中国20座旅游城市人体舒适度指数分析

基于中国20座主要旅游城市1951—2007年的日平均气温和相对湿度资料,分别计算得到其57年的逐日人体舒适度指数,进行了等级划分,界定了舒适月份。结果表明：1)由北向南,中国主要旅游城市舒适月份分布由5—9月逐渐过渡到5月以前、8月或9月以后;舒适天数呈增加趋势。2）沿长江一线,各主要旅游城市舒适月份多分布在4月、5月、10月;长江上游旅游城市舒适天数最多、下游次之、中游最少。3）海拔高度由低到高,主要旅游城市舒适月份分布渐趋于6月和7月,舒适天数趋于减少。4）纬度相近情况下,沿海旅游城市舒适月份和天数多于内陆旅游城市。研究结果可为全国旅游气候资源优势的综合开发、旅行社和游客合理安排旅游度假时间和地点,以及气象部门开展旅游气象服务提供科学依据。     

1960—2014年松嫩草地极端气候事件的时空变化

基于1960—2014年松嫩草地13个气象站点的日值记录数据,计算与区域水旱寒热灾害、植被生长发育密切相关的14个极端气候指数;利用线性趋势法、间断趋势分析法、Mann-Kendall检验、Sen斜率估计和滑动t检验等方法,分析松嫩草地极端气候事件的发生趋势与时空格局.结果表明: 表征极端高温指数的夏日日数、暖昼日数、暖夜日数、暖持续指数均呈显著上升趋势,表征低温指数的霜日日数、冷昼日数、冷夜日数、冷持续指数均呈明显下降趋势,区域变暖趋势显著;区域极端低温的增幅大于极端高温的增幅,夜间增温幅度大于白昼;1970—2009年区域气候变暖趋势较为明显,各指数突变也集中发生在这一时期;表征极端降水的各指数变化趋势不显著,普通日降水强度和持续干燥指数呈下降趋势,5日最大降水量、强降水量、年湿期降水总量和持续湿润指数呈微弱上升趋势,表明区域气候呈微弱的暖湿化特征;松嫩草地南部和北部地区是对气候变暖响应最显著的区域;对极端降水指数而言,各指数南北分异特征明显,区域北部以变湿为主要特征,而南部则以变干为主要特征,尤其是区域西南部的干旱风险较高.     

京津冀地区的生态质量定量评价

生态质量的好坏标志着区域经济社会可持续发展的能力以及社会生产和人居环境稳定可协调的程度,如何定量评价区域生态质量状况与变化,协调其与城镇化的关系,日益成为城市生态学研究的热点.本文选择城市化发展迅速、生态环境问题突出的京津冀城市群为研究对象,基于遥感技术反演京津冀城市群植被覆盖度、生物量和人工表面比例、植被面积百分比等生态参数,结合植被破碎化指数,采用主成分分析法,构建了基于遥感参数的生态质量指数综合模型,定量评价了2000—2010年京津冀城市群生态质量及动态变化.结果表明: 本文构建的生态模型可以更客观、综合地定量评估城市与区域的生态质量状况与变化.2000—2010年,京津冀城市群的生态质量指数从2.38上升到2.84,增幅达19.3%.其中,2000—2005年的增幅(12.2%)高于2006—2010年(7.2%).从空间分布来看,生态质量指数的高值区位于京津冀北部,西部、东南部较低.不同城市的生态质量状况及变化趋势不同.承德的生态质量状况最好,并显著高于其他城市;其次为北京、秦皇岛和保定;天津的生态质量最差.承德、北京、秦皇岛和保定的生态质量高于京津冀地区的平均水平;廊坊、天津和沧州的生态质量明显低于平均水平.2000—2010年间,除唐山外,其他城市的生态质量均呈好转趋势.其中,沧州、衡水的生态质量指数提升最显著,增幅分别达520.5%和171.8%.     

