3.2　以地级城市为单元的雾霾污染时空格局

利用美国国家航空航天局（NASA）发布的1998—2016年全球历史PM _2.5 年平均栅格数据集，以地市为单元，分析城市雾霾污染的时空格局及其演变。

3.2.1　PM _2.5 浓度时序变化特征

从全国整体和不同区域两个层面分别分析PM _2.5 浓度的时序变化特征。

3.2.1.1　全国整体变化特征

1998—2016年中国地级以上城市年均PM _2.5 浓度总体呈现先上升后下降的趋势（见图3-1）。1998年的PM _2.5 浓度为19.61μg/m ³ ，2016年增加到29.47μg/m ³ ，研究期内增长了9.86μg/m ³ ，年均增长0.55μg/m ³ 。根据其变化趋势可以分为3个阶段：①第一阶段（1998—2007年），此阶段PM _2.5 污染表现为快速增长的态势，2007年达到峰值，年均增加1.73μg/m ³ 。②第二阶段（2008—2012年），此阶段PM _2.5 污染呈现快速下降趋势，年均下降1.20μg/m ³ 。这可能与2008年奥运会的举办有关，在这期间国内加强了对空气污染的防治，关停了大量的污染企业。此外，国务院曾分别于2010年和2012年发布了防治大气污染相关的重要指示文件，比如《关于推进大气污染联防联控工作改善区域空气质量的指导意见》等，并取得了较显著的成效 ^[9] 。③第三阶段（2013—2016年），2013年增加到33.59μg/m ³ ，此后呈现下降的态势，到2016年下降到29.47μg/m ³ 。

为进一步分析中国345个地级及以上城市PM _2.5 浓度的时序变化特征，利用Eviews 8.0软件绘制中国地级及以上城市PM _2.5 年均浓度的核密度曲线（见图3-2）。①不同年份曲线左侧的起始值相差不大，几乎重叠在一起，右侧值不断地向右移，说明城市的年均PM _2.5 浓度限值不断增大，由1998年的70μg/m ³ 左右增长到2016年的110μg/m ³ 。②随着时间的推移，曲线峰值持续降低，且逐渐由“尖峰”变为“宽峰”，表明1998年PM _2.5 浓度集中在20μg/m ³ 的城市数量最多，而此后曲线宽度不断扩大，表明城市数量在PM _2.5 年均浓度值更大的区间集中。③不同年份的核密度曲线的形态差异也较大，1998年核密度曲线非常陡，主峰对应的核密度远高于其他年份的波峰，说明此时全国PM _2.5 浓度总体较低；2002年与1998年相比，峰值降低，在22.47μg/m ³ 和44.36μg/m ³ 处表现为明显的极化特征，变化区间也明显增加；2007年与2002年相比，波峰显著降低，变化区间略有增加，双峰变为单峰，说明极化现象得到缓解；2012年与2007年相比，由单峰变为双峰，且两波峰较为对称，但2个峰值均是相对左移，变化区间也在减少，表明此阶段PM _2.5 污染相对好转；2016年的波形、峰值均与2007年相似，只是第二个波峰右移，与2012年相比波峰显著提高，2个波峰都明显右移，这表明低浓度PM _2.5 的城市开始转为高值区。

3.2.1.2　不同区域变化特征

本研究将我国大陆分为东部地区、中部地区、西部地区和东北地区 ，并将相应的城市归并到相应的区域，据此分析四大区域年均PM _2.5 浓度的时序变化特征。①东部地区和中部地区在研究期内年均PM _2.5 浓度变化趋势与全国平均变化趋势基本一致，整体呈现上升趋势（见图3-1），东部地区和中部地区在研究期内年均增长速度分别为1.00μg/m ³ 和0.65μg/m ³ 。其中1998—2007年呈现快速增长趋势，东部地区和中部地区在此期间年均增长量分别为2.78μg/m ³ 和2.82μg/m ³ ；2008—2013年呈下降趋势，东部地区和中部地区在此期间年均减少量分别为1.47μg/m ³ 和1.83μg/m ³ ；2014—2016年呈现先增加后减少的态势。另外，需要说明的是，东部和中部地区的内部时序演变趋势也表现为一定的差异性，以东部和中部的重点区域为例进行分析，东部的三大重要经济体（京津冀地区、长三角地区和珠三角地区）PM _2.5 浓度整体呈现增加的态势，京津冀和长三角地区的PM _2.5 浓度整体高于珠三角，并且增长速度也高于珠三角，中部的中原城市群、武汉城市群、长株潭城市圈PM _2.5 浓度整体呈现增加的态势，中原城市群的PM _2.5 浓度整体高于武汉城市群、长株潭城市圈，并且增长速度也高于武汉城市群、长株潭城市圈。②西部地区PM _2.5 年均浓度值整体呈现缓慢增长趋势，研究期内年均增长量为0.15μg/m ³ ，远低于东部地区和中部地区，大致可以分为3个阶段：1998—2006年年均增长率为0.55μg/m ³ ；2006—2012年整体呈下降趋势，年均减少0.58μg/m ³ ；2012—2016年呈现先增加后减少的倒“U”形变化趋势。③东北地区的PM _2.5 年均浓度研究期内呈现剧烈波动状态，整体呈现增加的趋势，年均增长量为0.66μg/m ³ ，略高于中部地区的年均增长量。

