速递：复杂多层网络揭示疫情下交通对空气污染的时空影响

导语

交通排放是空气污染的主要来源，然而，城市和地区交通排放与空气污染之间复杂的相互作用尚未被揭示。新冠病毒的蔓延，导致各个城市和地区根据当地疫情实施不同的交通限制政策，这为探索城市交通与空气污染之间的关系提供了可能。这篇文章通过交通指数和空气质量指数重构多层复杂网络，来探索交通对空气污染的影响。

研究领域：复杂网络，气候变化，空气污染，计算社会科学

刘志航 | 作者

邓一雪 | 编辑

论文来源：

Network approach reveals the spatiotemporal influence of traffic on air pollution under COVID-19

论文链接：https://aip.scitation.org/doi/full/10.1063/5.0087844

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空气污染对人类健康构成重大威胁，可导致中风、心脏病、肺癌以及急慢性呼吸道疾病。交通排放是城市空气污染的主要来源，而城市交通拥堵进一步加剧了空气污染。因此，探索交通与空气污染之间的关系至关重要。随着新冠疫情席卷全球，许多国家实施了严格的封控政策阻止病毒的传播，特别是交通限制使得很多国家和地区的空气质量得到改善。

但是，有研究发现，即使在疫情封锁期间，中国城市地区的整体空气质量也没有改善。此外，随着每波疫情结束，人员和货物开始大规模流动，空气污染会逐渐恢复到或可能超过封锁前的水平。因此，随着疫情发展阶段和应对措施的不同，交通对空气污染的贡献也将发生显著变化，需要在疫情发生的时空变化期间更好地了解这种作用。 

复杂网络理论有助于我们更好地理解气候系统中的时空行为。在气候网络中，地理数据被转换为可以表示时空关系的网络节点和连边，各种气候数据记录（如温度、压力、风和降水）可用于构建气候网络，以了解包括空气污染在内的气候现象的结构和模式。

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在最近 Chaos 杂志的一篇论文中，中国研究人员创建了一个多层网络模型，从中国六个地区21个城市的交通拥堵指数和空气质量指数中提取数据，以量化一个城市的交通排放如何影响另一个城市，研究区域包括东北、华中、京津冀、成渝经济圈、长三角和粤港澳大湾区的城市。由于疫情影响，迫使不同城市和地区相继实施不同的交通限制政策，这为揭示交通和空气污染之间的关系提供了对照实验的机会。

图1. 分析框架。以城市为节点，首先构建2019年和2020年空气质量指数（AQI）单层网络，对比研究疫情期间空气质量的变化。然后，在交通拥堵指数（TI）和空气质量指数之间构建了一些多层网络，以探索疫情对空气污染的影响，对比6个不同地区、疫情不同阶段、不同爆发级别的情况。

分析发现，受疫情影响，京津冀、华中地区、成渝经济圈接收污染的数值趋于集中（图2），说明这些区域的空气质量很大程度上与周边交通有关。对于长三角和粤港澳大湾区，这些值往往是分散的，这意味着这些地区的空气质量水平受其他地区交通的影响较小因此，它们自身的污染主要是由移动源的排放物和粉尘造成的。而东北地区的空气污染几乎不受疫情影响。

图2. 从不同区域的交通指数节点传出的网络加权入度的小提琴图。纵轴的加权入度（weighted in-degrees, WID）表示该城市从其他城市接收雾霾，横轴中的区域依次为京津冀（BTH）、东北（NEC）、成渝经济圈（CCS）、华中（CC）、粤港澳大湾区（GHM）和长三角（YRD）。

中国抗击疫情可以分为五个阶段：（一）全国范围内的疫情防控计划启动（2019年12月27日-2020年1月19日）；（二）遏制病毒的初步进展阶段（2020年1月20日-2月20日）；（三）中国大陆新确诊病例降至个位数（2020年2月21日-3月17日）；（四）武汉和湖北的关键战役取得初步胜利（2020年3月18-4月28日）；（五）持续防控阶段（2020年4月29日起）。

作者分析了不同区域不同阶段空气污染的变化（图3）。其他城市交通对一个城市空气污染的影响在第二阶段达到最大。对于京津冀和东北地区，交通对空气质量的影响在前两个阶段较大，然后呈下降趋势；对于东北地区而言，第三阶段发生重大影响。对于其他地区，不同阶段变化不大。

图3.  不同区域不同阶段的加权入度。

此外，作者还研究了不同疫情爆发级别（确诊人数）时的影响，较高的爆发级别通常具有较低的影响程度值。在疫情较为严重的情况下，交通对疫情高发城市的空气质量影响不大。

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与传统研究方法相比，这项研究采用的气候网络方法可以在更大范围内探索交通排放与空气污染之间的关系，尤其是不同城市之间的远距离影响，能够更宏观地分析其他城市的影响。然而，此研究使用整体指数进行定量分析，缺乏更细致、更精确的空气动力学传递机制。不过，这项工作提出的基于网络的框架为交通和环境领域提供了一个新视角，可能有助于指导政府制定空气污染缓解和交通限制政策。 

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