基于PEARSON函数的AQI指数与气象要素关联性研究

马宇琪

摘 要：基于2011—2018年洛阳地区AQI数据及主要污染物资料，分析了2011年到2018年洛阳地区的空气质量和污染物特征，探讨了洛阳地区AQI指数及污染物种类与气象要素之间的关系。结果表明：洛阳地区冬季AQI指数为一年中的最大值，夏秋季AQI指数最小;从2011年开始，AQI指数呈上升趋势，至2016年达到最大值后开始减小。洛阳市的主要污染物为PM2.5和PM10，且近年来冬季PM2.5和PM10的平均浓度呈上升趋势。温度和降水对污染物浓度的影响最大，但近三年来，温度变化对污染物浓度的影响效果开始减弱。总体来说，各气象要素与AQI之间存在紧密联系。

关键词：AQI;气象要素;相关性

中图分类号：P4文献标识码：A文章编号：1003-5168（2020）04-0155-04

Abstract： Based on the AQI data and main pollutant data of Luoyang from 2011 to 2018， the air quality and pollutant characteristics of Luoyang from 2011 to 2018 were analyzed， and the relationship between AQI index， pollutant types and meteorological factors was discussed. The results show that the AQI index in winter in Luoyang is the maximum in a year， and the AQI index in summer and autumn is the minimum. Starting from 2011， the AQI index showed an upward trend and began to decrease after reaching its maximum in 2016. The main pollutants in Luoyang City are PM2.5 and PM10， and the average concentrations of PM2.5 and PM10 are increasing in recent years. Temperature and precipitation have the greatest impact on pollutant concentration， but in recent three years， the effect of temperature change on pollutant concentration began to weaken. Generally speaking， there is a close relationship between the meteorological elements and AQI.

Keywords： AQI;meteorological elements;correlation

近年来，随着经济的不断发展，人们的生活水平有了很大的提高，但经济的发展对大气环境也产生了较大影响，我国进入环境高风险时期，各种环境污染问题频发[1]，环境问题与经济发展呈现出相对立的局面。洛阳市2018年的GDP与2011年相比增加了71%，位于全省前列，经济发展势头迅猛;同时，近年来，城区人口也不断增多，城市规模进一步加大，机动车保有量连年增加。但在该背景下，洛阳市的雾霾天气增多，空气质量不断下降，严重危害人们的身心健康。为此，洛阳市积极响应国家号召，围绕人与自然和谐相处的观念，走绿色发展道路，发展绿色经济。本文简要分析洛阳市空气污染物与气象因子之间的关系，并提出改善污染情况的意见和建议。

1 资料与方法

1.1 资料来源

AQI污染物数据来自中国环保部网站整编的2011—2018年污染物浓度及种类各月月均数据，温度、湿度等各气象要素数据来自洛阳北郊机场观测站2011—2018年地面观测月总薄。

1.2 处理方法

为了分析污染物浓度与气象因子的关系，笔者通过SPSS软件的PEARSON分析，判断污染物浓度变化与温度等的相关性关系。同时，对各气象因子与各污染物进行直线拟合，以判断气象因子对污染物变化的影响程度。

2 相关性分析

2.1 污染物浓度的时间变化特征

AQI指数的大小能直接反映出空气污染额程度，笔者选取2011—2018年各月AQI指数月度平均值进行分析（见图1）。

从图1可知，夏秋两季污染物浓度低，9月份为全年AQI指数最低月份。到了秋季，随着降雨量的减少和温度的降低，AQI指数开始逐渐增加;冬季，由于供暖原因和污染物不易扩散，导致污染物浓度进一步升高，污染情况严重。从图上可知，1月份的AQI指数高达156，远远高于9月份，达到全年的峰值。冬季污染情况严重，低温低湿，雾霾多发，老人小孩应减少户外活动，注意各种呼吸系统疾病。