1982—2020年内蒙古地区极端气候变化及其对植被的影响

内蒙古地处生态环境脆弱区,对气候变化尤为敏感。在全球气候变暖背景下,探究极端气候变化及其影响显得尤为重要。基于内蒙古地区115个气象站点1982—2020年的逐日气象数据,从强度、持续时间、频率3个维度出发计算了18个极端气候指数,在综合分析极端气候的时空变化特征的基础上,运用地理探测器和皮尔逊相关分析方法,定量评估极端气候对该区植被的影响。结果表明：(1)极端暖指数均呈增加趋势,说明1982—2020年期间内蒙古地区极端偏暖现象增多。(2)持续干旱日数与持续湿润日数呈减少趋势,说明39年来内蒙古地区连续性无降水天数和降水天数均减少。(3)极端气候指数与归一化植被指数(NDVI)的相关关系表现出明显的空间异质性,表明内蒙古不同区域NDVI对各极端气候指数的响应程度不同。(4)因子探测器结果表明极端降水指数相对于极端气温指数来说,对内蒙古植被生长变化的影响较大。研究结果可为内蒙古地区防灾减灾与生态修复工程提供一定的科学依据。     

长江三角洲地区极端气温事件变化特征及其与ENSO的关系

基于1960—2014年65个气象站点逐日最高、最低气温和平均气温资料,分析了长江三角洲地区极端气温事件的变化规律和ENSO事件强度对极端气温指数变化趋势的影响。结果表明:近55年长江三角洲地区夏季日数(SU)、热夜日数(TR)、暖昼日数(TX90)、暖夜日数(TN90)、异常暖昼持续指数(WSDI)、生长期(GSL)均呈增加趋势,其中暖夜日数(TN90)增加幅度最大,增幅为8.55d/10a;极值指数也呈上升趋势,其中月最低气温极小值(TNn)上升幅度最大为(0.53℃/10a);冰冻日数(ID)、霜冻日数(FD)、冷昼日数(TX10)、冷夜日数(TN10)、异常冷昼持续指数(CSDI)均呈减少趋势,其中冷夜日数(TN10)减少幅度最大(-6.06d/10a);月平均日较差(DTR)以0.11℃/10a的速率呈下降趋势。空间上,所有站点SU、TXn、TNx呈增加趋势;TR、TX90、TN90、TNn、TXx、WSDI、GSL分别有97%、85%、98%、95%、78%、92%、94%的站点呈增加趋势;所有站点ID、FD、TX10、TN10呈减少趋势;CSDI、DTR分别有87%、77%的站点呈减少趋势。多数极端气温指数与纬度、经度、海拔显著相关。气候变暖突变后,极端暖指数明显增加,极端冷指数明显减少。总体上,厄尔尼诺对极端气温指数的影响大于拉尼娜的影响。     

羌塘国家级自然保护区地表土壤冻结天数时空变化特征

利用1981—2018年羌塘自然保护区周边5个气象台站的地表逐日最低温度和平均气温资料,采用线性回归和Mann-Kendall非参数检验方法,分析了近38 a以及全球变暖1.5℃和2℃阈值时羌塘自然保护区地表土壤冻结天数的时空变化特征。结果表明:(1)近38 a近地表土壤冻结开始日期呈推迟趋势,变化率为7.72 d·10 a^-1,冻结终止日期以8.17d·10 a^-1的速率显著提早;冻结持续时间和冻结天数均呈显著缩短趋势,平均每10年分别缩短14.69和11.19 d;同时段内,自然保护区大部分土壤冻结参数的变化率均大于青藏高原。(2)在年代际变化上,自然保护区呈现土壤冻结开始日期推迟、冻结终止日期提前、冻结持续时间和冻结天数缩短的变化特征。(3)土壤冻结参数在21世纪初均发生了气候突变,较青藏高原土壤冻融时间的突变点偏晚。(4)在全球变暖1.5℃时,RCP4.5和RCP8.5情景下的自然保护区土壤冻结参数变化值相同,冻结开始日期推迟25 d,冻结终止日期提早22 d,冻结持续时间和冻结天数分别缩短46和28 d;变暖2.0℃时,RCP4.5和RCP8.5情景下的土壤冻结开始日期推迟35和33 d,冻结终止日期提早30和29 d,冻结持续时间减少64和62 d,冻结天数缩短40和39 d。     

