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在中國，生活在垃圾填埋場附近的居民，可能時常受到惡臭影響。這也是形成鄰避現象重要肇因之一。
垃圾填埋場惡臭是指令人難以忍受的、或使人產生不愉快感覺的，會影響人類生產和生活的氣體通稱。中國由于進入垃圾填埋場的垃圾含水率高（40~60%）、易降解有機物含量高（50~70%），使得在填埋處置過程中填埋氣無組織釋放量大，惡臭污染較為嚴重。
根據環保部“12369”環保舉報熱線2013年的案件處理情況統計，2013年，由于垃圾填埋場惡臭導致的案件達到25起，占2013年總處理案件的1.5%，平均每月發生兩起。
考慮中國垃圾填埋場僅約兩千多個，相對百萬家工業企業和其他大氣、土壤、水環境污染，如此高的案件舉報率和處理率，表明了垃圾填埋場惡臭問題的嚴峻性和群眾的關注度。
環保部“12369”環保舉報熱線的官方網站也認為，“從群眾反映的問題來看，對惡臭、異味污染問題的反映比較集中”。
為了探討相關規律，解決相應問題，我們就需要探討，究竟垃圾填埋場惡臭的影響范圍如何，哪些人群受到影響？我們這項研究，基于全國填埋場全口徑調研數據，試圖通過物理模型和社會數據挖掘，研究中國垃圾填埋場惡臭影響范圍和影響人群，從而為環境研究和管理提供借鑒和參考。
我們初步研究得出：
基于FOD模型計算，中國1955個垃圾填埋場（不包括臺灣、香港和澳門，下同）2012年硫化氫排放量226噸；經過地面點源連續高斯模型計算和CALPUFF模型檢驗，垃圾填埋場惡臭平均影響距離為796米，個別影響距離超過10公里。
利用社會大數據（新聞和微博）挖掘分析表明，社會數據得出的影響距離總體上大于基于地面點源連續高斯模型計算的距離。
全國垃圾填埋場惡臭影響的人口達到1228萬人，其中敏感人群（兒童+老人）人口數達到264萬；影響的敏感單位（學校和醫院）達到7818個，其中學校3143個，醫院4675個；影響的人群活動占全國總人群活動的1.82%。
垃圾填埋場惡臭影響范圍僅占中國陸地國土面積的0.09%，而其影響到的人口占全國總人口的0.90%，其影響的人群比例則更高。
以下是較為詳細的介紹。
研究方法與數據
本研究基于全國1955個垃圾填埋場（包括衛生填埋和簡易填埋，基本覆蓋了全國所有垃圾填埋場），利用FOD模型計算每個垃圾填埋場的惡臭氣體排放量，利用點源連續高斯模型作為惡臭氣體擴散模型，針對每個垃圾填埋場逐一計算其惡臭排放和擴散?；谌珖盥駡龅挠绊懛秶?，利用高空間分辨率人口密度數據、中國鄉鎮人口空間數據集、中國教育機構、醫療機構點源GIS數據集、新浪微博大數據集等數據，評估垃圾填埋場惡臭影響的人口、敏感單位和人群活動。
本研究確定惡臭影響半徑的基礎是惡臭的嗅覺閾值，即人能聞到惡臭即認為受到惡臭影響。雖然垃圾填埋場惡臭含有很多有害物質，但聞到惡臭并不意味著一定產生健康影響，只是一定會產生心理影響，即使人產生心理厭煩等負面情緒。
針對垃圾填埋場惡臭的影響范圍，主流研究方法是基于物理模型和人對惡臭的嗅閾值。但垃圾填埋場惡臭來源除垃圾填埋場本身外，垃圾填埋場附近的集中運輸等也非常重要。更為重要的是，惡臭的影響與人的主觀感受聯系非常顯著，本研究以微博大數據和社會新聞檢索數據為社會調查數據，獲取反映垃圾填埋場惡臭的影響距離信息，用于與基于物理模型計算的垃圾填埋場惡臭影響半徑進行比較分析。
圖1中國垃圾填埋場惡臭影響研究技術路線圖
垃圾填埋場惡臭的環境影響及公眾態度
