基于GIS技术的空气质量数据可视化

程家盼



基于GIS技术的空气质量数据可视化

程家盼

（首都经济贸易大学，北京 100071）

随着当代社会经济的持续高速发展，以可吸入颗粒物、SO2、NOX、CO、O3等为主要污染物的空气质量问题日益严重，人们的生产、生活与大气环境、空气质量的关系也日益密切。提出利用先进的AcrGIS平台及空气质量观测资料，对空气质量监测数据进行可视化分析的研究思路，根据某地区逐年逐日的空气质量数据，研究地区空气质量状况及时空分布特征，以可视化的方法对污染源、排放清单、污染物分布特征进行研究分析，并为当地大气环境控制管理、规划等提供科学的依据。

GIS技术；数据挖掘；数据可视化；空气质量

1 概述

近年来我国地区城市空气污染加剧，城市大气污染的主要表现是雾霾污染，给人们的生活和健康都带来了很严重的影响。空气污染主要通过人体接触到污染物后受到伤害、食用含有大气污染物的食物和水、吸入污染的空气三条途径危害人体。世界卫生组织和联合国环境组织发表的一份报告指出：“空气污染已成为全世界城市居民生活中一个无法逃避的现实[1]”。城市工业化的发展越来越快，伴随着为人类创造巨大财富的同时，也带来了严重的环境问题，并给城市的和谐发展、人类的健康生活带来了巨大的灾难。

空气污染作为一个很复杂的系统问题，它不仅要考虑到自然与人类的人为排放，更要涉及到当地气象、气候等条件的影响。在环境监测领域应用数据可视化，不仅包括污染类型、污染程度、分布区域、危害波及人数等各种海量的具体数据，还要基于这些数据进行综合分析，以直观交互的方式增强空气质量数据的呈现效果，以发现空气质量数据中所隐藏的关系、特征和模式[2]。

GIS作为一门融合了地理学、计算机科学等为一体的新兴学科，是对空间对象及其属性信息进行采集编辑、存储、分析与显示输出的大数据处理计算机系统[3]。GIS可以在城市空气质量数据可视化的研究中作为输入数据处理器，另外，GIS中一个重要的统计分析模块能够对输出数据进行综合处理，并对结果进一步分析，进行相关查询和对成果的可视化输出。

本文提出了以AcrGIS为基础的空气质量数据可视化思路，充分发挥其空间分析和可视化的优势，对掌握空气质量在时空维度的发展变化趋势，为城市大气污染的控制和管理工作提供了理论依据和技术路线。

2 基于GIS的大气污染监测分析对象

GIS空间分析是指获取空间数据中有关地理对象的空间位置、分布、形态、形成和演变等信息并进行分析，发现影响空气质量的不同要素之间的相互关系是GIS空间分析的最终目的[3]。GIS的空间分析总体上可以分为基于栅格数据和基于矢量数据两大类的空间分析。基于栅格数据的空间分析包括栅格叠加分析、缓冲分析、邻域分析、窗口分析和地形分析；基于矢量数据的空间分析包括矢量地理查询、缓冲分析、叠置分析、网络分析、地形分析、邻域分析等。

而基于GIS的空气质量监测分析的分析对象主要是AQI（城市空气质量综合指数），AQI是定量描述空气质量状况的无量纲指数，参与评价的分别是SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO、O3等6项污染物。AQI等级与人们的外出活动关系如表1所示。

3 基于GIS 技术的空气质量数据可视化

3.1 大气污染扩散模拟

大气污染扩散模拟是指利用数学模型，定量模拟计算了大气污染物时空分布及扩散迁移状况的一种方法[3]。

在前期数据处理阶段，GIS技术能够更加合理、更高精度地建立模型。它不仅可以采集、管理海量的空气质量及污染数据，还能以不同的比例尺、投影方式、精度及格式等将这些数据按照模型的需求反馈给我们所建立的模型。另外，GIS技术还能够轻易地将点源、线源及面源等污染源提取出来。在数据的后期处理及结果输出显示阶段，GIS技术极大程度上丰富了大气污染扩散模拟研究的结果表达形式，它能够以数值、图形图像、报表等多种不同的形式进行输出显示。

3.2 排放清单及污染物分析

大气污染源排放清单是指某地区、某类型、某时间大气污染物排放等信息完整全面的数据库，完整的排放清单包括了SO2、NOX、CO、NH3、VOC、TSP、PM10、PM2.5等所有常规的大气污染物种类[5]。建立污染物排放清单的目的是搞清楚污染物的排放量，为空气质量的模拟、预警提供准确的数据，定量分析各类污染源的贡献，制订空气质量改善措施，同时也是有效建立排污许可证和排污权交易制度、提升环保部门管理能力与管理水平的前提。

在收集已有排放源数据的同时，可以利用GIS技术对污染源位置及污染物排放量、浓度等建立网格模型，继而估算分析污染源及污染物的空间分布，能够准确完善地形成该地区多尺度、高时空分辨率的大气污染源排放清单。

3.3 空气质量空间可视化

GIS技术在空气质量数据可视化中的最大优势就是能够做到空间的可视化。例如某个城市或区域的污染时空分布，通过GIS技术可以清晰地看到此城市或区域的时空分布特征及趋势。污染源的可视化就是把污染点源的具体坐标位置、线源的方位走向、面源的分布范围等利用电脑数字图形技术，以图形方式直观地在屏幕上表示出来。

表1 AQI与人们活动之间的关系

AQI数值级别颜色影响建议措施 0～50一级绿色令人满意可正常活动 51～100二级黄色只有少数有较弱影响应适当减少户外活动 101～150三级橙色可能会出现刺激性症状减少长时间户外锻炼 151～200四级红色可能会对心脏、呼吸系统有影响避免长时间、高强度的户外锻炼 201～300五级紫色心脏病和肺病患者症状显著加剧应减少户外活动 大于301六级褐红色可能会提前出现某种疾病避免户外活动

4 结束语

本文利用先进的ArcGIS平台对空气质量进行数据可视化分析，研究海量空气质量数据在时间、空间等不同维度的特征和影响，同时结合其他气象资料，揭示不同地区在不同时间、空间尺度下的污染物排放状况、空气污染状况以及空气质量等级的变化发展规律等，为当地大气环境控制管理、规划等提供科学的依据。

［1］武装，覃爱明.基于大数据的空气质量数据可视化［J］.广角镜，2015（3）：249-251.

［2］雷宝.基于大数据的探索性空气质量数据分析［J］.电子世界，2017（16）：5-6.

［3］牟文君.基于GIS的城市大气污染分析方法［J］.甘肃科技，2014，30（01）：46-48.

［4］刘瑞兵.GIS和SURFER软件在城市大气污染空间分析中的应用［D］.青岛：青岛大学，2007.

［5］张晓郁，陈振飞，徐文哲.ArcGIS在大气污染源排放清单建立中的应用研究［J］.环境科学与管理，2017，42（01）：135-139.

2095－6835（2018）18－0118－02

X831

A

10.15913/j.cnki.kjycx.2018.18.118

〔编辑：严丽琴〕