羌塘国家级自然保护区地表土壤冻结天数时空变化特征

利用1981—2018年羌塘自然保护区周边5个气象台站的地表逐日最低温度和平均气温资料,采用线性回归和Mann-Kendall非参数检验方法,分析了近38 a以及全球变暖1.5℃和2℃阈值时羌塘自然保护区地表土壤冻结天数的时空变化特征。结果表明:(1)近38 a近地表土壤冻结开始日期呈推迟趋势,变化率为7.72 d·10 a~(-1),冻结终止日期以8.17d·10 a~(-1)的速率显著提早;冻结持续时间和冻结天数均呈显著缩短趋势,平均每10年分别缩短14.69和11.19 d;同时段内,自然保护区大部分土壤冻结参数的变化率均大于青藏高原。(2)在年代际变化上,自然保护区呈现土壤冻结开始日期推迟、冻结终止日期提前、冻结持续时间和冻结天数缩短的变化特征。(3)土壤冻结参数在21世纪初均发生了气候突变,较青藏高原土壤冻融时间的突变点偏晚。(4)在全球变暖1.5℃时,RCP4.5和RCP8.5情景下的自然保护区土壤冻结参数变化值相同,冻结开始日期推迟25 d,冻结终止日期提早22 d,冻结持续时间和冻结天数分别缩短46和28 d;变暖2.0℃时,RCP4.5和RCP8.5情景下的土壤冻结开始日期推迟35和33 d,冻结终止日期提早30和29 d,冻结持续时间减少64和62 d,冻结天数缩短40和39 d。     

延安市安塞区极端降水变化特征

以1980—2019年安塞气象站的日降水资料为基础选取11个极端降水指标,从降水强度和降水频率的角度对安塞区的极端降水数据进行分析,并对未来极端降水趋势进行预测。结果表明: 1980—2019年,安塞区极端降水指标总体呈现下降趋势,其中,大雨以上日数和普通日降水强度的下降趋势达到显著水平,其气候倾向斜率分别为-0.65 d·(10 a)^-1和-0.32 mm·d^-1·(10 a)^-1。除持续湿润日数和极端降水总量外,其余极端降水指标均存在突变点,突变之后各指标多呈下降趋势,且年降水量、中雨以上日数、大雨以上日数、暴雨以上日数、异常降水总量、普通日降水强度的下降趋势达到显著水平。持续干燥日数与其他指标的相关性较低且与一些指标呈负相关,而持续湿润日数只与少数几个指标具有相关性,此外,其他极端降水指标之间均呈显著相关。Hurst指数分析表明,未来安塞区极端降水总体变化趋势具有持续性。     

近50年辽宁省干旱综合指数的动态变化

选取辽宁省37个观测站的日降水量和日平均气温,利用干旱综合指数方法计算了1958—2007年的每日干旱综合指数值(CI)。依此指数对辽宁省干旱过程进行诊断,在此基础上分析辽宁省气候干旱的时空变化特征。结果表明:辽宁省各地都有干旱发生,西部是干旱多发区;各地区均是5、6月干旱发生频率最高,西部秋季干旱发生频率也很高;辽宁省年干旱日数、生长季干旱日数均存在增加趋势。     

1962—2007年北京地区木本植物秋季物候动态

根据中国物候观测网络北京观测站点的物候资料及气候资料,分析了1962—2007年北京地区20种主要木本植物秋季物候对气候变化的响应情况.结果表明：1962—2007年间,北京地区秋季物候开始日期基本保持不变,但结束日期有所推迟,推迟的幅度为3.2 d·10 a^-1,导致该区秋季延长了约14 d;研究期间,北京地区木本植物秋季叶始变色期均表现为推迟趋势,平均推迟幅度为4.9 d·10 a^-1;平均最低气温是影响北京地区木本植物叶始变色期早晚的主要气候因子.气候增暖可能是导致近40年北京地区木本植物秋季物候期推迟的主要原因.     

