基于时间序列的京津冀地区城市与西北地区兰州市空气污染特征比较

作者:赵渊;王莉;杨显明;马建民;黄韬;高宏 刊名:兰州大学学报(自然科学版) 上传者:初国卿

【摘要】利用SPSS 19.0计算京津冀地区城市北京、天津、石家庄、保定和唐山城市间API日均值(2011年2月11日-2012年12月30日)的Pearson相关系数,据各城市间的Pearson相关系数与各城市间的直线距离,对城市间API值与城市间距离的相关性进行了研究;此外,对2003-2012年间京津冀地区城市北京、天津、石家庄和西北地区兰州的空气质量级别和首要污染物的出现频率进行了统计分析,利用该频率比较研究了京津冀城市北京、天津、石家庄和西北兰州的空气质量状况;最后对北京、天津、石家庄和兰州市2003-2012年间的API月均值建立适合的SARIMA模型,利用模型预测4个城市2013-2014年的API月均值,并对比2013-2014年京津冀地区的北京、天津、石家庄与西北地区兰州空气质量的特点.结果表明:城市间API的相关系数与城市间距离呈正相关,京津冀区域内城市间的空气质量的治理应当采取城市间的联合防控进行治理;此外,兰州的空气质量在2003-2012年间的优良天数要低于北京、天津和石家庄,并且在该时段内4个城市的空气质量均趋于好转.SARIMA模型对北京、天津、石家庄和兰州2013-2014年间的API月均值的预测表明在此时间内兰州夏秋季节的空气质量好于北京、天津和石家庄,但在冬春季节差于这3个城市;此外北京、兰州的空气质量在继续改善,而天津和石家庄有空气质量恶化的趋势.

全文阅读

空气污染指数(Airpollutionindex,API)是指将一般大气常规监测的几种空气污染物浓度简化成为单一的概念性指数值形式,然后分级表示空气污染程度及空气质量状况,这适合于表示城市的短期空气质量状况和变化趋势.在中国,纳入计算的污染物项目为:二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)和可吸入颗粒物(PM10).计算将污染物浓度的日均值转换为0500的污染指数,并确定首要污染物.根据指数大小,把空气质量状况分为优、良、轻微污染、轻度污染、中度污染、中度重污染、重污染7个等级.2012年制订的《环境空气质量标准》,在API的基础上增加了细颗粒物(PM2.5)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)3种污染物指标,发布频次也从每天1次变成每小时1次,对应的空气质量评价体系也变成了空气质量指数(Airqualityindex,AQI).相比其他国家,美国使用空气质量指数,纳入计算的污染物有6种,包括O3,CO,SO2,PM10,PM2.5,NO2,按空气质量状况分为5个等级.英国采用的空气污染指数中纳入计算的污染物包括O3,NO2,SO2,CO,PM10,分为4个等级[1].京津冀城市群,共有2个直辖市、11个地级城市、22个县级城市.据环保部公布的2013年一季度空气质量状况(http://www.zhb.gov.cn),该地区空气质量平均达标天数比例为27.4%,低于全国32.7个百分点,重度污染以上天次占8.7%,高于全国6.5个百分点.石家庄、邢台、保定、邯郸、唐山污染较重,排在全国前列.王喜全等[2]对京津冀平原地区灰霾天气的年际变化进行了研究,发现该地区的大城市,如北京、石家庄灰霾天数呈增加趋势;李文杰等[3]对北京、天津和石家庄的API与气象要素的相关性系数进行了分析,发现北京、天津和石家庄3市的月均API与气温、最高气压、水汽压和最大风速4类气象要素存在一致的相关关系,大部分相关系数的绝对值是天津>石家庄>北京;安俊岭等[4]对京津冀PM2.5,O3,CO,SO2,NO2和NO的跨界输送通量进行了模拟,发现北京与天津和石家庄输送通量显示出了明显的季节差异.黄进等[5]对苏州市2002-2007年的API月均值使用自回归滑动平均模型ARIMA(2,2,2)进行了拟合,较好地反应了该时段空气质量时间尺度上的变化趋势;樊敏等[6]使用ARIMA模型预测了2009-2010年西安市的PM10月均值,结果表明这两年的PM10月均值会出现缓慢下降;Lee等[7]对马来西亚3个监测点的月均API尝试使用了季节性的ARIMA模型,利用2000-2008年的API月均值预测了2009年全年的API月均值,指出适当的模型选择会提高模型的预测结果;Slini[8]等对希腊和雅典的臭氧尝试使用ARIMA模型进行预测,结果表明引入气象因素将会提高模型对臭氧的预测能力.鉴于京津冀地区城市群突出的大气污染状况和区域特点,以及API相对AQI历史数据更多的优势,本文使用SPSS19.0的双变量相关计算北京、天津、石家庄、唐山、保定5个城市间2011年2月11日-2012年12月30日的API日均值的Pearson相关系数,对比各城市间该相关系数与城市间距离的关系,找出各城市间的空气质量与城市间距离的关系;之后统计2003-2012年北京、天津、石家庄及兰州首要污染物出现的频率,以及各级别空气质量出现的天数,对比首要污染物和不同空气质量级别出现天数的差异,确定这4座城市在该时间段内的空气质量状况;再利用季节性的时间序列模型对北京、天津、石家庄和兰州2003-2012的API月

参考文献

引证文献

问答

我要提问