为进一步分析四大区域地级及以上城市PM _2.5 浓度的时序变化特征，分别绘出相应的核密度曲线图（见图3-3）。东部地区和中部地区核密度曲线的演变具有一定的相似性。1998年核密度曲线是双峰且较窄，峰值所对应的PM _2.5 浓度在20～30μg/m ³ ，呈现低值“俱乐部”收敛特征。1998—2007年核密度曲线波峰持续右移，峰值持续降低并表现出由“尖峰形”向“宽峰形”的变化态势，变化区间不断增加，这表明区域内差距变大，PM _2.5 浓度的总体水平此期间不断提高。与2007年相比，2012年和2016年峰值波峰都左移，右侧值左移，这表明在此期间雾霾污染在一定程度上得到了缓解。西部地区在1998年和2002年的核密度曲线趋势相近，在2007年和2012年的曲线趋势相近。这4条核密度曲线都是双峰，第一个波峰对应的PM _2.5 浓度值都是10μg/m ³ 左右；对于第二个波峰来说，后两年稍微右移。1998—2007年核密度值显著降低，说明集中在10μg/m ³ 左右的城市数量在减少，2007—2012年此浓度值对应的核密度值上升，说明该时间段内集中在10μg/m ³ 左右的城市数量在增加。西部地区2016年的核密度曲线是单峰，峰值在17μg/m ³ 左右，说明2012—2016年西部地区PM _2.5 高污染的城市数量在减少。东北地区1998—2007年核密度曲线波峰显著右移，对应的PM _2.5 浓度由21μg/m ³ 增加到34μg/m ³ ，尾峰值也随着时间的推移增大了20μg/m ³ 左右。2007—2016年曲线波峰右移了约6μg/m ³ ，2016年曲线的起峰值达到11μg/m ³ ，说明2007—2016年东北地区的PM _2.5 浓度最低值门槛明显抬高，原本污染程度很小的城市情况变得不容乐观。

3.2.2　PM _2.5 污染空间差异特征

3.2.2.1　空间差异及其演化

以《环境空气质量标准》（GB 3095—2012）中PM _2.5 年均浓度限值为参考标准，将PM _2.5 年均浓度值由低到高划分为七级：优（一级）、良（二级）、轻度污染（三级）、中度污染（四级）、较高污染（五级）、高污染（六级）、极高污染（七级） ^[10] 。并据此绘制中国全域1998—2016年以3年为一个时间周期的PM _2.5 年均浓度变化情况图。总体来看：①PM _2.5 污染程度为优（一级）和良（二级）的区域主要集中在胡焕庸线以西，这两级的区域面积总体在减少，所占栅格单元比例由1998年的68.5%下降至2016年的56.2%。②中度污染（四级）和较高污染（五级）的区域面积呈扩大趋势，其栅格单元比例由1998年的10.6%上升到2016年的22.2%，增长了11.6个百分点。这些地区主要集中在胡焕庸线以东。③高污染（六级）及以上（＞70μg/m ³ ）的面积比由1998年的0.05%增加到2016年的1.3%。2007年以后出现的极高污染区（＞100μg/m ³ ），主要集中在山东西部、河南北部，2004年四川盆地也出现了极高污染现象。因此，总体来看，PM _2.5 低污染（一级和二级）区域主要分布在胡焕庸线以西，高污染（四级、五级、六级和七级）区域主要分布在胡焕庸线以东，并且在空间上呈现扩大的态势。

