溶性离子特征

采用平行同步采样法,于2012年雨季,对广州市大夫山森林公园林内外空气的总悬浮颗粒物(TSP)和细颗粒物(PM_2.5)样品进行了24 h收集,测定了TSP和PM_2.5的质量浓度并分析了样品中水溶性无机离子成分。结果表明:林内外PM_2.5的质量浓度平均值分别为(40.18±10.47)和(55.79±13.01) g/cm³;林内外TSP的质量浓度分别为(101.32 ± 33.19)和(116.61±35.36) g/cm³。林内与林外比,PM_2.5和TSP平均质量浓度都显著减少(P < 0.05),表明森林能显著改善空气环境质量。TSP和PM_2.5中SO₄^2-、Na⁺、NH₄⁺和NO₃^-为水溶性无机离子主要成分,占总离子质量的80%以上,林外这些离子的浓度高于林内(NH₄⁺除外)。这4种离子雨季在空气中的主要存在方式为NaCl、Na₂SO₄、NH₄HSO₄和NH₄NO₃。计算表明,采样期间海盐对大夫山空气TSP和PM_2.5的水溶性组分中Na⁺和Cl^-贡献最大,其它元素主要源自陆地源。林内外TSP和PM_2.5的c(NO₃^-)/c(SO₄^2-)比值在0.3以下,表明固定源是大夫山森林公园空气主要污染贡献者,TSP中c(NO₃^-)/c(SO₄^2-)的比值大于PM_2.5的比值,说明移动源对TSP的贡献大于PM_2.5。     

哈密露天煤矿不同环境介质微生物群落特征分析

【背景】干旱区露天煤矿开采过程中产生的粉尘颗粒物加剧了土壤生态环境的恶化和矿区空气质量的下降,针对煤矿区土壤和粉尘颗粒物的微生物群落组成的研究鲜有报道。【目的】研究新疆哈密南湖乡露天煤矿土壤、粉尘及大气PM_2.5颗粒物中的微生物群落结构和多样性特征,并预测潜在的功能类群。【方法】采用高通量测序技术,对煤矿露天采坑区和电厂粉煤灰堆放区的土壤、粉尘及大气PM_2.5颗粒物的微生物真菌及细菌群落组成进行比对分析。【结果】矿区优势真菌类群来自子囊菌门(Ascomycota)和担子菌门(Basidiomycota),优势细菌类群来自变形菌门(Proteobacteria)和放线菌门(Actinobacteria)。真菌和细菌群落的丰富度及α多样性在整个矿区内无显著性差异,大气PM_2.5颗粒物的细菌群落生态位宽度显著大于露天采坑区和粉煤灰区。矿区内的土壤和PM_2.5颗粒物样本中均发现了一些丰度差异显著的功能类群,真菌特征功能类群为腐生营养型类群,细菌特征功能类群主要包括甲烷营养型类群、几丁质酶类细菌类群等。【结论】露天煤矿区粉尘可能对区域内土壤和PM_2.5颗粒物的微生物群落结构产生重要影响,具有煤组分降解功能的特定微生物类群可能是维持矿区土壤生态安全的重要微生物学机制之一。     

北京湿地削减大气PM2.5的生态系统服务流研究

湿地对大气颗粒物的沉降和运移有一定的影响。目前,相关研究多集中在小尺度定量湿地下垫面的颗粒物沉降速度与沉降量以及湿地植物对颗粒物的吸附或阻滞作用。但由于方法的缺失,研究无法在大尺度上定量解释有关湿地对颗粒物的产生、转移、转化和传递过程,这也导致研究结果对政策制定和城市空间规划缺少指导作用。因此,本研究引入了生态系统服务流模型的理论框架,结合颗粒物干沉降与HYSPLIT模型,量化北京市湿地削减PM_2.5服务的物理流量、流动路径以及受益地区。研究结果表明：（1）北京市湿地2015年PM_2.5沉降总量为4240 t,单位面积的平均沉降量为8.27×10^-3 kg/m²;2018年为2610 t,单位面积的平均沉降量为4.46×10^-3 kg/m²;（2）2015年和2018年北京市湿地削减PM_2.5生态系统服务物理流量最高值均出现在冬季,最低值出现在夏季,总体呈现出冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季的趋势;（3）2015年和2018年向华北地区迁移的气流轨迹占当季气流轨迹总数的比例最大,京津冀地区与山东省为主要受益区。研究结果既为科学管理湿地资源和实现区域可持续发展提供客观准确的依据,也可为开展湿地生态系统服务流的相关研究奠定一定的基础。     

