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        天氣因素對空氣質(zhì)量的影響分析——以北京市為例

        2016-10-11 06:44崔佩蕾
        綠色科技 2016年16期
        關(guān)鍵詞:最低氣溫風(fēng)力空氣質(zhì)量

        崔佩蕾

        (首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院,北京 100070)

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        天氣因素對空氣質(zhì)量的影響分析
        ——以北京市為例

        崔佩蕾

        (首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院,北京 100070)

        指出了空氣污染是我國亟待解決的重大問題,以北京市為例,2015年空氣質(zhì)量合格的天數(shù)僅有51%。通過建立相關(guān)分析及逐步回歸分析模型,結(jié)合北京市2014年11月~2015年12月期間的數(shù)據(jù),分析了天氣因素對空氣質(zhì)量的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn):氣溫越高、風(fēng)力越強(qiáng)越有利于PM2.5的擴(kuò)散及其濃度的降低。

        分析; 逐步回歸; 空氣質(zhì)量;PM2.5;北京

        1 引言

        影響空氣質(zhì)量的因素繁多,有人為因素也有自然因素,筆者則側(cè)重于從自然因素的角度來研究影響空氣質(zhì)量的因素。目前,北京市的首要污染物為PM2.5,而在供暖期由于燃煤采暖而排放大量SO2,使得空氣污染程度加重。然而隨著空氣的流動、氣溫的變化等因素,每天污染物的濃度都是在變化的,因此采取相關(guān)分析和建立逐步回歸模型的方法尋找影響PM2.5和SO2擴(kuò)散的影響因素,進(jìn)而可以找出影響污染物擴(kuò)散的因素。

        2 PM2.5濃度的分布情況

        PM2.5是指在環(huán)境空氣中空氣動力學(xué)當(dāng)量直徑小于等于2.5 μm的顆粒物,PM2.5可以由硫和氮的氧化物轉(zhuǎn)化而成,而這些氣體污染物一般是由人類對化石燃料(煤、石油等)和垃圾的燃燒造成的,同時它還可以在大氣中長時間停留,并且能被人體吸入,因此PM2.5對人體健康和大氣環(huán)境質(zhì)量的影響相當(dāng)大。近些年來,由于北京的快速發(fā)展及能源的大量消耗,北京的空氣質(zhì)量狀況與日劇下,PM2.5已成為北京空氣污染的重要污染物。

        圖1 2014年11月~2015年12月北京市PM2.5日均濃度散點(diǎn)

        由圖1可以看到,曲線為PM2.5在這14個月中的大致平均趨勢,不難看出北京供暖期時PM2.5濃度較高于非供暖期,而PM2.5高于300 μg/m3的日期基本都在供暖期時出現(xiàn)。特別是2015年12月1日和2015年12月25日,這兩天的PM2.5濃度已經(jīng)高達(dá)477.5 μg/m3和476.7 μg/m3。根據(jù)《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行)》的規(guī)定,這樣的空氣質(zhì)量狀況已經(jīng)嚴(yán)重威脅人體健康,特別是兒童、老人和病人這種免疫力較低的群體。又根據(jù)這兩日的天氣情況,發(fā)現(xiàn)12月1日和25日的溫差較小且風(fēng)力不大,這種天氣更加不利于污染物的擴(kuò)散。而在12月2日時,北京出現(xiàn)3~4級西北風(fēng),且溫差與前一天相比變大,PM2.5濃度直接驟降至14.8 μg/m3,空氣質(zhì)量狀況良好;然而12月26日的天氣情況與前一天相似,所以當(dāng)天PM2.5濃度為282 μg/m3,仍屬于重度污染。

        3 天氣因素對于空氣質(zhì)量的影響分析

        在供暖期PM2.5及SO2濃度是極為突出的問題,因此筆者將討論影響二者濃度的天氣因素。其中,天氣因素包含最低氣溫(攝氏度)、最高氣溫(攝氏度)、溫度差(最高氣溫—最低氣溫)、是否下雨(有1或無2)、是否下雪(有1或無2)及風(fēng)速(微風(fēng)1、3~4級2、4~5級3、5~6級4)。最低氣溫、最高氣溫、溫度差為定量變量,而是否下雨、是否下雪及風(fēng)速為分類變量。

        3.1通過相關(guān)分析找出影響空氣質(zhì)量的天氣因素

        因?yàn)檠芯繑?shù)據(jù)中存在定量變量及分類變量兩種,因此采取皮爾遜(Pearson)和斯皮爾曼(Spearman)相關(guān)檢驗(yàn)進(jìn)行分析。