由以上分析可知，以胡焕庸线为界，在研究期内PM _2.5 污染的总体空间分布趋势一致，但在局部区域却在不断发生变化。结合表3-1可以看出：

（1）1998年，PM _2.5 浓度处于一级（优）的城市有102个，这些城市主要集中在胡焕庸线以西的青海、西藏、新疆大部分地区，如日喀则地区、克拉玛依等，此外，海南和台湾地区的城市也处于一级（优）；PM _2.5 浓度处于二级（良）的城市主要分布在江西、云南、黑龙江、福建、广东等省份，包括134个城市；PM _2.5 浓度处于三级（轻度污染）的城市有73个，主要分布在东北三省、甘肃东南部、宁夏南部、湖南、贵州、广西以及云南南部地区；PM _2.5 浓度处于四级（中度污染）的城市有34个，主要分布在京津冀地区、山东西部、江苏中部、安徽中北部、湖北东部、湖南北部、四川盆地，呈小范围集聚状态；PM _2.5 浓度处于五级（较高污染）的城市数量较少，只有2个：石家庄和济南。1998年所研究的城市中PM _2.5 年均浓度均没有超过70μg/m ³ 。

（2）2001年与1998年相比，PM _2.5 级别为一级（优）、二级（良）的城市数量都明显减少，分别由1998年的102个、134个下降至73个、98个，主要分布在内蒙古、甘肃西北部、青海、西藏、四川西部、新疆东南部以及台湾地区；污染程度为三级（轻度污染）、四级（中度污染）、五级（较高污染）的城市数量都明显增加，且增加个数都在10个以上，轻度污染分布区与1998年相比，扩散至西藏南部、海南北部以及台湾的西部沿海地区；中度污染城市数量增加最多，增加了27个，河南中东部、浙江北部、陕西中部PM _2.5 浓度上升为中度污染类型；高污染城市数量由0增加至3个：廊坊、石家庄、沧州。

（3）2004年与2001年相比，PM _2.5 污染程度为一级（优）、二级（良）的城市数量继续减少，分别减少了10个、18个，三级（轻度污染）城市数量也有所下降，减少了6个；四级（中度污染）、五级（较高污染）的城市数量继续上升，分别增加27个、8个，2001年PM _2.5 浓度处于二级（良）、三级（轻度污染）的重庆西南部、广西东部、广东中东部、江西北部、湖南东部等地到2004年演变为四级（中度污染）、五级（较高污染），污染程度和范围都明显扩大；六级（高污染）的城市数量有2个：石家庄、济南。此时还未出现浓度值达100μg/m ³ 的城市。

（4）2007年与2004年相比，PM _2.5 污染的一级（优）、二级（良）、三级（轻度污染）和四级（中度污染）城市数量都在下降，三级（轻度污染）城市数量降幅最大，达21个；与此同时，五级（较高污染）、六级（高污染）的城市数量显著增加，分别增加了34个、28个；五级（较高污染）的城市主要分布在江苏、安徽、湖北的大部分地区，河南南部、湖南中部、重庆西部、四川盆地也有小范围分布；六级（高污染）的城市在京津冀地区、山东西部、安徽北部、河南东北部呈集聚分布态势；石家庄市污染达到七级（极高污染）。这也说明2004—2007年我国很多地级及以上城市污染强度显著增加。

（5）2007—2010年一级（优）、二级（良）城市数量略有下降，分别减少4个、2个，分布范围变化不大；三级（轻度污染）城市增加5个，分布范围也基本不变，分布在四级（中度污染）、五级（较高污染）区域周边，有向西、向南扩散的态势；四级（中度污染）城市数量减少了11个，大部分随着PM _2.5 浓度增加转变为五级（较高污染）城市；五级（较高污染）城市数量显著增加，由2007年的58个增加到2010年的71个，来源包括低浓度值向高浓度值转变、高浓度值向低浓度值转变两方面；六级（高污染）城市减少了20个，主要集中在京津冀地区以及山东西北部。2010年未出现七级（极高污染）城市。

（6）2013年与2010年相比，一级（优）、二级（良）城市数量继续下降，新疆西北部、西藏东南部、云南北部污染逐渐加剧，由优变为良或轻度污染；三级（轻度污染）城市增加12个，主要分布在陕西、甘肃、湖南、贵州、广西、广东一带，东北三省、四川盆地也有少量城市分布；与2010年相比，2013年四级（中度污染）城市数量减少3个，分布态势与2010年基本一致；五级（较高污染）城市减少13个，现主要分布在陕西南部、湖北中部、安徽北部、江苏等地；六级（高污染）城市数量增加了9个，增加区域主要在河南北部，如开封、安阳、濮阳等市；污染程度为七级（极高污染）的仍然是石家庄。

