近日，中国民航大学航空环境与气象研究团队在《Environmental Pollution》期刊上发表题为“Drivers of Civil Aviation Emissions in China: Considering Spatial Heterogeneity and Interdependence”的最新研究。本研究基于2012-2019年全国所有机场逐日航班计划，采用自下而上的方法，开发了我国高分辨率民航排放清单，系统分析了民用航空污染排放的时空特征及其关键驱动因素。

第一作者：马思萌

通信作者：韩博 教授

通讯单位：中国民航大学交通科学与工程学院，中国民航环境与可持续发展中心

期刊：Environmental Pollution，2025，369，

IF：7.6

Accepted：2025.2.9 

本研究获得国家自然科学基金项目（U2133206、42305192、U2333217）和中央高校基本科研业务费项目（3122023QD12）的支持。

DOI: 10.1016/j.envpol.2025.125838

01 全文速览

中国民航业的快速发展带来了更多的温室气体和大气污染物排放，对气候和空气质量产生了重要影响。尽管国际民航组织（ICAO）提出了减排目标，但中国民航业的排放仍在持续增长。本文基于2012-2019年全国所有机场逐日航班计划，采用自下而上的方法，开发了我国高分辨率民航排放清单，并通过STIRPAT模型和空间杜宾模型（SDM），分析了影响民航CO₂和NO_x排放的关键驱动因素及其空间效应。研究发现，GDP、人均GDP、交通价格指数（TPI）和人均消费支出对民航排放有正向影响，而交通结构则表现出负向影响。研究还揭示了民航排放的空间异质性和相关性，强调了各省之间在减排方面的紧密合作的重要性。

02 图文导读

2.1 中国民航CO₂和NOₓ排放的空间分布及逐年变化

中国民航CO₂和NO_x排放呈现中、南部偏高，西部地区偏低的空间分布，其中广东、江西和湖北等省份的排放量显著高于其他地区，而宁夏回族自治区2019年CO₂和NO_x排放量分别仅为广东的6.96%和6.53%。2012-2019年间各省的排放量普遍呈现上升趋势，其中广东省CO₂排放量从3.47 × 10⁶吨增长至5.48 × 10⁶ 吨，NO_x排放量从1.40 × 10⁴ 吨增长至2.31 × 10⁴吨，可能与经济的发展和航空需求量的增长有关。

图1 民航全航段CO₂和NOₓ排放的空间分布及逐年变化

2.2 中国各省民航CO₂和NOₓ排放的空间相关性

基于莫兰指数和莫兰散点图分析了中国民航排放的空间相关性，结果显示我国民航排放具有显著的空间相关性，且大多省份民航排放呈现聚类特征，即省份民航排放多集中在“高-高”（H-H）、“低-低”（L-L）象限。高排放省份被其他高排放省份包围，低排放省份被其他低排放省份包围，其中，河南、湖北和安徽等中部省份长期处于“H-H”象限，而青海、宁夏和甘肃等西部省份则处于“L-L”象限。

图2 民航CO₂和NO_x排放的莫兰散点图

2.3 民航排放的关键影响因素和空间效应

通过STIRPAT模型和SDM模型，识别和探究了GDP、人均GDP、TPI、人均消费支出和交通结构等关键影响因素对民航CO₂和NO_x排放的直接、间接和总效应。结果显示，GDP、人均GDP、TPI和人均消费支出对排放具有显著的正向影响，而交通结构则表现出负向影响。特别是，GDP和人均消费支出的增加不仅对本地省份的排放有直接影响，还会通过空间溢出效应提高邻近省份的民航排放。交通结构的负向间接效应，表明某一省份民航业的快速发展可能会减少邻近省份的航空运输需求，从而间接降低其排放量。

图3 民航排放驱动因素的影响系数和显著性水平

03 小结

本研究通过构建2012-2019年中国民航排放清单，揭示了民航CO₂和NO_x排放的时空特征及其驱动因素。研究发现，2012-2019年间，中国民用航空CO₂和NO_x排放呈现显著增长趋势，且不同飞行阶段的排放特征存在差异。民航排放呈现出“高-高”和“低-低”的空间分布，主要表现为排放强度相似的省份往往分布紧密。GDP、人均GDP、TPI和人均消费支出是推动民航排放增长的关键因素，而交通结构则对排放具有抑制作用，说明各省之间的经济联系和交通网络的紧密性对民航排放具有重要影响性。本研究填补了民航排放驱动因素研究的空白，强调了空间异质性和依赖性在减排政策中的重要性。