春季典型天气下城市街头绿地内大气颗粒物浓度变化特征

以无锡市河埒口休闲广场街头绿地为对象,研究了典型天气条件(晴天、多云、雨后阴天)下绿地内4种粒径颗粒物(TSP、PM10、PM2.5和PM1)的质量浓度变化规律及其影响因素。结果表明:(1)绿地内TSP、PM10、PM2.5和PM1质量浓度日均值均为:晴天多云雨后阴天。雨后阴天的PM10、PM2.5和PM1浓度均极显著高于晴天和多云,多云天气的PM2.5和PM1浓度极显著高于晴天。多云和阴天天气下PM2.5和PM1质量浓度的增幅远高于TSP和PM10。(2)在观测时段内,晴天和多云4种粒径颗粒物的日变化曲线基本一致,上午浓度高于下午,7:00和13:00—15:00分别出现峰值和低谷;雨后阴天时,随时间推进颗粒物浓度呈递增趋势。晴天时小粒径颗粒物所占比例日变化与其浓度协同变化,多云和雨后阴天时则基本呈相悖状态。(3)3种天气条件下,街头绿地内仅晴天时PM2.5浓度达到国家二类功能区质量要求,其他均超出二级浓度限值。(4)晴天街头绿地内主要为粒径2.5~10μm的PM10污染,污染较轻;而多云和雨后阴天时TSP、PM10和PM2.5污染均较严重,TSP污染以粒径10μm的颗粒物为主,PM10以粒径2.5μm的为主,PM2.5主要为1~2.5μm范围内的颗粒物污染。(5)空气相对湿度是无锡高湿环境下影响颗粒物浓度的最主要因子。晴天,颗粒物浓度与风速、气温、光照强度呈显著负相关,与相对湿度、车流量呈显著正相关;多云天气大气颗粒物浓度与湿度呈显著正相关,与其他因素相关性均未达显著水平;雨后阴天时大气颗粒物浓度与湿度呈负相关,与其他指标相关性不显著。     

北京大兴南海子公园PM2.5 和PM10 质量浓度变化特征

对北京南海子公园PM2.5 和PM10 的浓度水平进行了研究, 并讨论了PM2.5 和PM10 的时间变化特征及其受气象因素的影响, 分析了南海子公园空气质量浓度差异。结果表明: 南海子公园PM2.5 和PM10 平均质量浓度分别为(110.22±19.19) μg·m3和(125.58±3.62) μg·m3, 南海子公园大气颗粒物主要是以细粒子为主, PM2.5 超标46.96 %, PM10 未超标; 南海子公园PM2.5 和PM10质量浓度的日变化以夜间低, 白天高为主, 呈现明显的双峰型, 南海子公园的PM2.5和PM10质量浓度变化幅度较大; 从不同月份来看, 南海子公园PM2.5 质量浓度6 月最大、8 月最低; 温度、风和降水与PM2.5 和PM10 质量浓度呈负相关关系, 湿度与PM2.5 和PM10 质量浓度呈正相关关系, 大风和降雨能有效的清除颗粒物, 特别是细颗粒物。     

植物叶片吸滞PM_(2.5)等大气颗粒物定量研究方法初探——以毛白杨为例

以毛白杨为例,提出一种利用激光粒度仪和天平定量评估植物叶片吸滞细颗粒物(PM2.5,直径d≤2.5μm)等大气颗粒物能力的方法——洗脱称量粒度分析法(EWPA),实现了对植物叶片吸滞大气颗粒物质量和粒径分布的直接、准确测定,可操作性强.首先,进行预试验对试验方法的稳定性进行检验;其次,通过对叶片进行清洗、离心洗液、烘干等步骤收集其吸滞的颗粒物,然后对颗粒物称量,并采用激光粒度仪测定颗粒物的粒径分布;最后,利用叶面积和林分叶面积指数数据换算得到单位面积叶片和林分的各径级颗粒物吸滞量.在北京市奥林匹克森林公园内一片毛白杨林分(27 d未经历降雨)中应用该法,测得毛白杨叶片吸滞大气颗粒物的粒径均值为17.8μm,吸滞PM2.5、可吸入颗粒物(PM10,d≤10μm)和总悬浮颗粒物(TSP,d≤100μm)的体积百分比分别为13.7%、47.2%和99.9%;叶片的PM2.5、PM10、TSP和总颗粒物吸滞量分别为8.88×10-6、30.6×10-6、64.7×10-6和64.8×10-6g·cm-2;林分的PM2.5、PM10、TSP和总颗粒物吸滞量分别为0.963、3.32、7.01和7.02 kg·hm-2.     