（7）2013—2016年一级（优）、二级（良）、三级（轻度污染）城市数均呈上升趋势，分别增加6个、30个、3个，分布区域扩展到黑龙江北部、吉林东部、内蒙古东部和南部、福建、海南北部以及台湾地区部分城市；四级（中度污染）、五级（较高污染）、六级（高污染）城市数量均有所下降，分别减少21个、10个、7个。四级（中度污染）城市主要分布在东北三省中心地带、湖北中东部、安徽西南部、四川盆地等区域；五级（较高污染）城市主要分布在河南、江苏、安徽、山东的多省邻接地带；六级（高污染）城市仍然集中在京津冀地区；2016年城市PM _2.5 年均浓度均低于100μg/m ³ 。表明2013—2016年PM _2.5 污染强度虽有所下降，但轻度污染范围明显扩大，仍然需要采取必要手段防止雾霾继续侵扰环境净土。

为进一步探究我国PM _2.5 浓度的时空变化特征，将整个研究期分为六个阶段：第一阶段（1998—2001年）、第二阶段（2002—2004年）、第三阶段（2005—2007年）、第四阶段（2008—2010年）、第五阶段（2011—2013年）、第六阶段（2014—2016年），并通过栅格数据分别计算出每个阶段的平均值。用第二阶段年均浓度数据减去第一阶段年均浓度数据反映第二阶段PM _2.5 浓度变化情况，用第三阶段年均浓度数据减去第二阶段年均浓度数据反映第三阶段PM _2.5 浓度变化情况，以此类推，最终得到其他阶段PM _2.5 浓度变化情况。第二阶段（2002—2004年）与第一阶段（1998—2001年）相比，胡焕庸线以东的大部分地区PM _2.5 污染呈上升趋势，尤其是河南的中北部、河北南部、山东西北部的PM _2.5 污染增长量均在25μg/m ³ 以上。此外，四川中东部、湖南和广西南部的增加幅度在0～25μg/m ³ ，海南、台湾呈小幅下降趋势。第三阶段（2005—2007年）与第二阶段（2002—2004年）相比，胡焕庸线以东的大部分地区PM _2.5 污染依然呈上升趋势，其中湖南、广西、湖北几乎全域涨幅都超过了25μg/m ³ ，而胡焕庸线以西大部分地区都减少了15μg/m ³ 左右。第四阶段（2008—2010年）与第三阶段（2005—2007年）相比，胡焕庸线以东的大部分区域PM _2.5 浓度明显下降，其中河南中北部、河北和山西南部、四川中东部、甘肃南部下降了25μg/m ³ 左右，而胡焕庸线以西的大部分地区浓度却在增加，增加量在15μg/m ³ 左右。第五阶段（2011—2013年）与第四阶段（2008—2010年）相比，胡焕庸线以东的大部分区域浓度明显下降，其中，下降区域界线东移，主要集中在广东、湖南、湖北南部、安徽北部以及辽宁、吉林等地区，而胡焕庸线以西的大部分地区浓度却在增加，增加量在15μg/m ³ 左右。第六阶段（2014—2016年）与第五阶段（2011—2013年）相比，PM _2.5 浓度增加和减少的分界线进一步东移，下降区域多于上升区域，东北三省成为PM _2.5 污染增加的重灾区，增加量超过了25μg/m ³ ，东部沿海地区的山东、江苏等地以及新疆西部、西藏北部呈现小幅上升趋势，而浓度下降最多的地区集中在四川东部，下降量在25μg/m ³ 以上，中部地区的河南、湖北等地也有不同程度的下降。由以上分析可知，研究期内胡焕庸线以东的大部分区域呈现增—减—增的变化趋势，胡焕庸线以西的大部分区域呈现减—增—减的变化趋势，并且增减的空间分界线逐步东移。

3.2.2.2　全局空间自相关特征

表3-2反映的是1998—2016年部分年份中国地级以上城市PM _2.5 年均浓度的全局Moran's I指数变化情况，可以看到，全局Moran's I值均通过了1%显著性检验（Z=1.96临界值），说明中国地级以上城市PM _2.5 在空间分布上存在显著的正相关性，空间集聚现象明显，PM _2.5 污染重的城市其邻域城市污染也较严重，污染程度低的城市其邻域城市污染也相对低。全局Moran's I指数值总体呈现波动增长状态，由1998年的0.588上升到2016年的0.695，说明PM _2.5 浓度的空间相关性在增强，即空间集聚状态在上升。根据其变化趋势，可以将之分为三个阶段：1998—2010年呈上升趋势，空间集聚程度加强；2010—2014年呈下降趋势，空间集聚程度在减弱；2014—2016年又略上升，说明空间集聚程度又开始增加。