國內外大量研究，采用儀器分析技術對垃圾填埋場惡臭氣體進行研究，認為其主要成分包括無機的氨氣和硫化氫氣體，以及部分揮發性有機化合物如硫化合物（如硫醇、硫醚等）、芳香烴、飽和及不飽和烴、含氮化合物（如胺類、吲哚等）、鹵代烴、含氧化合物等。
中國垃圾填埋場惡臭氣體成分研究也表明，雖然惡臭氣體成分復雜，但仍以含硫化合物為主。填埋氣中含硫化合物主要來源于生活垃圾中蛋白質和氨基酸類物質的厭氧降解。
垃圾填埋場惡臭對人體呼吸、循環、消化、內分泌和神經等系統都有不同程度的損害，使人呼吸不暢、惡心嘔吐、煩躁不安、頭昏腦脹；高濃度惡臭爆發時，會使人失去知覺，甚至窒息死亡；長期暴露于惡臭環境中（不論惡臭強度高低）也會嚴重危害人的身體健康，產生一系列致癌效應等。近年來，由于垃圾填埋場惡臭問題導致的公眾事件時有發生，與國際社會的情況一樣，垃圾填埋場的惡臭氣體成為公眾視野中的重點和熱點環境問題，也是公眾抱怨和反對垃圾填埋場的主要原因之一。
較為全面地了解公眾對垃圾填埋場的認識和態度，是解決垃圾填埋場環境問題的基本出發點。
本研究以新浪微博（時間：2011.01.01～2014.12.16）中包含關鍵詞“垃圾填埋場”的原創微博代表社會公眾對垃圾填埋場的態度。剔除重復的微博，有效微博數共計16440條。從微博數量分省統計分析可以看出，廣東、北京、浙江、江蘇、上海等省的微博數最多，西部西藏、青海、寧夏等省的微博數最少。
圖2中國各省涉及垃圾填埋場微博條數
可以看出，微博數和經濟發展程度關系較為密切，而與人口數量關系不顯著，可能是經濟較好的省份，使用微博人口比例相對較高，其環境意愿的表達也更強烈。此外，廣東、北京、浙江、江蘇、上海等，也是垃圾填埋場問題較為顯著的省份，因而公眾對這一問題也相對更關心。針對16440條微博內容進行語義分析，提取有實際含義的關鍵詞并進行分析（圖3），可見焚燒、分類、污染、臭氣、城市、環境、環保、政府、居民等詞的詞頻最高。從簡單分析看，在公眾視野中，垃圾填埋場是城市中影響居民生活較為顯著的環境問題，并且“焚燒”和“分類”是近年公眾關注的熱點問題?！俺魵狻笔呛屠盥駡鱿嚓P性最高的詞匯之一，也是高頻關鍵詞中負面評價的關鍵詞，說明惡臭問題一直是公眾關心和不滿意垃圾填埋場的焦點之一，也是公眾視野中垃圾填埋場的重點環境問題。
圖3垃圾填埋場微博語義和關鍵詞分析結果
注：包含部分或全部“垃圾填埋場”的關鍵詞都不進入分析
為減少傷害與抱怨，應該如何設置垃圾填埋場距離？國內外無論法規還是科學研究都表明，垃圾填埋場惡臭氣體的影響距離或防護范圍一般在500～1000m之間，如下表。
然而，從目前的結果看：一方面，不同專家學者所用的距離估算方法略有不同，導致其評價結果差異較大；另一方面，評價的目標或是單一垃圾填埋場，或對垃圾填埋場進行簡單分類（大、中、小型），導致結果覆蓋面小或精度不足。綜上所述，有必要采用統一的模型和計算方法，結合垃圾填埋場實際填埋量和當地氣候因素，基于中國不同地區、規模和管理模式的垃圾填埋場逐一計算惡臭排放量，然后評價其惡臭影響距離和范圍。
-基于物理模型的影響范圍計算
我們以硫化氫氣體為垃圾填埋場惡臭氣體代表，基于全國每個垃圾填埋場的詳盡信息，利用FOD模型（一級降解動力學方法）計算每個垃圾填埋場的硫化氫氣體排放量；利用地面點源連續高斯模型，以0.41ppb為硫化氫的嗅覺閾值，計算全國每個垃圾填埋場的惡臭影響半徑。
考慮中國垃圾特性和國外有較大差異，直接使用IPCC的推薦參數不但不適合國情，也不能反映中國不同區域、不同規模垃圾填埋場的差異，無法準確核算中國垃圾填埋場甲烷排放水平，故本研究通過調研我國不同區域內垃圾特性，建立適用于中國的垃圾填埋場甲烷排放參數和排放因子，然后基于每個垃圾填埋場點源數據計算中國垃圾填埋場的甲烷排放。