国家重点生态功能区县域环境空气质量时空变化分析

评估国家重点生态功能区县域空气质量改善状况,对落实国家生态文明建设与重点生态功能区转移支付制度具有现实意义。以国家重点生态功能区转移支付县域空气质量为评价对象,基于2015年至2019年的空气质量监测站点日均值数据,对环境空气质量状况和变化进行了评价分析。研究结果表明：国家重点生态功能区转移支付县域空气质量总体表现较好且仍在稳步提升,转移支付政策对2015—2019年国家重点功能区空气质量的改善有着明显的推动作用。优良天数比例超过90%的县域占比由2015年的33.77%提高到2019年的69.52%,水源涵养区的优良天数占比由2015年的72.71%提高到2019年的92.09%,空气质量改善效果最为显著。2015—2019年间,细颗粒物(PM_2.5)污染占比明显下降,臭氧(O₃)污染占比大幅上升,主要超标污染物由颗粒物逐渐转为颗粒物和臭氧。当前防风固沙区的主要超标污染物为可吸入颗粒物(PM₁₀)和细颗粒物,其他三类生态功能区为细颗粒物和臭氧。重点生态功能区的空气质量存在着显著的空间差异,空气污染表现出显著的空间聚集特...     

北京常见阔叶绿化植物滞留PM2.5能力与叶面微结构的关系

叶片是植物滞留大气颗粒物的主要载体,对城市环境质量的改善发挥着巨大作用。该文用洗脱法测定了北京市20种常见阔叶绿化植物单位叶面积滞留总悬浮颗粒物(TSP)及PM2.5(颗粒直径≤2.5μm)的质量,并利用扫描电子显微镜观察了叶表面的微结构,分析比较了20种道路绿化植物叶片去除TSP与PM2.5的能力,以探讨典型植物叶表面微结构特征对大气颗粒物拦截效果的影响机理。结果显示:(1)不同植物单位叶面积滞留TSP和PM2.5的量均存在显著差异,变化范围分别为0.40~3.44g/m2和0.04~0.39g/m2。(2)叶表面沟槽宽度的不同可能是不同植物滞留TSP和PM2.5差异的主要原因,沟槽宽度过宽和过窄均不利于叶片捕集颗粒物,且颗粒物滞留量随沟槽深度增加而增大。(3)气孔密度较大的叶片表面颗粒物滞留量较大。研究表明,灌木与藤本植物单位叶面积对TSP和PM2.5的平均滞留量均大于乔木;叶表面沟槽宽度为5μm左右时对PM2.5滞留量较大;悬铃木(Platanus acerifolia)、木槿(Hibiscus syriacus)和大叶黄杨(Buxus sinica)单位叶面积滞留TSP与PM2.5量与其他供试植物相比均较大。     

大气颗粒物对健康的影响

<正>近年来研究发现,大气颗粒物严重影响人体健康,PM2.5每年造成80万人死亡,排在所有致死因素的第13位[1].大气颗粒物是悬浮于空气中颗粒的总称,按照其空气动力学粒径分为总悬浮颗粒物(TSP空气动力学直径小于100μm,下同)、可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)和超细颗粒物(PM0.1)[2].不     

林带内PM_(10)、PM_(2.5)污染特征及其与气象条件的关系

为了研究林带对颗粒物的阻滞作用,2013年5月在北京市北五环南侧奥林匹克森林公园南园生态廊道附近观测不同林带内PM10与PM2.5的浓度变化以及气象因素,分析林带内外的PM10和PM2.5的浓度变化特征,以及气温、相对湿度对其影响。结果表明:PM10与PM2.5的变化规律基本一致,7:00左右最高,17:00左右出现最低值;林带对PM10的阻滞作用明显;林带对PM2.5的阻滞作用比较复杂,榆树林带和混交林带内PM2.5浓度降低,但杨树林带情况完全相反,林带内PM10和PM2.5的浓度随气象因素变化而变化,二者与气温呈负相关,气温升高,大气垂直对流作用加剧,有利于颗粒物扩散,PM10和PM2.5浓度降低;PM10和PM2.5的浓度与相对湿度呈正相关。     