3.2.2.3　局部空间自相关特征

结合中国地级城市主要年份PM _2.5 浓度的局部空间自相关结果，可以将345个地级研究单元划分为4种类型，即“高—高”关联类型、“低—低”关联类型、“高—低”关联类型、“低—高”关联类型。

（1）“高—高”关联类型，即PM _2.5 浓度在空间上是高值集聚状态。这种类型的PM _2.5 浓度空间分异较小，呈显著的空间正相关，区域及其周围的污染程度都比较严重。总体上1998—2016年PM _2.5 高值集聚区集中在山东、河南、河北、江苏、安徽、湖南、湖北的大部分地区。由表3-3可知，1998—2007年高值集聚城市数量整体呈现增加的态势，四川盆地在此期间的个别年份（1998年和2004年）也出现了高值集聚特点，2007年达到峰值96个。2007年以后数量逐渐减少，且集聚区南界逐渐北移，到2016年高值集聚区主要集中在长江以北，数量基本与1998年持平。

（2）“低—低”关联类型，即PM _2.5 浓度在空间上是低值集聚状态。主要在胡焕庸线以西的新疆、西藏、内蒙古、黑龙江西北部地区以及海南、台湾地区。这些地区也是我国PM _2.5 污染“净土”，污染程度相对小得多，但PM _2.5 污染也同样不容忽视。由表3-3可以看出，1998—2016年低值集聚区城市数量呈现先增加后减少的变化趋势，在2010年达到峰值。与1998年相比，2016年“低—低”集聚区城市数量虽然增加了，但是新疆地区的低值集聚区城市数量却在减少，说明该地区的一些城市近几年PM _2.5 浓度显著提升，大气污染程度加剧。

（3）其他关联类型，包括“高—低”关联类型（PM _2.5 浓度高值被低值所包围）和“低—高”关联类型（PM _2.5 浓度低值被高值所包围）。从计算结果来看，只有极少数的城市分布在“高—低”集聚区，这个结果是可信的，PM _2.5 具有较强的空间扩散性，孤立的高值或者低值很难出现。

综合以上分析可知，中国PM _2.5 高污染集聚区主要分布在京津冀、长三角以及与这两大经济体相连接的中部地区，且在研究期内处于稳定状态。造成这种状况的原因主要包括两个方面：第一，与产业转移相伴而生的污染转移。长三角地区是我国经济较活跃地区之一和主要的经济增长点，随着经济发展水平的提高、产能更新换代和产业结构优化，再加上环境规制逐步加紧，一些落后和污染程度较高的产能在这些地区难以立足，东部地区产业向中西部地区转移成为一种常态。中部地区在承接东部地区产业转移方面具有天然的地理位置优势，同时国家于2004年提出了“中部崛起”战略，2006年出台了配套文件《中共中央、国务院关于促进中部地区崛起的若干意见》，并实施了《促进中部地区崛起规划（2016—2025年）》。2012年国务院正式批复《中原经济区规划》，将建设中原经济区上升为国家战略，2016年中原城市群上升为国家级城市群。可见国家支持中部地区发展的力度越来越大。在国家战略的支持下中部地区成为承接长三角经济增长极产业转移的前沿阵地。大量的研究表明，向中部地区转移的主要是污染型、高耗能产业（朱允未，2013；陈耀、陈任，2011）。这在很大程度上促进了中部地区高雾霾污染集聚区域的形成。另外，北京作为全国的政治、经济、文化中心，为了树立良好的国家形象，大量重工业企业向周边津冀地区转移，这在很大程度上加剧了津冀地区的雾霾污染。产业向周边地区转移虽然能够在一定程度上减少北京自身产生的细颗粒物污染，但由于京、津、冀地理位置临近，在PM _2.5 随风扩散的情况下，北京的雾霾污染依然严重，这就形成了京津冀地区雾霾污染的空间集聚。第二，政治晋升激励下形成的地方政府竞争。目前的政绩考核制度下，官员实现晋升或连任主要考察GDP增长、招商引资数量等经济指标，在绿色发展和环境规制的背景下，地方政府就围绕优质产业（清洁且短期内显著提升GDP的产业）展开了激烈的招商引资竞争，由于这类资源数量有限，地方政府在招商引资中取胜的关键是投资环境，包括硬环境和软环境两方面，前者是指功能齐全的基础设施、优美的城市环境等；后者则包括政府为企业提供的各种优质服务、政府行政的高效率以及公平和公正的竞争环境。而欠发达地区在这两方面都不具备明显优势，对优质产业的吸引力有限，放松环境规制成为这些地方政府的普遍做法，通过发展以制造业为主的高污染产业来快速推进自身GDP的增长，这种状况在中部地区表现得尤为明显。这也是造成雾霾污染在中部地区集聚的重要原因。另外，获得优质资源的长三角地区，虽然能够获得自身产业结构优化的“减污效应”，但由于与中部地区相邻，雾霾污染存在显著的“外溢性”，其“污染外溢效应”大于“自身优化效应”，经济发展水平较高的长三角地区也难以实现自身环境质量的改善。

