【摘 要】
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退耕还林是国家启动规模最大、参与度最广泛、投资额度最高的生态工程,截止2020年已实施了近20余年。退耕还林作为恢复森林植被的有效政策与手段,根据造林适地适树的准则要求,因地制宜植树还林,在涵养水源、固碳释氧、净化大气环境、保护生物多样性方面发挥着重要的作用。2018年,作为退耕还林工程的试点省份之一,陕西省的退耕还林面积位居全国首位,共计124.1万公顷。该阶段森林覆盖率也成为历史上增幅最大、增
【基金项目】
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林业公益性行业科研专项“退耕还林工程效益监测、评估与优化技术”（编号:201504424）；
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退耕还林是国家启动规模最大、参与度最广泛、投资额度最高的生态工程,截止2020年已实施了近20余年。退耕还林作为恢复森林植被的有效政策与手段,根据造林适地适树的准则要求,因地制宜植树还林,在涵养水源、固碳释氧、净化大气环境、保护生物多样性方面发挥着重要的作用。2018年,作为退耕还林工程的试点省份之一,陕西省的退耕还林面积位居全国首位,共计124.1万公顷。该阶段森林覆盖率也成为历史上增幅最大、增长最快的时期。同时,陕西省生态环境状况公报显示PM2.5污染情况从2005年开始明显好转。此外,研究证实,受到不同区域气温、降水等气候条件的限制,植被对PM2.5的关系会受到一定的影响。陕西省气候条件存在明显的区域差异,那么在全球气候干暖化趋势和大力提倡增加森林覆盖率以改善空气质量的背景下,合理评估气候变化条件下退耕还林在降低PM2.5污染的有效性将有助于我国霾污染治理和新一轮退耕还林的开展。首先,文章通过对PM2.5污染与退耕还林的国内外文献研究进展进行了梳理与总结,找出现有退耕还林在降霾效果评估研究的不足,确定研究切入点,并结合现有理论基础,以陕西省2000、2005、2010以及2015年107个县（市、区）为研究对象,基于MODIS遥感卫星数据,对陕西省退耕还林与PM2.5污染的分布状况及时空演变趋势进行定性描述性统计分析。其次,考虑到PM2.5污染与植被覆盖的空间依赖性,通过Moran’s I指数确定空间相关性存在的基础上,利用LM检验选择合适的空间计量模型,综合社会经济因素及自然环境因素,运用空间面板回归模型量化退耕还林与PM2.5污染之间的关系。最后,引入降水量与气温两个主要的气象因子作为调节变量,进一步探讨不同气温与降水条件是否会影响以及如何影响退耕还林与PM2.5浓度间的关系。通过实证分析,得出以下结论:（1）陕西省耕地转向林地的面积在全省退耕还林工程的实施下增幅明显,2000-2005年增长速率最快,2005-2010年趋于稳定。从地区分布来看,陕北、陕南地区相较于关中地区退耕还林效果更为明显。（2）2000-2005、2005-2010、2010-2015三个时间段PM2.5污染程度持续上升的县区数占比变化呈先上升后下降的趋势,且在全省陕南、陕北、关中三大区域均呈现不同程度集聚分布。2000-2015年间PM2.5污染状况得到有效缓解的县区数占比超过80%,主要集中于陕北、陕南地区,其中2000-2005年呈主要下降趋势集中于陕北地区,2005-2010年呈主要下降趋势集中分布在陕南、关中部分地区。（3）在不考虑气象因子调节作用的前提下,累积退耕还林面积的增加不仅可以有效降低本县区PM2.5污染水平,而且可以有效降低邻近县区PM2.5污染水平。空间杜宾模型计算结果显示,退耕还林面积增加1个单位,本县区PM2.5浓度平均下降0.084个单位,邻近县区的PM2.5浓度平均减少0.719个单位。（4）气象因子年均气温在退耕还林对本地区PM2.5浓度的影响过程中存在正向调节作用,气温增加1个单位时,退耕还林对本县区年均PM2.5浓度的负向边际贡献平均降低0.001个单位。而气象因子年均降水量在退耕还林对PM2.5浓度的影响过程中并没有显著的调节作用,即陕西省区域间降水条件的差异不会对退耕还林与PM2.5浓度的关系产生明显的影响。
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