京津冀地区一次大范围雾霾的判定及数据分析

李洪亮，裴慧丽

(河北大学 数学与信息科学学院 河北省机器学习重点实验室，河北 保定 071002)

京津冀地区一次大范围雾霾的判定及数据分析

李洪亮，裴慧丽

(河北大学 数学与信息科学学院 河北省机器学习重点实验室，河北 保定 071002)

通过研究河北地区每天的空气质量数据，发现2016年9月12日至2016年9月17日整个河北地区的日空气质量平均值显著高于观察期间的平均水平，并且该值已达到轻度污染水平.通过记录京津冀地区2016年9月12日0时至2016年9月18日23时，共计168 h的空气质量指数数据，分析了这次雾霾产生的原因，以及地区之间空气质量指数的相互影响.

京津冀；空气质量指数；雾霾；PM2.5;PM10

随着京津冀地区不断受到雾霾侵扰，中国北方的空气质量问题逐渐受到的重视.相关学者对雾霾的产生及预测进行了很多研究.2013年，李翔[1]提出一种由GentleAdaBoost(GAB)迭代算法和模糊BP神经网络组成的空气质量预测方法，并对北京市近1年的空气污染指数(API)和空气质量指数(AQI)进行仿真实验，结果显示：该方法比传统BP空气质量预测模型预测平均误差绝对值减少近30%.同年，陈宫燕等人[2]利用前20天的气象观测资料和实际的大气污染物浓度作为输入参数，动态建立每天的多元线性回归方程，求取二氧化硫、二氧化氮、PM10的预测值和空气污染指数(API)值.2014年，张涛[3]等人以石家庄市为例，探讨了如何开展预测预警和加强重污染天气的应急管理机制.2015年，李北一[4]提出空气质量模型要素要点以及质量预警预报模型分析.尹文君等人[5]针对环境大数据时代下的城市空气质量预报，提出了一种基于深度学习的预测方法.2016年，王占山等人[6]介绍了北京市空气质量预报体系的发展历程和现状，以及动态统计预报模型的建立和预报性能，同时指出目前北京市预报体系的构成为主观预报手段为主，客观预报手段为辅的预报现状.同年，陆成伟等人[7]建立了一个以Models-3为基础的自动化空气质量数值预报系统，实验结果显示成都市2014年空气质量变化情况趋势的预报效果较好.

以上的研究基本是对于一城一地的空气质量数据进行的研究，并没有考虑到污染物随着空气的流动，对周边城市或地区的影响.所以，本文以京津冀地区为例，探讨了多城市组成的地区雾霾的判定，以及城市之间空气中污染物的相互影响问题，分析了一次雾霾的形成和运动规律.

1 该次京津冀地区雾霾的判定

通过记录河北省环境空气质量自动发布系统的每日数据，见表1.

表1 2016年河北地区主要城市9月3日～9月20日每天的空气质量指数

数据来源：http://121.28.49.85:8080/datas/day/include.html

网站的数据还表明河北省的主要污染物多为PM2.5或PM10.这两种污染物往往会随着空气的流动而扩散.考虑到石家庄处于河北省的中部位置，该市的空气质量可能会影响京津冀地区的多数城市，因此我们重点观测了石家庄的空气质量数据.通过观察省会石家庄的数据发现：9月12～9月17日空气质量数据显著高于其他时间的数值，峰值已达到172，推测：这段时间石家庄的空气质量明显恶化，在此期间河北大部分地区可能正在遭受雾霾的侵袭.

分别计算a=“上表全部空气质量数据的平均值”，b=“9月12～17日空气质量数据的平均值”，c=“全部数据去掉9月12～17日数据后的平均值”.计算结果见表2.

表2 河北各城市AQI平均值

通过对比上述a，b的数值发现，各城市的b值均高于a值，并且多数城市的b值高于或接近100，达到了轻度污染的水平.这表明河北省确实在9月12～17日期间遭遇了一场雾霾袭击，并且全省范围均受到这次雾霾的影响.通过对比上述a，c的数值发现，除了沧州，衡水两个城市外，a值均高于c值.表明除沧州，衡水两个城市外，9月12～17日期间的空气质量指数显著高于其他时间的数值.

由此可见，9月12～17日，河北省各主要城市的空气质量指数高于平均水平，且大部分地区的平均指数数值达到了轻度污染以上的程度.由此我们判定在此期间，京津冀地区遭遇了一次大范围的雾霾袭击.

2 该次京津冀地区雾霾的分析

对于这次雾霾的产生，变化，影响及消退的进一步研究，需要更详细的数据.因此，本文记录了9月12日0时～9月18日23时，共计168 h的京津冀地区主要城市每小时的空气质量数据.由于部分城市个别时刻的数据缺失，这里采取了相邻时刻的平均值来代替缺失的数值.主要城市的缺失数据不超过1个.

首先看北京，石家庄，保定的数据折线图，见图1.

图1 北京，石家庄，保定AQI折线图

通过观察这三个地区的空气质量数据，可得到如下几点：1)在一周时间之中，石家庄市大致有五次峰值数据超过150的中度污染水平，并且每次均在夜晚达到；而北京和保定分别有三次和四次峰值数据超中度污染水平，并且峰值不一定在夜晚达到.2)雾霾形成初期的13～14日，石家庄最早达到峰值和谷值，保定其次，北京最后.这说明雾霾是自南向北传播的.3)15日凌晨，北京空气未达到污染水平.同期，石家庄，保定的峰值超过重度污染程度.表明北京的空气受到天气因素影响，而该因素并未对北京以南地区产生影响.4)17日4时以后，北京和保定基本未达到轻度污染，石家庄在17日4时至20时仍然处于轻度污染甚至重度污染.