京津冀地区景观稳定性评价

景观稳定性是景观生态学中的一个复杂又重要的论题,其在景观生态学的不同研究中,研究与表征方法各异,但京津冀地区景观稳定性的研究相对较少。以京津冀地区为研究范围,以斑块密度(PD)、总边缘对比度指数(TECI)、香农多样性指数(SHDI)等6项景观指数,通过Arc GIS 10.2和Fragstats软件处理遥感影像解译数据;计算其1980、2000和2010年份的景观稳定性,并对不同年份的计算结果进行分析、评价与对比。研究表明,从1980年至2010年,京津冀地区水域湿地、耕地及林草的总面积在波动,但显然这30年间其分布呈破碎化趋势;景观极稳定及极不稳定的区域面积在不断扩大;河北南部、西北部和东北部景观极不稳定区域和北京、天津、河北西南及河北东部的极稳定区域面积在增加;北京、天津、唐山等城市景观稳定性逐步增强,而涿鹿县、文安县、宣化县等城市景观稳定性逐步降低。对景观稳定性的表征方式、分析与对比的方法做了探索,以期为今后大尺度景观稳定性的定量分析与时空对比提供参考。     

近30年来京津冀地区湿地景观变化及其驱动因素

湿地是水陆生态系统的转换区,是地球上生物多样性和生产力最高的生态系统之一。在快速城镇化和社会经济发展的推动下,京津冀地区湿地生态环境面临较大地威胁。利用1980年代末到2015年7期土地生态遥感解译数据,运用GIS空间分析和主成分分析方法,分析了京津冀地区湿地景观时空变化及其驱动力。研究结果表明:(1)1980s末—2015年期间,京津冀地区湿地面积的变化呈现从略微增长到快速减少趋势,近十年减少趋势略有减缓。湿地总面积减少了2695.05 km2,较1980s末年减少了20.08%;河北省湿地面积减少最多,且天然湿地减少占据主导地位,其次是天津市和北京市。(2)湿地面积损失较为严重的区域主要分布在环渤海区域、北京市和河北省张家口市和唐山市。湿地受损主要是水田和滩涂向非湿地转换引起的。(3)水田和水库坑塘构成的人工湿地是京津冀地区优势景观类型。湖泊、河渠、滩地破碎度增加,且空间分布离散,连通性差。(4)选取9个驱动因素指标进行主成分分析,人类活动是影响湿地景观格局变化的主要因素,城市扩张和农业发展是侵占湿地的主要表现形式,此外气候和政策等因素也对湿地变化存在一定影响。     

基于集对分析的京津冀区域可持续发展协调能力评价

区域发展的协调能力是区域可持续发展的重要表征之一。采用社会经济各相关部门的统计数据及资料,构建区域可持续发展评价指标和各级评价标准,利用集对分析中的同异反态势排序的协调发展评价模型实证分析了京津冀地区2000—2010年间的可持续发展协调能力。结果表明:(1)2000—2004年间北京和天津属于不协调发展,2006—2010年逐渐步入弱协调发展,但研究时段内河北省始终为不协调发展。(2)京、津和冀协调能力指数2010年相比2000年分别提高27.86%、8.87%和18.51%,各省域协调发展改善均不明显且步伐不一。(3)对京津冀区域各省域的发展提出了具体建议,但仍要加强各地区的合作和明确各自功能地位尤其重要。研究结果可以为京津冀整体规划的制定及实施提供科学依据和指导,也为环渤海经济圈可持续发展研究奠定了基础。     

基于农牧业产品和生活用水的京津冀地区水足迹时空特征研究

水足迹将实体水消费和虚拟水消费联系起来,能真实地反映水资源利用的空间差异状况。运用自下而上的方法,分别计算了京津冀地区市级、区县尺度2000—2014年水足迹与人均水足迹,并分析其时空变化特征。结果表明:(1)市级尺度上,北京市水足迹、人均水足迹最高,天津市次之。石家庄市水足迹、人均水足迹相对较高,衡水市水足迹、人均水足迹均相对较低。京津冀市级平均水足迹由2000年的35.88亿m~3增长到2014年的50.82亿m~3,天津市、北京市增长幅度最大。(2)区县尺度上,北京市主城六区水足迹、人均水足迹最高,北京市其他市辖区和天津市主城六区、滨海新区水足迹、人均水足迹次之,石家庄市主城区水足迹、人均水足迹也相对较高。北部燕山山区、西部太行山区及衡水市所辖区县水足迹、人均水足迹最低。京津冀区县平均水足迹由2000年的2.30亿m~3增长为2014年的3.16亿m~3。北京市市辖区水足迹增长幅度最大,天津市市辖区次之。(3)水足迹的构成比例从大到小依次是消费虚拟水量、生活用水量和生态环境用水量,消费虚拟水量约占水足迹的90%。京津冀生态环境用水所占水足迹比例总体呈现增加的趋势,北京市生态环境用水所占水足迹的比例高于天津市和河北省。本文对京津冀地区水足迹的计算与时空变化特征分析,以期为研究京津冀地区城镇化对水资源量的胁迫效应提供参考与依据。     

