Características de correlación dinámica espaciotemporal y factores impulsores de las emisiones de principales contaminantes del aire en China
Autores: Tian, Ya; He, Chao; Yang, Lu; Yi, Jiahui; Ke, Biqin; Mu, Hang; Tu, Peiyue; Ye, Zhixiang; Hong, Song
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Características de correlación dinámica espaciotemporal y factores impulsores de las emisiones de principales contaminantes del aire en China
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Astronomía
Palabras clave
Contaminación del aire
Emisiones
China
Contaminantes
Factores socioeconómicos
NO
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
La contaminación del aire está estrechamente asociada con la salud humana y la economía. Por lo tanto, es importante comprender las variaciones en las distribuciones de emisiones espaciotemporales y sectoriales de los principales contaminantes del aire y sus impulsores. Las políticas (APAPPC) promulgadas por China en 2013 también han logrado resultados notables. Se utilizaron la tasa de cambio, el análisis de tendencias y un modelo de regresión ponderada geográfica y temporal para estudiar los efectos de los factores socioeconómicos sobre las emisiones de NO, SO y polvo en China durante 2011-2017. Durante el período de estudio, las emisiones promedio anuales de NO, SO y polvo disminuyeron en 11.45, 13.42 y 4.82 Mt (-47.64, -60.53 y -39.05%), respectivamente. Las emisiones de contaminantes se concentraron en el norte de China, con las provincias de Shandong y Hebei exhibiendo las emisiones más altas de NO y SO y polvo, respectivamente. Las emisiones de contaminantes del sector energético e industrial se distribuyeron principalmente en el este (27.08 y 28.00%, respectivamente) y el norte de China (23.57 y 20.04%, respectivamente), mientras que las emisiones del sector residencial se concentraron principalmente en el norte (22.48%) y el suroeste de China (20.07%). Las emisiones de contaminantes estaban correlacionadas positivamente con la generación de electricidad, la densidad de población urbana, los espacios verdes urbanos, la propiedad de automóviles privados, la industria secundaria como porcentaje del PIB regional y la producción de acero, y estaban correlacionadas negativamente con el ingreso disponible y la producción bruta de construcción. El ingreso disponible per cápita fue el factor impulsor dominante.
Descripción
La contaminación del aire está estrechamente asociada con la salud humana y la economía. Por lo tanto, es importante comprender las variaciones en las distribuciones de emisiones espaciotemporales y sectoriales de los principales contaminantes del aire y sus impulsores. Las políticas (APAPPC) promulgadas por China en 2013 también han logrado resultados notables. Se utilizaron la tasa de cambio, el análisis de tendencias y un modelo de regresión ponderada geográfica y temporal para estudiar los efectos de los factores socioeconómicos sobre las emisiones de NO, SO y polvo en China durante 2011-2017. Durante el período de estudio, las emisiones promedio anuales de NO, SO y polvo disminuyeron en 11.45, 13.42 y 4.82 Mt (-47.64, -60.53 y -39.05%), respectivamente. Las emisiones de contaminantes se concentraron en el norte de China, con las provincias de Shandong y Hebei exhibiendo las emisiones más altas de NO y SO y polvo, respectivamente. Las emisiones de contaminantes del sector energético e industrial se distribuyeron principalmente en el este (27.08 y 28.00%, respectivamente) y el norte de China (23.57 y 20.04%, respectivamente), mientras que las emisiones del sector residencial se concentraron principalmente en el norte (22.48%) y el suroeste de China (20.07%). Las emisiones de contaminantes estaban correlacionadas positivamente con la generación de electricidad, la densidad de población urbana, los espacios verdes urbanos, la propiedad de automóviles privados, la industria secundaria como porcentaje del PIB regional y la producción de acero, y estaban correlacionadas negativamente con el ingreso disponible y la producción bruta de construcción. El ingreso disponible per cápita fue el factor impulsor dominante.