接下来观察石家庄，邢台，邯郸的数据折线图，见图2.

图2 石家庄，邢台，邯郸AQI折线图

通过观察这三个地区的空气质量数据，可得到如下几点：1)石家庄大致有五次峰值数据超过中度污染水平，并且每次均在夜晚达到；邢台与邯郸分别有两次与一次达到该水平；2)邢台与邯郸空气质量指数的峰值和谷值，比石家庄晚达到.

3 数据分析

为了支持上述观察结果，这里采用Matlab编写的自组织神经网络(SOM)，对168 h的各城市空气质量数据进行了聚类.通过200次训练，将京津冀地区15个城市分为三类，结果见图3.

图3 Matlab运行结果

进一步分析发现：第一类城市的空气质量数据的平均值分别为55和50，平均空气质量接近优.第二类城市的平均值在80～100之间，平均空气良好.第三类城市的平均值在100～135之间，平均空气轻度污染.另外，第一类城市在京津冀地区西北部，受这次雾霾影响最小.第二类城市在京津冀地区的边缘，受到雾霾的影响程度居中.第三类城市分布在石家庄至北京这条自南而北的射线上，大致与太行山平行，受雾霾的影响最严重.因此，这种聚类结果符合实际观察和定性分析.

石家庄，辛集地区在上述城市中平均值最高，分别为127，134，而且最早达到污染水平.可以认定，上述地区为该次雾霾的源头.在一定条件下，污染物会随着空气的流动对周边城市产生影响，这与城市间的距离，以及空气流动的大致方向及速度有关.

4 结 语

上述的分析表明：2016年9月12日～9月18日，京津冀地区经历了一次雾霾过程.这次雾霾的源头在石家庄，辛集地区，并向周围扩散.雾霾扩散的主要方向为东北方向，故此，北京，保定，定州等地区相继自南而北进入雾霾范围.13～14日天气条件不利于雾霾的消散，石家庄周边的邢台，衡水等地区也受到了波及.15日上半日，雾霾受天气因素影响而南移，北京暂时脱离雾霾范围，这也导致了后期南部的邢台，邯郸陷入了雾霾范围.15～16日，整个京津冀地区除张家口，承德外，空气质量全面恶化，全部被雾霾笼罩.17日，雾霾开始消散.18日，雾霾彻底离开京津冀地区.

该次雾霾源于石家庄，辛集地区.雾霾先是北移，覆盖了北京，保定等地区，而后又略作南移，覆盖了邢台，邯郸地区，接着爆发覆盖了京津冀大部分地区，最后在京津冀地区消散.这表明在一定条件下，污染物会随着空气的流动而移动，即使某一城市没有污染源，也可能受到周边城市的影响，而长期处于雾霾之中.

上述分析中发现，天气条件对于雾霾的影响很大，因此，下一步将对天气条件下的雾霾变化规律进行研究，建立数学模型，模拟及预测雾霾的影响范围.

[1] 李 翔.基于GAB和模糊BP神经网络的空气质量预测[J]. 华中科技大学学报, 2013, S1:63-65.

[2] 陈宫燕, 德吉白玛, 红 梅, 等. 宋燕.基于气象资料的林芝地区空气质量动态预报方法研究[J]. 气象科技进展, 2013(6): 58-61.

[3] 张 涛, 罗 毅. 石家庄市大气污染预报预警系统建设研究[J]. 价值工程, 2014(28): 328-329.

[4] 李北一. 阐述环境空气质量预警预报的天气分型多元性回归模型的运用[J]. 河南科技, 2015(21): 71.

[5] 尹文君, 张大伟, 严京海, 等. 基于深度学习的大数据空气污染预报[J]. 中国环境管理, 2015(6): 46-52.

[6] 王占山, 李云婷, 孙 峰, 等. 北京市空气质量预报体系介绍及红色预警支撑[J]. 环境科技, 2016(2): 38-42.

[7] 陆成伟, 周来东, 邓 也, 等. 基于Models-3的自修正空气质量预报系统及其效果检验[J]. 中国环境管理， 2016(2): 102-109.

DeterminationanddataanalysisofhazeinBeijing-Tianjin-Hebeiregion

LI Hong-liang, PEI Hui-li

(Key Laboratory of Machine Learning and Computational Intelligence, School of Mathematics and Information Science, Hebei University, Baoding 071002, China)

By analyzing data of the Hebei area daily air quality, this paper found that the average daily air quality in Hebei is significantly higher than the average level of observation period from September 12, 2016 to September 17, 2016, and the value is up to the level of the light pollution. By recording air quality index data during 168 hours of Beijing-Tianjin-Hebei region from 0 September 12, 2016 to 23 September 18, 2016, the cause of the haze and the influence between regional air quality indexes were analyzed,.

Beijing-Tianjin-Hebei region; AQI; haze; PM2.5;PM10

2006-10-10.

国家自然科学基金项目(61572011)；河北省自然科学基金项目(F2016201161)；河北省教育厅青年基金(QN2014039)；河北大学引进人才项目(2010-186)

李洪亮(1981-)，男，博士，讲师，研究方向：模糊分析理论.

X51

A

1672-0946(2017)05-0637-04