为了探究AQI指数的年度变化，笔者制作了2011—2018年年均AQI指数变化图（见图2）。从图2可以看出，从2011年开始，洛阳地区AQI指数逐年升高，到2016年达到巅峰，后逐渐降低。这主要是因为：2016年以后，在发展经济的同时，人们更加注意环境对生活水平的影响，因而采取了大量有效措施，如环境与经济两头抓、鼓励市区周边采用清洁煤炭、对农村家用空调进行补贴、减少冬季燃煤取暖等，在2017年洛阳市GDP迈进4 000亿大关的同时，空气质量开始逐渐好转。

AQI指数的污染物监测主要为可入肺颗粒物（PM2.5）、可吸入颗粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）、氮氧化物（NO2）、臭氧（O3）等。为了分析造成洛阳地区雾霾天气的主要污染物成分，以针对不同污染物进行专项整治，笔者对2013—2018年冬季平均污染物成分進行分析（见图3）。

从图3可知，冬季主要污染物种类中，由于燃煤取暖大范围开展，PM10污染物排放量加大[2]，PM10的浓度最高，远大于其他四种污染物，PM10的浓度先下降后平稳上升，至2018年冬季达到最强值;其次为PM2.5，PM2.5的走向与PM10大致相同。PM10为大气中悬浮的粒子半径小于10μm的颗粒物，其在空气中长期漂浮，使空气的能见度变差;同时，人们在吸入这些颗粒物后，会引起多种疾病，影响身体健康[3]。悬浮在空中的颗粒物，粒径小于2.5μm的颗粒物称作PM2.5，又叫做可入肺颗粒物，吸入身体后可直接到达肺部。虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分部分，但由于其自身特殊的物理属性，会严重影响空气的能见度和人们的身体健康。与较粗的大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，面积大，活性强，易附带有毒、有害物质（例如，重金属、微生物等），且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大[4]。此外，冬季SO2的浓度先增加，后减小，直至稳定[5]，NO2与O3浓度变化不大。

2.2 AQI与气象要素之间的关系

为了研究AQI指数与气象要素之间的关系，笔者选取了温度、湿度等气象要素进行分析。本文将AQI数据简单处理，排除错误数据后，运用SPSS软件的PEARSON函数进行数据分析，分析AQI与气象要素之间的关系。其中，相关系数的绝对值越大，代表其相关性越强，两组数据之间存在的关系越紧密。笔者认为，相关系数在0.8～1.0为极强相关，0.6～0.8为强相关。运用SPSS软件的曲线拟合功能对温度与污染物种类进行直线拟合，R方数值越大，说明直线拟合效果越明显，斜率的绝对值越大，说明温度变化一定数值引起的各种类污染物浓度变化越大。

笔者选取污染最为严重的2016年作为探讨对象，并将月均气温与月均污染物种类的浓度值进行PEARSON函数分析和直线拟合，结果表1所示。

从表1的拟合结果可以看出，PM2.5、PM10、SO2、NO2与温度呈现出负相关，PEARSON系数均为0.8以上，且通过了0.01的显著性水平检验，说明温度与各污染物之间具有极强的相关性;通过斜率分析可知，月均温度越高，其数值越低，但SO2与NO2的斜率绝对值较小，温度变化引起的数值变化较小，虽相关性明显，达到极相关，但两者之间的变化率较小。相反，O3与温度达到了正相关，温度越高，O3的含有量越大，并且斜率較大，温度变化引起的O3浓度变化明显。总体来说，温度变化与AQI指数的大小紧密相关。

为了横向对比不同年份的月均温度与各污染物浓度的相关性，笔者选取2016—2018年温度与污染物种类进行直线拟合，得到斜率数据如表2所示。从表2可知，随着年份推移，温度与各污染物之间仍然呈现出相关关系，但斜率的绝对值在逐渐减小，温度变化使各污染物浓度变化越来越小。