基于FOD模型及甲烷和硫化氫的數量關系，得到中國每個垃圾填埋場2012年硫化氫的排放量，共計226.62噸，其空間分布見圖4。
圖4中國垃圾填埋場2012年硫化氫排放量
本研究以0.41ppb為硫化氫的嗅覺閾值，即1L空氣里面有0.00041×10-6L的硫化氫，人就可以嗅覺到硫化氫。基于地面點源連續高斯模型計算中國垃圾填埋場惡臭影響距離，不考慮太陽輻射等級數，僅考慮各垃圾填埋場平均風速下的大氣穩定度，計算所得即垃圾填埋場惡臭影響的理論最大值。
圖5中國垃圾填埋場惡臭影響距離理論計算值
根據前面表格的文獻綜述，垃圾填埋場惡臭的影響距離或防護范圍一般在500～1000m之間，但這一影響半徑受垃圾填埋場已填埋量、當年填埋量、垃圾成分、管理水平、地理位置、氣象條件等多種因素影響，不同垃圾填埋場往往差異較大。本研究完全基于每個垃圾填埋場數據，較為徹底地“自下而上”計算了惡臭影響范圍，計算得到全國的影響范圍總面積達到837，476ha，占中國陸地國土面積的0.09%，其中廣東、四川兩省的影響范圍最大，西藏和天津兩省的影響范圍最小。分析垃圾填埋場惡臭排放量和影響范圍之間的關系（圖6），可以看出，兩者有較強的相關性，當惡臭排放量較低（
圖6填埋場惡臭排放量和影響范圍關系圖
考慮到復雜的氣象、地形等環境影響，本研究選擇9個典型垃圾填埋場，基于CALPUFF模型（一種煙團擴散模式，適用于評價范圍較大條件下以及復雜流場下的環境空氣質量模擬以及計算）計算其影響范圍，從而比較和檢驗地面點源連續高斯模型的結果。選擇典型垃圾填埋場的考慮包括：考慮規模和填埋量較大的垃圾填埋場，其計算結果往往對全國的結果有較大影響；考慮地形影響。因中國部分垃圾填埋場位于山區，地面點源連續高斯模型無法反映和考慮地形對惡臭傳輸的影響；考慮不同區域垃圾填埋場。最終確定的9個垃圾填埋場為北京六里屯垃圾填埋場、上海老港生活垃圾處置有限公司、南昌麥園垃圾處理場、廣州興豐生活垃圾衛生填埋場、深圳下坪固體廢棄物垃圾填埋場、重慶長生橋垃圾衛生填埋場、成都市固體廢棄物衛生處置場、西安江村溝垃圾填埋場、西寧沈家溝垃圾場?；贑ALPUFF模型計算其空間影響范圍，其硫化氫氣體的嗅閾值和地面點源連續高斯模型一致，計算結果和地面點源連續高斯模型比較，見圖7。
圖7 CALPUFF模型和地面點源連續高斯模型影響范圍比較
注：a：北京六里屯垃圾填埋場；b：上海老港生活垃圾處置場；c：南昌市麥園垃圾處理場；d：廣州興豐生活垃圾衛生填埋場；e：深圳市下坪固體廢棄物填埋場；f：重慶長生橋垃圾衛生填埋場；g：成都市固體廢棄物衛生處置場；h：西安江村溝垃圾填埋場；i：西寧沈家溝垃圾填埋場。
-基于大數據和社會調查的影響范圍計算
盡管垃圾填埋場惡臭影響范圍研究的主流方法是基于物理模型，但垃圾填埋場并非簡單的點源，其惡臭來源往往有很多種。對于管理不規范的垃圾填埋場，其惡臭來源很可能是一個范圍較大的面源。此外，根據現場調研和專家座談，垃圾填埋場惡臭的一個重要來源是垃圾填埋場附近的集中運輸。這些因素在垃圾填埋場惡臭傳輸模型中很難反映出來。更重要的是，惡臭的影響受人的主觀感受非常顯著，不同人群對惡臭的感知能力往往具有很大差異，并且絕大多數的惡臭影響并非直接帶來健康損害，而是影響到人的情緒和日常活動。所以，垃圾填埋場惡臭的影響問題，不僅是一個物理過程，還涉及人的生理、心理、社會活動等因素。
為了進一步分析和比較中國垃圾填埋場惡臭影響范圍，本研究基于微博大數據和社會新聞數據，獲取反映垃圾填埋場惡臭影響范圍數據，并與基于物理模型所計算的影響半徑進行比較分析。