园林植物吸附细颗粒物(PM_(2.5))效应研究进展

园林植物具有显著消减空气颗粒物(PM)污染的作用,能有效地改善城市环境质量。但迄今为止,国内外的大量研究都集中在园林植物对总悬浮颗粒物(TSP)或者粗颗粒物(PM10)的阻滞效应上,植物吸附空气细颗粒物(PM2.5)的研究尚处于探索阶段。本文概述了植物叶片吸附空气PM的方式,叶片PM2.5化学物质的转移过程以及植物吸附PM2.5的周期性,探讨了植物叶片对空气不同粒径颗粒物的吸附特征,园林植物吸附空气PM2.5的能力与机制,并从植物吸附PM2.5的测定方法、园林植物吸附PM2.5能力的测定和评价、高吸附PM2.5能力的园林植物筛选、园林植物吸附PM2.5的机制与影响因素等方面提出了园林植物吸附PM2.5的研究重点与趋势,以期为深化植物吸附PM2.5的机制研究及高吸附PM2.5能力的园林植物筛选提供依据。     

奥运期间北京PM_(2.5)、NO_X、CO的动态特征及影响因素

为了成功举办第29届奥运会,确保北京奥运期间空气质量良好,采取交通管制和工厂停工等临时减排措施改善北京空气环境,希望通过这些措施使大气污染物排放量大幅度降低。在奥运前的综合治理措施中,已经对北京市的烟尘和粉尘排放控制起到了明显效果。在奥运期间更是执行了严格的燃煤污染控制和工业污染控制措施。奥运期间19家重点排污企业和4家燃煤电厂,采取压缩产量、调整运行方式、加强污染设施运行管理等措施,在确保达标基础上,减排30%。并从2008年7月1日起执行世界上最严格的燃煤锅炉排放标准限值。为控制工业污染,150多家重污染企业停产减产限产。这些举措使得奥运期间烟尘和粉尘的排放量大大减少,对PM2.5、NOX、CO的浓度下降起重要作用。此外,奥运期间城区工地停止土石方工程和混凝土浇注工程,对减少施工扬尘、建筑扬尘有明显效果。机关单位、商场、居民实行了错峰上下班措施和公交出行等绿色出行方式,进一步减少了PM2.5、NOX、CO的来源和积累。利用北京城市系统生态研究站的空气环境质量监测数据,对奥运期间北京可吸入颗粒物(PM2.5)、氮氧化物(NOX)、一氧化碳(CO)的日平均浓度的动态特征及其气象因素的关系进行了分析。结果表明:北京奥运期间PM2.5、NOX、CO在生态中心观测点与教学植物园观测点的平均浓度分别为0.060和0.070、0.065mg/m3和0.03、0.65和1.10mg/m3,显著低于奥运后PM2.5、NOX、CO日平均浓度。奥运后PM2.5日平均浓度与奥运期间比较,生态中心站与教学植物园站分别升高3.3%与58.8%,NOX日平均浓度与奥运期间比较2个站分别升高76.9%和56.7%,CO日平均浓度与奥运期间比较2个站分别升高56.5%和163%。奥运期间PM2.5、NOX、CO质量浓度的日变化都呈双峰现象,一个峰出现在7:00—10:00之间,另一个峰出现在18:00—23:00之间,这一特征与通常的北京空气污染物日变化过程一致,污染物浓度日变化双峰现象,虽与气象条件有关,但汽车尾气排放也是一个重要影响因素。主要是由于上班、上学、交通运输的高峰期,车流量大,尾气排放量也大,从而可能对形成上午与夜间的两个PM2.5、NOX、CO浓度高峰起了重要作用。奥运期间污染物除了生态中心监测点的PM2.5小时平均浓度与小时平均温度、风速有显著相关性,与其他气象因素并无相关性。研究表明奥运期间实施的临时空气环境污染控制措施有明显的效果。     