其次，探讨湿度、降水等气象要素对AQI数值的影响。

将2012—2018年月均AQI数值与湿度、月均降水量、降水日数、月均低云量、低云日数、气压值和湿度进行相关性分析，可以得到如表3所示的结果。

其中，月均风速相关系数未达到0.6，相关性差，且显著性检验未通过，具有很大的偶然性，可判定月均AQI与月均风速无相关关系，故没有列入表中。由表3可知，月均AQI与各气象参数的相关系数均达到了0.6以上，为强相关，但是只有温度和降水日数达到了0.8以上，为极强相关，且通过了0.01的显著性水平检验。虽然月均AQI与月均低云量和月均湿度都为强相关，但是没有达到0.01的显著性水平检验，与温度相比，相关性较差。由于气压与温度具有极强关系，气压的年变化规律可归结为温度的年变化，所以笔者将气压与AQI的相关关系归结为温度与AQI的相关关系。笔者由此认为，月均AQI与月均温度相关性最强，与月均降水日数的相关性次之。月均降水较少的月份，由于缺少降雨的拖拽作用，污染物累计较多，空气质量较差，而降水能粘黏结空气中的污染物，使污染物降落到地面，从而有利于空气质量的好转[6]，所以月均降水量与降水日数多的月份，污染物浓度较低，空气质量好。

3 结语

①洛阳市空气质量AQI指数从2011年开始逐渐增加，至2016年达到顶峰后开始下降，且月均AQI指数1月份最差，为156，9月份最好，为71。洛阳市冬季的主要污染物种类为PM10和PM2.5，且近五年来，冬季PM10和PM2.5的数值在逐渐增加，各污染物种类均与温度的相关性最强，相关系数达到0.8之上，但只有PM2.5、PM10和O3与温度的拟合曲线斜率最大，温度变化引起的PM2.5、PM10和O3的变化量较大，其余污染物种类虽与温度具有极强的相关性，但拟合曲线斜率较小，温度变化引起的污染物浓度变化较小。因此，在冬季进行污染物浓度预测时，可结合预期的冬季月均温度，更好地辅助判断污染物的浓度。

②除月均温度对污染物各种类的影响外，降水情况对雾霾天气的改善作用明显。在月均降水量和降水日数较少的月份，污染物容易堆积，引发雾霾天气，导致能见度下降;而月均降水日数越多，月均降水量越大，降水对空气中污染物的拖拽清洗作用越明显，空气质量得以改善。因此，在进行雾霾天气预报时，不能忽视降水对雾霾天气的改善作用。

③洛阳市空气污染物与气象因子之间的关系复杂，且不同的污染物种类与各气象因子之间的对应关系不同。在进行冬季污染治理时，可根据污染物与气象因子的特性展开，对症治理，针对不同污染物的特点制订不同的治理方案，有效改善环境问题。

④冬季颗粒物与SO2浓度增加，污染问题严重，可以采取如下措施缓解环境问题：机动车限行，推广机动车清洁能源，降低机动车尾气排放;降低家庭及工业燃煤使用占比，减少燃煤、化石燃料的燃烧;优化工程企业的能源结构，研发使用清洁设备，推进企业老旧设备换代，减小工业污染;加强道路清扫力度，控制粉尘的产生，注重废气废物处理，从源头上杜绝污染物的排放。

参考文献：

[1]李勇，宋慧，李玉珍，等.西安市空气PM2.5问题研究[J].黑龙江大学自然科学学报，2014（2）：233-237.

[2]李绥，朱蕾，石铁矛，等.城市街区可吸入颗粒物污染防治规划策略[J].可持续发展，2014（1）：42-45.

[3]刘群芳，高翔，姚勇.PM10和PM2.5的危害及控制对策[J].价值工程，2013（13）：288-289.

[4]张奕辰.北京PM2.5数据分析处理[J].当代化工研究，2017（10）：77-80.

[5]曹冬梅.我国SO2污染、危害及控制技术[J].环境科学导刊，2013（2）：73-74.

[6]高赛男.西安市空气质量与气象要素的相关性分析[J].西安文理学院学报（自然科学版），2018（1）：104-110.