地表植被景观对PM2.5浓度空间分布的影响研究

我国当前城市日益频发的雾霾问题引发公众广泛关注,PM_2.5被认为是雾霾的主要成因。研究认为,在某一区域短时间尺度上（如日）,PM_2.5浓度主要受气象条件影响。但在较长时间尺度上（如季,年）,由于气象条件基本相似,则PM_2.5浓度主要受土地利用特别是地表植被景观的影响。如何耦合地表植被景观格局与PM_2.5浓度信息,定量分析其影响是当前相关科学研究的一个难点,需要引入新思路。首先基于季节气象条件基本相似的科学假设,采用土地利用回归模型分四季高精度模拟PM_2.5浓度空间分布。其次,采用像元二分模型分四季估算研究区植被覆盖度。在此基础上采用随机抽样法通过统计回归模型耦合植被覆盖度与PM_2.5空间分布,定量研究植被覆盖度对PM_2.5分布影响及其尺度效应。研究结果表明：1）植被覆盖度与PM_2.5浓度在本研究选择的空间尺度上,都显著负相关,说明植被覆盖度对PM_2.5具有显著影响;同一个季节不同尺度上,以及不同季节同一尺度上的植被覆盖度对PM_2.5浓度的影响存在一定差异。2）植被覆盖度对PM_2.5浓度的影响方式比较复杂,不同的季节的表现方式不同,总体来说PM_2.5浓度与植被覆盖度曲线回归模型的拟合度高于线性回归模型,说明植被覆盖度对PM_2.5的影响具有非线性特征。3）不同的PM_2.5浓度水平下,植被覆盖度对PM_2.5浓度的影响程度存在差异。PM_2.5浓度越高,植被覆盖度对其浓度的影响越明显。本研究提出的区域尺度耦合地表植被覆盖与PM_2.5浓度的思路与方法,有效的揭示了植被覆盖度对PM_2.5浓度分布的影响方式与尺度效应,为通过优化城市植被缓解大气污染提供一定参考。     

基于ENVI-met的城市道路绿地植物配置对PM2.5的影响研究

随着城市化的快速发展,大气污染尤其细颗粒物(PM_(2.5))已成为制约城市环境的重要因素,相关研究表明,在众多的PM_(2.5)来源中道路交通是在其中的重要来源之一,而道路绿地植物群落能够消减来自道路的PM_(2.5)。运用场地观测和ENVI-met模拟相结合的方法探讨城市道路绿地植物群落对PM_(2.5)的影响,分析仅有乔木(i)、乔木+树篱(ii)、乔木+树篱+灌木(iii)3种模式下的植物群落配置对PM_(2.5)的影响,揭示绿地植物群落的长度、宽度、高度和LAI对PM_(2.5)的影响。结果表明:(1)场地观测中的道路绿地植物群落的3种配置模式对PM_(2.5)的消减率分别是iii(14.2%)ii(12.9%)i(9.2%)。(2)绿地中植物的种类、绿地宽度、绿地植物的叶面指数等要素对消减作用起正面作用,高度和长度起负面作用。(3)绿地的长度的一定量的减少可以在绿地后方形成一个宽度约为绿地长度80%的、随着与绿地的距离的增加而宽度递减的较绿地长度更长环境PM_(2.5)浓度更低的低谷区,但其他没有绿地的空间的PM_(2.5)浓度会加重。(4)绿地高度的增加会迫使PM_(2.5)向更高的空间运动。     