陕西省关中地区主要造林树种大气颗粒物滞纳特征

应用气溶胶再发生器(QRJZFSQ-I),结合关中地区2010—2012年造林工程实际情况和降水数据,研究主要造林树种叶片对不同粒径颗粒物的饱和滞纳量,并量化造林工程的年颗粒物滞纳能力。结果表明,各树种对单位面积叶片的TSP、PM10、PM2.5和PM1.0的饱和滞纳量分别在4.02~36.46、1.22~27.70、0.11~3.71和0.04~0.83μg·cm-2。其中针叶树种高于阔叶树种;针叶树种中,柏类的饱和滞纳量高于松类;阔叶树种中常绿阔叶树种高于落叶阔叶树种。关中地区2010—2012年造林工程每年能够滞纳TSP、PM10、PM2.5和PM1.0分别为455.99×104、368.70×104、70.09×104和18.59×104kg·a-1。     

北京城区行道树国槐叶面尘分布及重金属污染特征

叶面尘分布范围广、累积时间长,能够较好地指示近地面大气颗粒物污染特征和累积状况。为揭示城市道路交通的大气颗粒物污染特征,研究了北京城区不同类型道路两侧行道树国槐(Sophora japonica)的叶面滞尘量,分析了叶面尘主要重金属的浓度和污染特征,采用相关分析和主成分分析法探讨了颗粒物重金属的主要来源。结果表明:国槐叶面滞尘量在快速路、主干路、次干路、支路上的比值为100∶84∶75∶75,受车流量影响较大。行道树国槐的平均叶面滞尘量为0.68 g/m2,庭院树国槐(远离交通)叶面滞尘量是0.51 g/m2,两者差异显著。行道树叶面尘重金属元素Cu、Zn、Pb在叶面尘中的浓度达到土壤背景值的6倍,空间分布较均匀,主要来自交通排放,庭院树叶面尘重金属污染也受到交通排放的重要影响。     

京津冀城市群地区植被覆盖动态变化时空分析

基于MODIS NDVI遥感数据,采用线性回归分析、稳定性分析、重新标度极差分析等数理方法,反演了2005—2015年京津冀地区植被覆盖时空演变趋势和稳定性,并在此基础上对植被未来变化趋势进行评估和预测。结果表明:(1)2005—2015年京津冀地区植被覆盖度呈上升趋势(增长速率0.065/10年),增长过程经历两次飞跃期后,进入平稳波动阶段;(2)京津冀地区植被恢复以显著改善为主(47.45%),不显著变化区域占全区面积的三分之一(33.9%),主要以华北平原为中心展布,退化区域比重为6.8%,零星散布于各大城市周边;(3)京津冀地区植被持续恢复为主,植被覆盖持续改善区域比重超过一半以上(58.8%),反持续性改善比重为34.4%,主要集中在张家口、沧州以及保定东南地区;持续退化比重为4.8%,主要分布在天津、廊坊、沧州一带。研究结果将有助于辨识京津冀城市群地区的植被动态演化和生态网络连通性现状和趋势。     

中国机动车总颗粒物排放时空演变特征及驱动因子

机动车尾气颗粒物排放已成为城市空气污染的主要来源，严重影响环境空气质量和人体健康。研究基于2011-2015年中国市级机动车总颗粒物（total particulate matter，TPM）排放量数据，运用空间分析方法从存量和增量角度探究中国机动车TPM排放的时空演变特征，进而利用地理探测器模型定量评价其主要驱动因素的影响强度。结果表明：中国机动车TPM排放量呈逐年降低趋势，省会和直辖市是中国机动车TPM排放量减少的主要贡献者。省会和直辖市的机动车TPM排放量和减排量最大，其各年均值均超全国市级年均值的2倍。中国机动车TPM排放量和减排量均呈东部沿海至西部内陆地区递减趋势，且呈"低排放，高增加；高排放、高减少"的空间分布特征。"低排放，高增加"区域主要集中在中西部地区，特别是西南各省市；"高排放、高减少"区域为以京津冀为核心的泛华北平原地区。机动车TPM排放量的空间集聚性下降，空间随机分布趋势加强，热点区破碎化的空间分布格局日趋显著。地理探测分析表明，机动车TPM排放量受机动车数量的驱动作用最强，其次是机动车的使用强度，受自然环境条件的驱动作用最弱。年平均气温和海拔等自然因素主要通过与人类活动的共同作用显著增强对机动车TPM排放量的解释力。探究机动车颗粒物排放的时空异质特征和驱动因素，对提高中国机动车尾气治理的精准性具有重大意义。     