本研究采用的大數據是新浪微博數據，新浪微博數據獲取途徑是利用新浪微博官方API，獲取APP Key、APP Secret和用戶授權的accesstoken，從而獲取數據。大數據在本研究中有兩個重要作用：利用大數據獲取公眾反映垃圾填埋場惡臭影響的信息，并且利用手機微博位置與垃圾填埋場的距離，得到惡臭影響距離，并與同一垃圾填埋場基于物理模型確定的影響半徑進行比較；以微博大數據作為人群活動強度的表征，從而基于大數據評估垃圾填埋場惡臭對于人群活動的影響。考慮到垃圾填埋場的惡臭在夏季影響最為顯著（夏季溫度高，氣壓相對低，垃圾中的可降解有機質比例高，惡臭產生和排放量較大），因而本研究獲取和分析全國2014年7月份的新浪微博數據。中國2014年7月份有空間位置的新浪微博數為16，952，472條，基于語義分析，從中篩選出3181條內容涉及垃圾的微博（圖8），然后進行逐一分析，最終確定了24條微博，其內容明確反映了發微博人當時感受到垃圾填埋場的惡臭影響。
圖8受垃圾填埋場惡臭影響的微博
此外，根據新聞檢索獲取57條反映垃圾填埋場惡臭的新聞報道，從中篩選出3條反映垃圾填埋場惡臭影響距離的有效信息。最終得到的社會調查數據為27個。
對比分析社會調查的數據和相應垃圾填埋場地面點源連續高斯模型計算結果（圖9），可發現，大部分社會調查的影響距離都大于理論計算距離，也證實了前面本研究現場調研的觀點，即垃圾填埋場由于運輸、臨時堆放和管理不善等，其實際的惡臭影響距離要大于理論計算的距離。整體而言，27個填埋場的地面點源連續高斯模型計算結果要比社會調查數據低32.67%。
圖9垃圾填埋場惡臭影響理論計算距離和社會調查距離比較
哪些人受到垃圾填埋場惡臭影響？
本研究利用惡臭傳輸高斯模型所計算的影響半徑，結合中國人口空間密度數據、中國鄉鎮人口空間數據和中國醫院、教育機構GIS數據集等，基于GIS空間分析平臺，研究垃圾填埋場惡臭影響的人口、敏感單位和人群活動。
本研究所指的惡臭影響是包括對人體的健康、生理和心理的影響，確定惡臭影響半徑的基礎是惡臭的嗅覺閾值，即人能聞到惡臭即認為受到惡臭的影響。此外，本研究所確定的影響半徑是完全基于物理方程，而根據前面分析，微博和社會新聞數據所反映的影響半徑往往大于同一垃圾填埋場基于物理方程獲取的半徑，因而，本研究所確定的影響范圍和影響人口很有可能屬于偏低估計。
-垃圾填埋場惡臭影響了164萬兒童和100萬老人
利用獲得的垃圾填埋場惡臭影響距離，結合美國Land Scan1km人口數據，評估垃圾填埋場惡臭影響人口。Land Scan全球人口動態統計分析數據庫由美國能源部橡樹嶺國家實驗室（ORNL）開發，是全球最為準確、可靠，和具有分布模型及最佳分辨率的全球人口動態統計分析數據。
圖10 Land Scan中國1km人口網格數據
基于GIS空間分析平臺，結合前面計算的垃圾填埋場惡臭影響空間范圍和Land Scan人口數據，得到中國受垃圾填埋場惡臭影響的總人口為1227.52萬人，各省受影響人口見下表。
Land Scan人口數據缺乏人口結構特征，因而本研究同時采用了基于國家2010年第六次人口普查數據建立的中國鄉鎮人口空間數據集。本研究基于中國鄉鎮人口空間數據集和垃圾填埋場惡臭影響空間范圍，也計算了影響人口總數，為1049.87萬人，比基于Land Scan計算結果（1227.52萬人）低14.47%。考慮中國鄉鎮平均面積為189平方公里，而垃圾填埋場的影響范圍往往較?。ㄆ骄霃綖?96米），所以難以反映垃圾填埋場影響范圍內人口較為精細的空間分布。所以本研究以基于Land Scan數據計算的影響人口作為最終結果。