大气颗粒物(PM2.5、PM10)对地表景观结构的响应研究进展

颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)是近年来我国大气首要污染物,威胁环境和人类健康。地表景观结构直接或间接影响PM_(2.5)、PM_(10)浓度,了解其影响过程和机理对于改善生态环境具有重要意义。系统总结了国内外关于PM_(2.5)、PM_(10)对地表景观结构响应的研究成果,指出研究中出现不确定性的可能影响因素,并对今后的发展方向进行展望。得出基本结论:(1)地表景观类型的构成及其格局显著影响大气颗粒物浓度,对PM_(2.5)、PM_(10)起到"源"和"汇"的作用。(2)地表景观结构引起局地气候变化并影响颗粒物的迁移转化,但其影响过程和机理复杂,研究结论并不明确。(3)颗粒物浓度和地表景观数据主要通过实际监测或遥感处理方法获得,但因为获取方法、监测点微观环境及遥感影像等因素影响,导致数据具有不确定性,加上时空尺度相对应的复杂性,大大限制了地表景观结构与PM_(2.5)、PM_(10)响应关系的研究进展,是未来要突破的难点。(4)PM_(2.5)、PM_(10)对地表景观结构响应的区域时空差异及过程,局地小气候变化对颗粒物浓度的影响过程和强度,主要景观类型尤其是水体、湿地景观对大气颗粒物浓度的影响过程、机理与贡献程度等是未来需要关注的方向。     

Collection and characterization of a bulk PM2.5 air particulate matter material for use in reference materials

A contemporary PM_2.5 (particulate matter smaller than 2.5 Μm aerodynamic diameter) aerosol material from an urban site has been collected for the production of a new standard reference material that will be made available for the development of new PM_2.5 air quality standards. Air particulate matter corresponding to the PM_2.5 fraction was collected at an established Environmental Protection Agency monitoring site in Baltimore, Maryland. The air-sampling system that has been constructed for this collection separates fine particles with a cyclone separator and deposits them onto an array of Teflon membrane filters. The fine air particulate material is removed by ultrasonication or by mechanical means and collected for further preparation of standards. The composition of the collected PM_2.5 aerosol, as well as the composition of the deposited PM_2.5 aerosol, are determined by instrumental nuclear activation analysis and other techniques.     

不同污染程度下毛白杨叶表面PM2.5颗粒的数量及性质和叶片气孔形态的比较研究

选择了北京市环境PM_(2.5)浓度不同的两个采样点的毛白杨(Populus tomentosa Carr.)作为研究对象,利用环境扫描电镜及X-射线能谱仪对杨树叶片表面滞留的PM_(2.5)颗粒进行了观察、统计和成分分析,并研究了叶片气孔对环境颗粒物污染的适应性变化。结果表明:夏秋两季西直门叶片样品上下表面的PM_(2.5)数量均多于森林公园样品这说明环境PM_(2.5)浓度是影响叶片表面滞留颗粒物数量的主要原因;其中叶片上表面是滞留PM_(2.5)颗粒的主要区域。森林公园样品中PM_(2.5)颗粒性质比较单一,硅铝酸盐颗粒和石英颗粒占很大比例,二者的主要来源均为天然源,如土壤扬尘、矿物颗粒等;而西直门采样点叶片样品滞留的PM_(2.5)颗粒的元素组成更为复杂,其中50%以上的硅铝酸盐颗粒检测出了明显的铜、钾、氯、钠等元素的谱峰其来源主要是工业排放;西直门样品PM_(2.5)的含硫量高于森林公园样品,且夏季明显高于秋季。研究还发现有少数PM_(2.5)颗粒进入了毛白杨叶片的气孔而且不同污染程度下气孔的形态特征存在差异。与森林公园毛白杨叶片的气孔相比,西直门处的毛白杨叶片气孔的长度、宽度、面积和气孔密度均较小,说明较高的PM_(2.5)污染程度对毛白杨叶片的形态发育有一定影响。研究结果可以为揭示植物叶片阻滞、吸收大气颗粒污染物的机制、合理选择和优化城市绿化树种从而改善空气质量提供一定的科学理论依据。     