城市机动车道颗粒污染物扩散对绿化隔离带空间结构的响应

通过设置绿化隔离带以减少道路污染物的扩散是目前采用的道路生态防控措施之一。如何减少道路污染对机动车道行人的影响等问题则少有关注。基于对城市非机动车道行人生态安全的考虑,采取现场模拟方法研究道路绿化隔离带对道路中心颗粒污染物向非机动车道扩散的影响。 试验地点选择太原市城区,具体方法是在机动车道和非机动车道之间设置遮阳网。通过增减遮阳网的层数调整模拟隔离带的宽度和疏透度,每50 cm间隔1层遮阳网。为了更接近实际的绿化隔离带和更利于调整疏透度,近机动车道一侧的遮阳网均匀捆扎新鲜的离体植物枝条。实验采用三因素、四水平正交设计方法,通过测定绿带两侧污染物含量的变化评价绿带对非机动车道的净化效应。结果表明,道路绿化隔离带对于减少道路颗粒污染物向非机动车道的扩散具有明显的作用。道路绿化隔离带的诸因子净化非机动车道环境的作用有明显的差异。其中疏透度和高度所起的作用较为显著。本试验中净化PM₁₀过程中三因子的重要性排序依次为高度、疏透度、宽度。净化TSP过程中的重要性依次为疏透度、高度、宽度。三因子净化非机动车道颗粒污染物的最佳水平分别是:疏透度20%,高度350 cm,宽度250 cm,对TSP和PM₁₀的净化百分率分别达到46.10%和42.94%。各因子不同水平的净化效应排序分别为:疏透度20%、30%、40%、10% ,高度350 cm、250 cm、150 cm、50 cm,宽度250 cm、350 cm、150 cm、50 cm。     

Characterizing spatiotemporal patterns of air pollution in China: A multiscale landscape approach

China’s tremendous economic growth in the past three decades has resulted in a number of environmental problems, including the deterioration of air quality. In particular, fine particulate matter (PM) has received increasing attention from scientists, governmental agencies, and the public due to its adverse impacts on human health. Monitoring the spatiotemporal patterns of air pollution is important for understanding its transport mechanisms and making effective environmental policies. The main goal of this study, therefore, was to quantify the spatial patterns and movement of air pollution in China at annual, daily, and hourly scales, so that the underlying drivers could be better understood. We used remote sensing data and landscape metrics together to capture spatiotemporal signatures of air pollution. Our results show that, at the annual scale, PM_2.5 concentrations in China increased gradually from 1999 to 2011, with the highest concentrations occurring in the North China Plain as well as the middle and lower reaches of the Yangtze River Basin. The total population affected by air pollution was about 975 million in 2010 (about 70% of China’s population). Our more detailed analysis on daily and hourly scale further revealed that a heavy air pollution event occurred, expanded, aggregated, and finally dissipated over Northern China during Oct. 6–12, 2014, suggesting that the Beijing-Tianjin-Hebei region a center of severe pollution. Crop stalks burning in agricultural areas in this region seemed to be one of the leading drivers, along with coal burning and transportation emissions. Our study demonstrates that spatial pattern analysis with landscape metrics is effective for analyzing source-sink dynamics of air pollution and its potential drivers. Our findings of major source areas and movement trajectories should be useful for making air pollution control policies to improve China’s air quality.     