圖11中國鄉鎮人口空間數據集（2010年）
中國鄉鎮人口空間數據集的重要特點是人口特征信息更加完備，例如有不同年齡和性別的人口信息等。因而，本研究以1227.52萬人為受影響人口，同時采用中國鄉鎮人口空間數據集計算得到的受影響人群的不同年齡群和性別比例，最終計算得到中國垃圾填埋場惡臭影響范圍內的不同人群特征（圖12），可以看出，垃圾填埋場惡臭影響了164萬兒童和100萬老人，敏感人群（兒童+老人）人口數達到264萬。
圖12中國垃圾填埋場惡臭影響人口結構特征
-受影響的敏感單位：學校和醫院
本研究所指的敏感單位是指惡臭可能會對其產生較為顯著影響的單位或機構。本研究僅分析兩種類型的單位，即醫療機構和學校。醫療機構包括所有類型的診所、醫院、體檢中心和衛生站等；學校不包括大學及其他成人教育，僅包括高中及高中以下（包括幼兒園、小學和中學等）的各類教育單位。中國垃圾填埋場惡臭影響的敏感單位見圖13和上表。
圖13中國垃圾填埋場惡臭影響的敏感單位空間分布
從各省情況看（圖14），廣東省受影響人口和學校位居各省第一，醫療機構位居第二，不僅說明廣東省的垃圾填埋量大，也說明廣東省的人口密度高且與垃圾填埋場的距離相對較近。但從趨勢上看，并非受影響的人口越多，相應受影響的醫療和學校就多，一些省份，例如云南和青海等省，其受影響總人口并不高（和人口密度高低有關），但其受影響的醫療機構卻相對較多。
圖14中國垃圾填埋場惡臭影響的人口和敏感單位
注：圖中圓圈大小代表受影響人口的相對大?。粓D中僅標注出了受影響人口排前15位的省份。
對比圖2可以看出，各省受影響人口數量和各省通過微博表達垃圾填埋場的數量具有很好的一致性。廣東、北京、浙江、江蘇和上海等省受垃圾填埋場影響人口較多，同時經濟較為發達，使用微博的人口比例較高，所以其微博評論垃圾填埋場的數量最多。
-填埋場周邊400-800米范圍內，往往是人活動強度比較大的區域
根據人口密度空間數據評估受影響人群，其潛在的假設是人基本上不發生移動，從而可以根據人口空間密度數據評估具體的受影響人口。但事實上，人的移動和活動能力非常強，即便其居住場所（人口統計和人口普查的依據）是固定的，其很可能大部分時間都在其他地方活動。因而，人口空間密度數據可以評估總受影響人口，但卻無法評估受影響的人群活動。而評估垃圾填埋場惡臭對人群活動強度的影響，才能更真實地反映惡臭對人群產生的影響。但人群活動數據極難獲取，并且缺乏有效的測量手段，而當前大數據的開發和利用，為研究人的行為和活動提供了非常重要的數據支持。本研究以前述所獲取的新浪微博信息表征人的活動強度。以當前每個垃圾填埋場為中心，向外擴5千米，每100米徑向距離計算一次微博空間密度，得到曲線如圖15。
圖15中國垃圾填埋場周邊不同距離內微博活躍程度
從圖15中可以看出，距離垃圾填埋場400m～800m的距離，是微博空間密度（單位面積的微博數）最高的區域。當距離小于400m時，距離更近，微博空間密度快速下降；當距離大于800m時，距離越遠，微博的空間密度也在逐漸降低。這很大程度上說明，在全國水平上，填埋場周邊400m～800m范圍內，往往是人活動強度比較大的區域，而這一區域恰恰是填埋場惡臭的影響距離（全國填埋場惡臭平均影響距離為796m）。這兩個空間范圍的重合，必然會形成填埋場惡臭對人群活動的顯著影響。