3.2.2.4　热点分析

利用ArcGIS 10.1，根据Jenks最佳自然断裂法将得到的Gi ^* 指数从高到低依次分为热点区、次热区、次冷区和冷点区四种类型，得到中国地级及以上城市PM _2.5 浓度空间格局的热点统计表。

冷热点区域总体格局保持相对稳定的状态，且在空间上高度集聚。整体来看，1998年以来，中国地级及以上城市PM _2.5 浓度的冷热点区域从西向东基本上呈“冷点—次冷—次热—热点”的圈层结构，不同类型的区域在空间上呈现集中连片分布趋势。热点区主要分布在山东半岛、中原地区、京津冀地区以及长江三角洲一带。2004年以后热点区扩散到长江以南的湖南、江西一带，比如湘潭市、长沙市、岳阳市、宜春市、南昌市、九江市等。此外，四川的成都、德阳也形成了小区域热点集聚区。PM _2.5 浓度的冷点区主要分布在胡焕庸线以西的大片地区，由于人口稀少，经济活动远不如中东部地区频繁，对环境影响较小。

虽然PM _2.5 浓度冷点区的总体格局相对稳定，但不同类型的城市数量和空间规模都出现了不同程度的变化，且类型间的过渡是“渐变式”而非“跳跃式”，即由冷点变为次冷，次冷变为次热，次热变为热点，进一步说明PM _2.5 浓度在空间上显著的正相关性。由表3-4可以看出：①1998年热点集聚区最少，只有37个，在1998—2004年热点城市数量显著增加，增加了42个，河南东部（如周口市、驻马店市）、江西北部（如九江市、宜春市）等城市由次热区转变为热点区；在2004—2013年热点城市数量先减少后增加，但变化幅度不大；在2013—2016年热点区城市减少了32个，湖北中东部、河南东南部、安徽北部的诸多城市由热点区变为次热区，川渝地区也由热点区变为次热区；此外，唐山、新乡、廊坊等15个地级单元在1998—2016年都处于热点区，说明这些地区的PM _2.5 污染状况一直未能得到有效治理。②次热区城市数量在1998—2001年呈现快速增长态势，由91个增加到120个，主要原因是浙江、江西、湖南、贵州等地大范围的次冷区转变为次热区；2001—2013年次热区城市先减少后增加，但变化幅度相对较小；2013—2016年次热区城市数量由107个减少到66个，其中长江以北地区如湖北的荆门、孝感，河南的驻马店、信阳，安徽的合肥、滁州等由次热区变为热点区；而长江以南的大部分城市如湖南的邵阳、怀化，广西的南宁、玉林等地则由次热区变为次冷区。③在1998—2004年次冷区城市减少36个，主要是贵州、重庆、湖南、广东的诸多城市由次冷向次热区转变；在2004—2007年次冷区增加6个，主要是贵州及东北三省的部分城市由次热区转变为次冷区；在2007—2016年次冷区城市由105个增加至147个，这主要是因为长江流域的许多城市由次热区向次冷区过渡。④冷点区城市数量在研究期内变化较大。在1998—2001年冷点区城市减少了32个，其中福建的大多数城市由冷点区过渡到次冷区，云南、黑龙江、内蒙古的部分城市也由冷点区变为次冷区；在2001—2013年冷点区城市先增加后减少，由2001年的50个增加到2007年的71个城市，再减少到2013年的58个；在2013—2016年冷点区城市增加了33个，主要是福建西南部、云南北部的城市由次冷区过渡到冷点区。