森林植被与大气颗粒物的关系

近年来,大气颗粒物成为我国城市大气的主要污染物,其中细颗粒物（PM_2.5）粒径小、沉降困难,对环境的危害已成为亟待解决的问题。森林植被可显著消减空气颗粒物,有效改善空气环境质量。本文概述了植被对颗粒物的移除过程和方法,探讨了大气颗粒物与森林植被的相互关系。从单叶、单木及群落3个尺度,结合气象因素讨论了植被对移除大气颗粒物的影响,分析了颗粒物的后续再悬浮过程及对植被的危害。最后,从植被吸附颗粒物的能力测定和评价、本土高吸附PM_2.5能力植被的筛选及综合研究不同植被配置结构的吸附效应等方面提出了植被吸附颗粒污染物,尤其是细颗粒物的研究重点与趋势。     

基于“氮补偿”机制及数据包络分析的活性氮减排评价——以京津冀区域为例

快速城市化在消耗营养氮元素的同时,直接或间接导致大量人为活性氮流失到大气与水环境中,带来了巨大的生态环境压力和严重的污染问题.本文在定量分析京津冀区域活性氮排放量的基础上,借助数据包络模型分析此区域的氮减排效率,并提出基于氮补偿机制的低氮发展对策.结果表明: 2004—2014年,随着城市化程度的提高,活性氮排放呈波动缓慢降低的趋势.河北省一直是京津冀区域的主要氮排放源,其气态与水体氮排放量分别占整个区域的79%～84%和74%～79%.研究期间,京津冀区域活性氮主要来源于农业活动,逐渐转为工业生产与居民生活.城市化对区域各地氮排放强度的影响并不一致,区域年均氮排放强度为5.8 t N·km^-2.北京市氮减排效率相对最高,河北省次之,天津市最低.降低河北省氮排放强度与提高天津市氮减排效率是研究区城市低氮化的关键.采用基于协同氮补偿机制的减排策略,有助于三地在氮减排方面上实现互助互补的可持续发展战略.     

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。     

Large-Scale Land Development,Fugitive Dust,and Increased Coccidioidomycosis Incidence in the Antelope Valley of California, 1999–2014

Ongoing large-scale land development for renewable energy projects in the Antelope Valley, located in the Western Mojave Desert, has been blamed for increased fugitive dust emissions and coccidioidomycosis incidence among the general public in recent years. Soil samples were collected at six sites that were destined for solar farm construction and were analyzed for the presence of the soil-borne fungal pathogen Coccidioides immitis which is endemic to many areas of central and southern California. We used a modified culture-independent nested PCR approach to identify the pathogen in all soil samples and also compared the sampling sites in regard to soil physical and chemical parameters, degree of disturbance, and vegetation. Our results indicated the presence of C. immitis at four of the six sites, predominantly in non-disturbed soils of the Pond-Oban complex, which are characterized by an elevated pH and salt bush communities, but also in grassland characterized by different soil parameters and covered with native and non-native annuals. Overall, we were able to detect the pathogen in 40% of the soil samples (n = 42). Incidence of coccidioidomycosis in the Antelope Valley was positively correlated with land use and particulate matter in the air (PM10) (Pearson correlation coefficient >0.5). With the predicted population growth and ongoing large-scale disturbance of soil in the Antelope Valley in coming years, incidence of coccidioidomycosis will likely further increase if policy makers and land developers continue to ignore the risk of grading land without implementing long-term dust mitigation plans in Environmental Impact Reports.     

城市扩张背景下城市群环境问题的区域性特征分析

作为区域空间组织的重要形式,城市群已经成为促进城市化快速发展的重要地区,同时也逐渐成为生态环境问题高度集中的地区。采用夜晚灯光影像在分析京津冀、长江三角洲和珠江三角洲城市群空间扩张进程的基础上,从空气质量、工业固体废物处置利用情况以及植被覆盖度3个方面对三大城市群环境问题的区域性特征及其敏感区进行分析。结果表明:三大城市群空间扩张进程不断加快,并逐渐形成城市用地连绵区,长江三角洲城市群城市用地连绵区范围最大,珠江三角洲城市群城市用地连绵区范围高于京津冀城市群;从城市群层面看,三大城市群在空气质量、工业固体废物综合利用率以及植被覆盖度演变方面已呈区域性特征,城市化水平与工业固体废物综合利用率呈正相关,与城市群植被覆盖度呈负相关;从城市层面来看,空间扩张较快的宁波市和北京市为长江三角洲和京津冀城市群在空气质量、工业固体废物综合利用率以及植被覆盖度方面的敏感区,中山市为珠江三角洲在工业固体废物综合利用率以及植被覆盖度方面的敏感区。环境问题的区域特征以及环境敏感区分析对环境治理工作具有一定的指导作用,对区域的可持续发展具有一定的现实意义。