雾霾多发天气与局地气候的时空相关性分析

甘泉

摘 要：随着社会经济的不断发展，人民生活水平的不断提升，人们对气候环境的关注也越来越多，但是我国大气污染问题却越来越严重。研究发现，雾霾多发天气的地区，往往都是相对"局地气候"出现。对于这一系列科学问题的探索，首要任务就是研究雾霾天气与局地气候的相关性，其次就是研究造成这种局地气候的原因，从而达到合理制定改善空气质量，防控雾霾污染的目的。基于此，文章利用空间分析法，对雾霾天气与局地气候相关性进行研究，以供参考。

关键词：雾霾多发天气；局地气候；相关性

引言

自二十一世纪以来，除了人口密集、经济发达的一线城市饱受雾霾的毒害外，愈来愈多的二线城市也成为了雾霾的频发地，这使得雾霾天气逐渐成为了我国要解决大气污染不容忽视的一大关键环节。要解决这一难题，则应对形成雾霾的机理、如何有效控制雾霾、对雾霾天气建立预警预测系统等问题进行系统的研究，这也成为了目前全球地球科学领域的热点研究课题，这也表明了如何正确处理社会发展和雾霾天气两者之间的关系己经不可忽视。

1数据分析方法及数据预处理

由于我国幅员辽阔、地形复杂，人口及城市分布不均匀，本文选取较有代表性，雾霾严重的北京市作为本文的主要研究对象，但是作为雾霾中的主要成分——氮氧化物的组成十分复杂，并且相应的数据支持不够准确，因此，暂不选取氮氧化物作为研究属性，文章就选取2004年至2008年的二氧化硫以及可吸入颗粒物的年均浓度作为研究雾霾天气的代表属性，分别对研究区域作分析。对数据进行相应的空间分析时，必须存有这些变量的属性值以及整体区域中全部要素的空间关系。因此首先利用Excel软件将所有的基础数据进行整理，接下来对所有研究区域的城市利用Access添加经纬度属性，进而将该Excel文件转换为.dbf格式，然后利用ArcGis 10将转换为.dbf格式的数据库文件再次转换为ShapeFile格式的文件，以便于可以直接进行相应的空间分析计算，并且包含相关的属性。

2全局空间自相关分析

2.1 PM10的全局指数

经研究表明，研究区域的Moran'sI指数均较为显著，呈现正的空间自相关，表明研究区域中的研究城市的观测值呈聚集状态，并非随机状态。也就是说，PM10年平均浓度高的城市与PM10年平均浓度高的城市相邻，PM10年平均浓度低的城市与PM10年平均浓度低的城市相邻，由此猜测PM10因大气传输，进而产生异地区源贡献，从而导致不同地区在整体区域中体现出局地气候，影响雾霾天气。

2.2 SO2全局指数

从研究区域近几年的SO2全局指数分析，研究区域中的研究城市的观测值呈聚集状态，并非随机状态。也就是说，SO2年平均浓度高的城市与SO2年平均浓度高的城市相邻；SO2年平均浓度低的城市与SO2年平均浓度低的城市相邻，由此猜测SO2因大气传输，进而产生异地区源贡献，从而导致不同地区在整体区域中体现出局地气候，影响雾霾天气。

2.3 PM10的与SO2的对比分析

图1 SO2与PM10全局Moran's I趋势对比图

以上分别研究了PM 10与SO2的全局自相关Moran's I指数，接下来就这两种影响因子在研究时期内的变化趋势进行对比分析，如图1所示。

3局部空间自相关分析

首先对利用Moran散点图对PM10的局部空间自相关进行分析，与之前一样，依然采用GeoDa软件，从Moran散点图可以看出，无论是哪一年的数据，主要研究区域——北京市一直都在散点图的第一象限，即PM10的浓度高，相邻区域的PM10也较高，在整体研究区域上形成了一个较为明显且较典型的局部地区严重的雾霾天气，在整体区域中，该局地区域也呈现出“高高”的空间格局。另外，从这几年的散点图中还可以看出，整体研究区域的自相关性在逐渐减弱，说明以北京市为主的研究区域受相邻区域雾霾天气影响的程度开始降低。

接下来对利用Moran散点图对SO2的局部空间自相关进行分析，与之前一样，依然采用GeoDa软件。研究发现，在整体研究区域的空间中，空间格局呈现正相关的研究区域要多于负相关的研究区域；然而，在2007年和2008年中，空间格局呈现“高高”“低高”“低低”“高低”的研究区域数量基本一致，即在2007和2008年這两年中，整体研究区域的空间中，研究区域之间相互影响正在减弱。

4数据处理结果分析

由之前利用空间自相关的方法对PM10和SO2分析表明，两种污染物都存在着正的空间相关分布，即雾霾天气受到相邻区域的影响大，然而，这种影响正在不断的弱化，尤其是PM10年平均浓度，在研究时间内弱化非常强烈。形成这种雾霾污染物分布格局的原因有：研究区域与其相邻的的地形结构，气候与气象特征，当地人类活动的影响因素等，由以上原因，从而形成了一个异地区源贡献的影响因子。对雾霾污染的空间自相关分析，得出以下结论：第一，PM10的指数随着时间的推进变得越来越弱，在相同或相似的地理环境与气象指数的前提下，与当地政府投入环境保护与整改的力度，改善当地的经济结构有很大的关系；第二，以北京为主要雾霾多发天气的研究城市，在较为广阔的研究区域中，体现出一定的局地雾霾天气特征，即高污染浓度区域相对集聚，形成雾霾污染的集中区域。

结束语

综上所述，北京地区的雾霾天气存在局地空间分布的格局，在较广范围内形成一种局地雾霾天气，这种局地天气格局与雾霾多发天气之间存在相关性。

参考文献：

[1]古阳.雾霾多发天气与局地气候的时空相关性分析[D].电子科技大学，2015.

[2]于丽娟，尹承美，何建军，张永婧，李瑞.济南雾和霾特征及其影响因素分析[J].干旱气象，2017，35（04）：581-589.

[3]徐言，姜琦刚，刘舒，马玥.遥感气象多源观测的一次雾霾事件分析[J].应用基础与工程科学学报，2017，25（06）：1094-1104.