近20年来京津冀地区土壤风蚀扬尘颗粒物排放变化

京津冀地区是我国大气污染严重区域,土壤扬尘颗粒物排放变化研究对于改善京津冀地区空气质量具有重要意义。收集2000-2019年京津冀地区气候、土壤、植被覆盖数据,分析近20年来京津冀地区土壤扬尘颗粒物排放变化,揭示其变化的影响因素。结果显示2000-2019年京津冀地区土壤扬尘源总悬浮颗粒物（TSP）排放系数均值为1.79 t km^-2 a^-1,其中PM10占8.99%,PM2.5占0.25%。近20年土壤扬尘源TSP排放系数具有下降趋势,PM10和PM2.5排放系数变化过程与TSP一致。上述变化主要受气候因子变化影响,其次受植被覆盖度影响。分析发现近20年来京津冀地区土壤扬尘源TSP排放系数变化主要受年降水量影响。沧州市、天津市和石家庄市土壤扬尘源TSP、PM10和PM2.5排放系数均值较高,张家口市、保定市和沧州市土壤扬尘源TSP排放量占京津冀地区总量的19.18%、12.98%和11.63%。耕地土壤扬尘排放量最大占京津冀地区总量的59.83%,是抑制土壤扬尘源颗粒物排放的重点关注对象,其次为草地占15.66%。2019年邢台市土壤扬尘源PM10排放占观测值比例最高为12.66%,石家庄市和天津市占比也较高分别为11.09%和10.30%,沧州市和邯郸市占比分别为8.63%和8.02%。上述地区环境管理部门均应关注土壤扬尘源颗粒物排放对空气质量的影响。     

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.     

气候变化背景下华北地区冬小麦生育期的变化特征

以21世纪初近10年的冬小麦(Triticum aestivum)生育期调研数据和气象站点数据为基础, 利用“多元逐步回归分析+残差插值”方法, 绘制了2000年后华北地区冬小麦生育期等值线图, 通过研究两个时期(1971-1980年和21世纪初近10年)华北地区气候资源及冬小麦生育期的变化, 探讨了气候变化对华北地区冬小麦生育期的影响。结果表明: (1)华北地区北部年均气温及≥10 ℃积温增加显著, 但降水减少, 暖干趋势明显, 中部和南部年平均气温和≥10 ℃积温也呈现增加趋势, 但降水增多, 日照下降, 出现暖湿趋势; (2)除南部江苏、安徽两省冬小麦播种期无明显变化外, 华北地区冬小麦播种期普遍推迟, 一般在7-10天; 冬小麦返青期变化较为复杂, 西部地区的冬小麦返青期推迟2-10天, 而东南部的山东、安徽及江苏地区冬小麦返青期明显提前, 一般在5-7天; 华北地区冬小麦的拔节期提前, 北部地区幅度较大, 为5-10天; 冬小麦抽穗期推迟明显, 以华北中部和北部最为明显, 为10-15天; 除华北南部胶东半岛外, 华北大部分地区冬小麦成熟期推迟, 一般在5-10天; (3)气候要素的波动是引起华北地区冬小麦生育期变化的主要原因: 日照时数与冬小麦返青期和拔节期呈显著相关, 日照时数减少, 冬小麦返青期和拔节期提前, 而受年平均气温升高的影响, 冬小麦抽穗期有所推迟, 积温的增加对冬小麦成熟期有推迟作用, 同时降水对冬小麦生长的拔节和抽穗有促进作用。     