        通過皮爾遜檢驗(yàn),得到最低氣溫、最高氣溫及溫差都與PM2.5濃度呈相關(guān),說明溫差越大,越有利于PM2.5的擴(kuò)散,PM2.5濃度越低;而SO2濃度與最低氣溫與最高氣溫呈負(fù)相關(guān),但與溫差無關(guān)。氣溫越高,PM2.5及SO2濃度越低的原因主要是氣溫低時是冬季,恰好為供暖期,需要燒煤或天然氣供暖,此時會產(chǎn)生較多的污染物;而氣溫高時是夏季,夏季不需要燒煤供暖,因而排放的污染物會減少,空氣質(zhì)量相對于供暖期要好。

        利用斯皮爾曼(Spearman)相關(guān)檢驗(yàn)分析污染物與是否下雨、是否下雪及風(fēng)速等3個分類變量的相關(guān)結(jié)果,PM2.5濃度與風(fēng)力大小呈負(fù)相關(guān),說明風(fēng)力越大越有利于PM2.5的擴(kuò)散;然而SO2濃度與降雨呈負(fù)相關(guān),說明無雨天氣相較于有雨天氣更有利于SO2的擴(kuò)散,可以降低SO2濃度。因?yàn)橄掠陼r,空氣濕度比較大,不利于污染物的擴(kuò)散,因此空氣質(zhì)量較差。

        3.2逐步回歸分析天氣狀況對污染物濃度的影響

        根據(jù)污染物與天氣狀況的相互關(guān)系,以及不同的污染物的擴(kuò)散依賴于不同的天氣狀況,將建立逐步回歸模型,進(jìn)一步論證天氣狀況對污染物濃度的影響程度。 首先建立普通的回歸方程:

        PM2.5=α1TEMPL+β1TEMPH+γ1TEMP.D+a1RAIN+b1SNOW+c1WIND

        SO2=α2TEMPL+β2TEMPH+γ2TEMP.D+a2RAIN+b2SNOW+c2WIND

        其中,TEMPL——最低氣溫;TEMPH——最高氣溫;TEMP.D——溫差。

        逐步回歸分為全部、向前、向后3種方式,采用全部逐步回歸的方式建立方程,通過逐步回歸結(jié)果可以看出,兩個回歸方程的擬合效果都不好,一個R2為0.1229,另一個R2為0.3219,所以在這里不寫出最終的回歸方程。雖然擬合效果不好,但是因?yàn)槔弥鸩交貧w已經(jīng)剔除了多重共線性,還是能夠通過以上的回歸結(jié)果看出天氣因素對污染物濃度的影響的。

        4 結(jié)論

        結(jié)合相關(guān)分析與建立逐步回歸模型兩種分析方法,說明天氣因素對于空氣質(zhì)量的高低是存在影響,尤其是風(fēng)力大小,風(fēng)力越大越有利于污染物的擴(kuò)散,然而當(dāng)風(fēng)力過大時,則會引起沙塵、黃沙等天氣,這也是會影響空氣質(zhì)量的。同時,氣溫較高時,污染物的濃度也會稍低,不過這也可能與冬季供暖時產(chǎn)生污染物相關(guān)。所以,應(yīng)該在盡量保護(hù)生態(tài)環(huán)境的同時,利用大自然的力量去更好地推動空氣質(zhì)量的治理。

        [1]李小飛,明軍,圣杰,等. 中國空氣污染指數(shù)變化特征及影響因素分析[J].環(huán)境科學(xué),2012(6).

        [2] 竇晨彬.空氣污染健康效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析[D].成都:西南財(cái)經(jīng)大學(xué),2012.

        [3]吳飛,方藝菲,李曉璇,等.京津冀地區(qū)空氣質(zhì)量及污染分布研究[J].河北北方學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版),2016(3).

        [4] 于磊.牡丹江市2005~2011年空氣污染指數(shù)分析[J].黑龍江科技信息,2012(11).

        [5] 王式功,楊德保,陳長和.蘭州市不同季節(jié)大氣污染物時空變化規(guī)律的對比分析[J].蘭州大學(xué)學(xué)報,1994(3).

        2016-07-08

        崔佩蕾(1991—),女,首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院碩士研究生。

        X51

        A

        1674-9944(2016)16-0060-02

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