以景观“源汇"为基础的面向空气质量改善的城市与区域景观格局调控机制研究

China is urbanizing at an unprecedented rate, making intensive interaction between urban and its surrounding areas. To quantitatively understand the interaction would benefit to the rapid urbanization without ecological quality reduction. Thus, we adopt source-sink landscape theory to quantify and modeling the interaction between urban and its surrounding ecosystem via an atmospheric medium of fine particulate (PM2.5) concentration at Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration where has been undergoing rapid urbanization since late 1990s and suffering heavy PM2.5 pollution during recent years. Satellite remote sensing imagery, three-demensional radar backscatters, social-economic records, meteorological and environmental data, as well as essential field measurements will be utilized 1) to quantify inner urban areas' social-economic-natural complex source-sink landscape pattern, and its contribution to urban fine particulate pollution; 2) to estimate the extent and magnitude of urban PM2.5 pollution's impact on urban agglomeration; and finally 3) to model and simulate the interaction between urban landscape and the urban agglomeration via the medium of PM2.5 concentration. The result of this research will contribute to the research field of urban and regional complex landscape quantification and optimization, urban and regional air pollution mitigation, and further demonstrate the urban ecological improvement and regional sustainable development.

系统地认识城市内部景观格局与城市群城镇空间布局的互动机制，是协调城市与城市群的相互作用关系，促进城市与城市群协调发展的前提和基础。针对研究这种相互作用机制的定量关系尚不清晰的问题。本研究将选择我国典型的快速发展区域——京津冀城市群为研究区，以景观“源-汇”的理论框架为指导，以遥感、3D可视性激光雷达、人口社会经济、环境和气象监测、基础地理等数据为数据源，以PM2.5污染为媒介，重点研究城市内部景观格局对PM2.5污染的贡献关系、城市群城镇空间布局对PM2.5污染的定量贡献关系，基于此建立城市内部景观格局优化模型和城市群城镇布局优化模型，并建立多情景的交互影响模型，分析不同情景模式下的城市景观格局和城市群城镇布局限制程度，为解析城市与城市群空间耦合联动程度提供新的视角，并通过京津冀城市群的实证研究，为以PM2.5污染降低为目标的城市内部景观格局优化和城市群城镇空间发展布局策略提供科学支撑。

通过本项目的研究，系统地梳理了城市化与空气质量的权衡领域的研究框架，指明了开展城市化与空气质量关系研究的重要性。定量验证遥感数据的可靠性，提升遥感空气质量的数据精度，并首次定量地评估了我国2000-2015年的多年人口污染累积暴露情况及城市化人口迁移对人口污染暴露的定量贡献。客观认识我国城市的复合空气污染，系统完善地从复合污染现象认知到指标范式构建，为未来建立可应用的复合空气污染指标提供了参考和应用前景。首次从污染物“源-汇”的角度，从全国层面上阐明了我国城市空气污染与植被污染净化的时间不同期，及其对城市空气质量生态改善能力的影响。为更为科学地开展城市生态规划与建设，面向环境质量的改善提供了参考的决策路线，为城市可持续发展提供了重要的科学参考。.同时，通过本项研究系统地总结了过去十年，尤其是尤其是2013年以来，城市空气质量的研究呈现新的特征：从关注传统污染物（SO2，NOx，TSP等）向新型污染物转变（PM2.5，O3等），从关注单一污染向复合空气污染转变；从早期的污染物空间分布格局分析、污染健康影响向社会经济因素对污染的驱动效应等复合主题拓展。研究逐渐深入。并针对目前我国城市空气质量的现状，即我国在空气污染治理方面取得了一些卓有成效的进展，主要表现为传统污染物（SO2，NOx等）浓度降低显著，PM2.5浓度缓慢降低，并逐渐对O3和复合空气污染取得一些新的认识，但与发达国家的污染治理过程相比较，指明我国在治理政策、技术手段、公众认知、治理周期、环境教育等多个方面仍存在较大的差距。.本项目第一标注发表SCI论文5篇，IF > 5的3篇，第二标注2篇。分别发表于Bulletin of the World Health Organization (IF = 9.408), IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine (IF = 8.225), Sustainable Cities and Society (IF = 7.587), Earths Future (IF = 7.495) 等国际顶级杂志。部分成果受到广泛的关注，国际著名环境评论家Fred Pearce在Yale Environmental 360上撰文进行系统的评述。同时，本研究所建立的复合空气污染指标范式为未来建立可应用的复合空气污染指标提供了参考和应用前景。

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