基于修正碳账户的京津冀县域生态补偿量化及优先级分区

随着我国生态文明进程的不断加快,生态补偿的作用也日益凸显。京津冀作为我国的重要经济区,其经济发展的同时也伴随着大量的碳排放,为促进京津冀一体化战略的深入实施与生态环境建设,基于修正碳账户,选择模型构建法、空间相关性分析与重心迁移等手段,以县域为评价单元对京津冀地区进行生态补偿标准量化和优先级分区研究。结果表明:(1)修正前的京津冀地区碳账户呈现西北低,东南高的趋势,而修正后的碳账户由于兼顾了区域间本地差异,空间分布更加均匀;(2)生态补偿额度高-高聚集区主要分布于北京周边、石家庄周边以及邯郸-邢台一带,生态补偿额度低-低聚集区主要集中分布在京津冀地区北部县域;(3)京津冀生态补偿额度重心在115°45''—116°2''E,38°10''—38°20''N(献县和饶阳县)范围内移动,整体呈现由东北向西南变化的趋势;(4)2007年到2017年生态补偿支付区前五名(大厂回族自治县、柏乡县、新河县、海兴县、任县)和受偿区前五名(尚义县、阜平县、沽源县、康保县、赤城县)基本保持稳定。研究结果为京津冀协同发展制定相应减排固碳政策有重要参考价值,为实现双碳目标有促进作用。     

Changing climate in Hungary and trends in the annual number of heat stress days

Global climate change can have serious direct effects on animal health and production through heat stress. In Hungary, the number of heat stress days per year (YNHD), i.e., days when the temperature humidity index (THI) is above a specific comfort threshold, has increased in recent years based on observed meteorological data. Between 1973 and 2008, the countrywide average increase in YNHD was 4.1% per year. Climate scenarios based on regional climate models (RCM) were used to predict possible changes in YNHD for the near future (2021–2050) relative to the reference period (1961–1990). This comparison shows that, in Hungary, the 30-year mean of YNHD is expected to increase by between 1 and 27 days, depending on the RCM used. Half of the scenarios investigated in this study predicted that, in large parts of Hungary, YNHD will increase by at least 1 week. However, the increase observed in the past, and that predicted for the near future, is spatially heterogeneous, and areas that currently have large cattle populations are expected to be affected more severely than other regions.     

城市化对空气污染人群暴露贡献的定量方法研究

短期快速城市化引发一系列生态环境问题,尤其是近年来以细颗粒物(PM_(2.5))为代表的城市与区域空气污染问题。人群的污染暴露一方面是因为污染区范围的扩张,另外一方面则归因于城市化引发的人口迁移,目前的研究重点关注于前者的贡献,而忽略了后者的贡献。因此,建立了城市化对空气污染人群暴露贡献的定量方法,并选取我国PM_(2.5)污染最为严重的京津冀城市群开展了实证研究,通过利用2000、2005、2010、2015年PM_(2.5)浓度和人口栅格数据以及人口自然增长率数据,定量评估了城市化引发的人口迁移对空气污染人群暴露的贡献。研究结果显示:(1)京津冀地区受污染影响面积和人口变化显著,造成大量的人口暴露于PM_(2.5)污染。(2)城市化引发的人口迁移与自然增长贡献率方面:总体上,2000—2015年,京津冀城市群总的人口迁移贡献率为48%,北京市和天津市总的人口迁移贡献率分别为94%和88%,而河北省污染总的人口迁移贡献率为-32%。其中在污染保持区,北京市和天津市的人口迁移贡献率均接近100%,而河北省的迁移贡献率为-26%,尤其在2010—2015年,河北省衡水市的人口迁移贡献率达到-6613%;在污染新增区,北京市和天津市的人口迁移贡献率分别为86%和84%,而河北省污染的人口迁移贡献率为-757%。本研究建立了定量化的方法揭示了城市化在空气污染人群暴露中的定量贡献,为科学引导城市化发展提供了定量的手段,为合理规划京津冀城市群地区的人口流动与空气污染奠定了数据基础。