项目名称：《京津冀及周边雾霾污染空间关联复杂网络、驱动因素与差异化协同治理研究》

项目团队：安海岗、张翠芝、牛建广、董晓娟

项目来源：河北省社科基金项目

立项年份：2019年5月

京津冀及周边地区是我国人口密集、经济活跃的核心区域，同时也是雾霾污染高发频发的典型区域。近年来，尽管我国持续推进大气污染防治行动计划，该地区PM2.5 浓度总体呈下降趋势，但雾霾污染仍呈现出季节性反弹、跨区域传输显著、污染成因复杂等特征。

从空间分布来看，雾霾污染并非孤立存在，而是通过大气环流、产业转移、人口流动等多种途径形成紧密的空间关联。例如，冬季采暖期河北的燃煤污染可能通过西北风传输至北京、天津，而山东的工业废气排放也可能对周边省份的空气质量产生影响。这种复杂的空间关联使得单一地区的治理措施难以从根本上解决区域雾霾问题，亟需从整体视角揭示其关联机制。

本项目首先收集京津冀及周边各城市的PM2.5 浓度、产业结构、能源消费、人口密度、地形、气象等数据，进行数据清洗、标准化处理，并通过空间插值等方法实现数据的空间匹配。其次，基于引力模型或 Pearson 相关系数等方法，量化城市间雾霾污染的关联强度，构建区域雾霾污染空间关联矩阵；运用复杂网络分析工具，构建网络模型，分析网络的整体特征（如密度、聚类系数）、节点特征（如度数中心度、中介中心度）及关联路径，并探究网络的季节动态变化。然后，选取产业结构、能源结构、人口集聚、交通排放、气象条件、政策管控等作为潜在驱动因素，运用面板数据模型（如固定效应模型）初步分析各因素的影响方向和程度；进一步引入面板门限回归模型或地理加权回归模型（GWR），揭示驱动因素的非线性影响和空间异质性。最后，基于空间关联网络的核心节点和关键路径，确定区域治理的重点协同区域；结合各城市驱动因素的差异，提出针对性的治理措施（如产业调整、能源替代、跨区域联防联控等）；最终构建差异化协同治理框架。