京津冀地区空气质量时空分布特征及其相关性分析

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英文篇名：The Analysis of Spatial-Temporal Distribution Characteristics and Correlation on Air Quality in Beijing-Tianjin-Hebei Region 作者：张子雅 ; 陈磊 ; 张虎 ; 刘朋飞 英文作者：ZHANG Ziya;CHEN Lei;ZHANG Hu;LIU Pengfei;College of Geographic and Environmental Sciences, Tianjin Normal University; 关键词：京津冀 ; 空气污染 ; 时空分布特征 ; 相关性分析 英文关键词：Beijing-Tianjin-Hebei region;;air pollution;;spatial and temporal distribution characteristics;;correlation analysis 中文刊名：地理信息世界 英文刊名：Geomatics World 机构：天津师范大学地理与环境科学学院; 出版日期：2019-06-25 出版单位：地理信息世界 年：2019 期：03 基金：国家自然科学基金面上项目(41471314);国家自然科学基金项目(41571387);国家自然科学基金青年项目(41601348);; 天津市自然科学基金项目(18JCYBJC90600);; 天津市科技计划(15ZCZDSF00390);; 天津师范大学博士基金项目(52XB1617)资助 语种：中文; 页：39-43 页数：5 CN：11-4969/P ISSN：1672-1586 分类号：X51

摘要

随着城市化的发展,伴随而来的空气质量问题已成为众多环境问题中被广泛讨论与关注的话题。为深入了解空气质量形成机理、探讨空气污染因子的分布特征,以2015年全国监测站点空气质量数据为基础,提取京津冀地区空气质量数据,从时间、空间、时空变化3个角度出发,研究NO_2、SO2、PM2.5、CO、O_3、PM10六种空气污染因子以及空气质量指数(AQI)的时空分布特征,并分析各个污染因子之间以及与AQI的相关性。分析结果表明:京津冀地区空气质量时空分布特征差异较大,北部地区AQI明显低于南部地区,夏秋两季空气质量普遍好于春冬两季;AQI与NO_2、PM2.5、CO呈明显正相关,与O_3呈不明显的负相关,O_3与AQI相关性较小。分析结果可为京津冀地区空气质量的防控与预测提供理论基础。
        As the urbanization in China, air quality gradually become a widely discussing and concerned topic among many environmental issues. In order to find the formation mechanism of air quality and the distribution characteristic of air pollution impact factors, thee data from the national monitoring stations in 2015 is used for analysis. Here we choose three aspects, i.e. temporal, spatial and spatial-temporal, to analyze the distribution of the six air pollution impact factors(NO_2, SO2, PM2.5, CO, O_3, PM10) and air quality index(AQI). Also, the correlation between factors and AQI are output to present their relationships. The results show that the spatial-temporal distribution characteristics of air quality in the Beijing-Tianjin-Hebei region are quite different. The AQI in the northern region is significantly lower than that the southern region. And air quality is generally much better in summer and autumn. In spring and winter, there was a positive correlation between AQI and NO_2, PM2.5, CO. While the AQI has a negative correlation with O_3, which it is not significant. The results can provide a theoretical basis for air quality monitoring and prediction in Beijing-Tianjin-Hebei region.

引文

[1]Lelieveld J,Evans J S,Fnais M,et al.The Contribution of Outdoor Air Pollution Sources to Premature Mortality on A Global Scale[J].Nature,2015,525(7 569):367-371.
    [2]Huang R J,Zhang Y,Bozzetti C,et al.High Secondary Aerosol Contribution to Particulate Pollution During Haze Events in China[J].Nature,2014,514(7 521):218-222.
    [3]许波,张英杰,吴序鹏,等.2016年夏季淮安市大气污染特征及成因分析[J].科学技术与工程,2017,17(27):316-321.
    [4]Zhou Z,Ye Z,Liu Y,et al.Visual Analytics for Spatial Clusters of Air-Quality Data[J].IEEEComputer Graphics and Applications,2017,37(5):98.
    [5]于洲,刘寿东,王咏薇,等.杭州市2014年城区大气污染物浓度变化特征观测分析[J].科学技术与工程,2016,16(16):95-104.
    [6]潘红玲.中国重度雾霾时空分布特征及影响因子分析[D].成都:电子科技大学,2015.
    [7]周磊,武建军,贾瑞静,等.京津冀PM2.5时空分布特征及其污染风险因素[J].环境科学研究,2016,29(4):483-493.
    [8]张文,潘竟虎.2013年大范围雾霾期间京津冀PM2.5质量浓度遥感估算及时空变化的经验正交函数分析[J].兰州大学学报:自然科学版,2016,52(3):350-356.
    [9]马晓倩,刘征,赵旭阳,等.京津冀雾霾时空分布特征及其相关性研究[J].地域研究与开发,2016,35(2):134-138.
    [10]韩浩,解建仓,姜仁贵,等.西安市雾霾时空分布特征研究[J].环境污染与防治,2016,38(5):73-81.
    [11]王珊,修天阳,孙扬,等.1960-2012年西安地区雾霾日数与气象因素变化规律分析[J].环境科学学报,2014,34(1):19-26.
    [12]李文杰,张时煌,高庆先,等.京津石三市空气污染指数(API)的时空分布特征及其与气象要素的关系[J].资源科学,2012,34(8):1 392-1 400.
    [13]Pan L,Sun B,Wang W.City Air Quality Forecasting and Impact Factors Analysis Based on Grey Model[J].Procedia Engineering,2011,12:74-79.
    [14]Wong D W,Yuan L,Perlin S A.Comparison of Spatial Interpolation Methods for The Estimation of Air Quality Data[J].Journal of Exposure Science&Environmental Epidemiology,2004,14(5):404-15.
    [15]李鑫龙,陈圣波,陈磊.基于地面实测光谱的多金属矿区土壤重金属含量反演研究[J].科学技术与工程,2014,14(7):121-125.
    [16]高庆先,刘俊蓉,李文涛,等.中美空气质量指数(AQI)对比研究及启示[J].环境科学,2015,36(4):1 141-1 147.