北京西山典型城市森林内PM_(2.5)动态变化规律

城市森林内PM2.5浓度的状况可以直接反映城市森林对PM2.5的净化效果,也是居民休闲游憩关心的森林环境问题。选择北京西山3种典型的游憩型城市森林,通过对林内PM2.5浓度一年四季昼夜24h内变化的同步观测,分析了不同类型城市森林内PM2.5浓度的季节变化、日变化以及影响因素,结果表明:(1)北京西山3种游憩林内PM2.5浓度多数时候远低于城区对照值,在春、夏、秋三季都达到了国家城市化地区的标准,甚至在春季、秋季还达到了国家一类地区的标准。(2)城市森林在不同季节对PM2.5的净化效果存在差异,林内PM2.5浓度总体上呈现冬季夏季秋季春季的规律。(3)林内PM2.5浓度在一天24h内有很大变化波动,夜间浓度总体上高于白天,日变化曲线近似呈"双峰双谷"型,两个高峰出现在夜晚和早上,两个低谷出现在凌晨和中午前后。一年四季白天低谷出现时间有所不同,春季15:00左右、夏季13:00—17:00、秋季13:00—15:00、冬季9:00—11:00。(4)PM2.5在不同类型游憩林内的变化趋势和浓度值存在一定差异。郁闭度较大的侧柏林夜间PM2.5浓度总体上高于其它两种林型,其高峰和低谷出现时间延迟,高峰值大,高峰期持续时间长,且这种规律在秋季表现得更明显。(5)基于上述研究认为,北京西山城市森林为居民在PM2.5污染比较突出的都市背景下提供了一个相对清洁、健康的森林游憩环境,春季、夏季、秋季全天以及冬季9:00—11:00均是森林中PM2.5状况健康而适宜外出游憩的时段。     

城市绿地植物群落特征对亚微米颗粒物的影响

植物群落是构成城市绿地的基本单元之一,也是绿地发挥空气颗粒物调节功能的基础。亚微米级颗粒物,即PM1颗粒物对大气能见度、环境质量与人体健康等均存在严重的负面危害。为探究城市绿地植物群落对亚微米颗粒物水平的调节机制,本研究基于实地测量,针对不同类型植物群落内PM1颗粒物水平的差异,以及群落冠层结构对PM1浓度的影响开展定量研究。结果表明,植物群落对亚微米颗粒物具有一定的减滞效果。8种常见群落类型中,针阔-乔草型群落减滞PM1颗粒物的能力最优,阔叶-乔灌草群落次之,针叶-灌草型群落最弱,但不同类型植物群落内部的PM1浓度差异并不显著。植物群落的冠层结构同PM1颗粒物间存在明显的非线性响应关系,部分冠层指标存在关键的拐点阈值。当冠层郁闭度大于75%,疏透度小于55%左右时,植物群落减滞PM1颗粒物的效果最佳。     

城市群空气污染综合评估范式与应用——以京津冀城市群PM2.5污染为例

城市群已成为中国城市发展的主要形式，城市化发展引发的一系列环境污染问题成为目前的研究重点之一，尤其是近年来明显的空气污染问题。由于传统的针对某一城市地区进行细致研究，难以解决在城市聚集的城市群下形成的区域性空气污染来源和影响机制等问题，使区域性空气污染造成的负面效应难以评估。通过构建综合评估模型范式，并运用空间分析，对京津冀168个区县2000年，2005年，2010年，2015年PM_2.5人口暴露风险、人类活动对PM_2.5的贡献、以及5种土地利用类型的"源汇"特征进行了实证研究。结果发现：（1）2000-2015年，京津冀城市群的人口暴露风险、空气污染分布、综合评估结果总体呈现北低南高的现象。（2）2000-2015年，各县域的人口暴露风险和空气污染的程度、范围呈上升趋势。不同的土地利用类型具有不同的源汇特征，且对污染的贡献不同。本研究通过综合评估模型范式对城市群或区域城市发展与空气质量的权衡关系模式开展量化解析，为城市的可持续发展提供了科学的范式和初步的实证示范。