中國2014年7月份有空間位置的新浪微博數為16，952，472條，而在垃圾填埋場惡臭影響范圍內有空間位置的新浪微博數為308，009條，占總數的1.82%，因而可以近似認為中國垃圾填埋場惡臭影響了全國人群活動的1.82%。個別填埋場惡臭影響范圍內的微博數超過了1萬條，很大程度上說明了一些垃圾填埋場距離人群活動強度較大的區域（商場、休閑娛樂場所或高密度居民區等）相對距離較近。
選擇6個典型垃圾填埋場，分析其惡臭影響范圍內的敏感單位、人群活動強度及空間分布特征，并且檢驗惡臭影響人群活動的結果。從圖16中可以看出，北京高安屯垃圾填埋場、保定無害化處理中心、南京天井洼處理廠的惡臭影響范圍內的建筑物相對較多，其影響的人口、人群活動等相對較高；綿陽市環境衛生管理處距離機場較近，其東北方向分布著較多的居住區，天水市泰州區環境衛生管理處的西北方向和西安江村溝垃圾填埋場西南方向都有村莊分布，這三個填埋場在特定方向有較大影響。
圖16中國典型垃圾填埋場惡臭影響范圍內的人群活動
結論和討論
垃圾填埋場本身直接服務于社會公眾，但其建設和運營卻會對公眾產生不同程度的影響，尤為顯著的惡臭影響。因而，垃圾填埋場出現了較為顯著的鄰避效應（Not In My Back Yard）。
根據中國垃圾填埋場惡臭影響范圍，結合人口、單位點源等空間數據，經空間分析得出，受填埋場惡臭影響的人口為1227.52萬人，占全國總人口的0.90%，其中兒童164萬人，老人100萬，即敏感人群（兒童+老人）人口數達到264萬；共計影響7818個敏感單位，其中學校3143個，醫院4675個。
中國垃圾填埋場惡臭影響范圍的面積僅占中國國土面積的0.09%，而其影響到的人口占全國總人口的0.90%，其影響的人群活動占比達到了1.82%（圖17）。由此可以看出垃圾填埋場惡臭問題不容忽視，其所帶來的問題已經較為顯著得影響了人們的生活和工作，這也是為什么在“12369”環保舉報熱線中，垃圾填埋場惡臭的環境案件占到總處理案件的1.5%的原因。本研究的特色在于保證微觀層面數據的準確性和可靠性，即以每個垃圾填埋場自身數據為計算依據，不做太多參數平均化假設，同時又能比較完整地覆蓋全國所有垃圾填埋場，從而可以較為準確和全面地評估中國垃圾填埋場惡臭的影響情況。
圖17中國垃圾填埋場影響人口及人群活動占全國比例
本研究尚存在一些不足和有待改進的地方：（1）地面點源連續高斯模型中沒有考慮地形、三維氣象場等因素，而上述因素均地形會對惡臭氣體的傳輸產生影響。但根據CALPUFF模型對9個典型垃圾填埋場的計算結果和比較分析，地形、三維氣象場等因素并未對填埋場惡臭影響范圍產生較為顯著的影響，說明在當前可獲取的數據空間分辨率及填埋場惡臭影響空間尺度水平下，地形因素、三維氣象場等因素的影響尚需進一步深入研究。（2）盡管硫化氫是惡臭氣體的主要成分，并且國內外也主要以硫化氫作為垃圾填埋場惡臭的表征，但以硫化氫代表全部惡臭氣體仍會忽略其他氣體的影響，從而可能低估影響。以上問題都將是下一步研究的重點。（3）本研究試探性地使用了微博大數據表征人群活動，該研究尚存在一些不足，例如存在數據有偏性（使用微博的人群和總人群的年齡、性別分布形態并非完全一致）等問題，但微博大數據提供了此前難以或無法獲取的微觀層面的人的活動信息，對研究垃圾填埋場惡臭的影響具有非常重要的意義。本研究下一步將繼續深入開展垃圾填埋場惡臭對于人群活動的影響研究。
?。ㄗ髡卟滩┓?、王金南、曹東、劉蘭翠來自環境保護部環境規劃院氣候與環境政策研究中心；龍瀛來自北京市城市規劃設計研究院；劉建國、倪哲來自清華大學環境學院；伯鑫來自環境保護部環境工程評估中心；高慶先來自中國環境科學研究院；李棟來自中國城市規劃設計研究院；王江浩來自中國科學院地理科學與資源研究所。）
