王 睿，周夢杰，王一恒，劉耀林,2,3

(1. 武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430079； 2. 武漢大學(xué)教育部地理信息系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430079； 3. 地理空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北 武漢 430079)

東北地區(qū)空氣質(zhì)量時(shí)空模式的可視化制圖表達(dá)

王 睿1，周夢杰1，王一恒1，劉耀林1,2,3

(1. 武漢大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖北 武漢 430079； 2. 武漢大學(xué)教育部地理信息系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430079； 3. 地理空間信息技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新中心，湖北 武漢 430079)

我國的工業(yè)化發(fā)展嚴(yán)重依賴于煤炭、鋼鐵、電力、交通等傳統(tǒng)污染性產(chǎn)業(yè)，這類產(chǎn)業(yè)高能耗、高污染的特性造成了嚴(yán)重的環(huán)境污染問題。東北地區(qū)是我國重要的重化工產(chǎn)業(yè)基地及主要糧食產(chǎn)業(yè)產(chǎn)區(qū)，其生態(tài)環(huán)境，特別是空氣質(zhì)量備受關(guān)注。本文利用點(diǎn)格圖對2015年中國東北地區(qū)的空氣質(zhì)量時(shí)空分布情況進(jìn)行了可視化表達(dá)。在利用日歷視圖可視化表達(dá)空氣質(zhì)量指數(shù)級別及首要污染物信息的基礎(chǔ)上，還加入了地理參考信息。空氣質(zhì)量點(diǎn)格圖為理解和分析東北地區(qū)的空氣質(zhì)量現(xiàn)狀及其時(shí)空分布模式提供了面向大眾的、直觀有效的方法。利用該方法對空氣質(zhì)量進(jìn)行分析，有助于辨別空氣污染的主要問題、提高公眾的環(huán)境保護(hù)意識，以及制定切實(shí)有效的遏制空氣污染的政策法規(guī)。

空氣質(zhì)量；地理可視化；時(shí)空模式；點(diǎn)格圖

中國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)高速發(fā)展主要依賴于能源密集型產(chǎn)業(yè)的建設(shè)發(fā)展，因此中國的大氣污染問題很大程度上來源于能源結(jié)構(gòu)不合理[1]。

國內(nèi)外已有很多專家學(xué)者利用統(tǒng)計(jì)分析的方法對空氣質(zhì)量進(jìn)行了研究，如利用Spearman等級相關(guān)分析[2]、Daniel趨勢檢驗(yàn)法[3]等對空氣質(zhì)量進(jìn)行了分析。一些學(xué)者則基于分形模型[4]、改進(jìn)的灰色聚類法[5]及層次分析法[6]對城市空氣質(zhì)量進(jìn)行了評價(jià)。還有部分學(xué)者通過建立回歸模型[7]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[8]對城市空氣質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測，或通過對空氣質(zhì)量時(shí)空變化趨勢進(jìn)行季節(jié)性趨勢分析，以獲取空氣質(zhì)量的時(shí)間變化和發(fā)展趨勢[9-10]。

相較于統(tǒng)計(jì)分析方法，空氣質(zhì)量可視化分析的結(jié)果易讀易懂。面向時(shí)間的城市空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)可以通過目視進(jìn)行分析[11]，在此基礎(chǔ)上加入空間參考信息則可以同時(shí)分析空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的時(shí)空變化規(guī)律。東北地區(qū)是我國重要的重化工產(chǎn)業(yè)基地及主要糧食產(chǎn)業(yè)產(chǎn)區(qū)，其生態(tài)環(huán)境，特別是空氣質(zhì)量備受關(guān)注。因此，本文擬通過對東北地區(qū)空氣質(zhì)量可視化來探究該地區(qū)空氣質(zhì)量及首要污染物的時(shí)空變化模式。

1 研究方法

面向時(shí)間的城市空氣質(zhì)量可視化可分為兩個方面。其中對每天的空氣質(zhì)量指數(shù)級別進(jìn)行可視化表達(dá)可以從總體水平上反映出城市空氣質(zhì)量的好壞；而對每天的首要污染物進(jìn)行可視化表達(dá)則可以具體反映影響當(dāng)日空氣質(zhì)量的首要污染物的類別，有助于針對不同城市的不同情況因地制宜地開展污染治理工作。

1.1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)

本研究對東北地區(qū)遼寧、吉林、黑龍江3個省，共34個地級及以上城市的空氣狀況進(jìn)行了分析。

中華人民共和國環(huán)境保護(hù)部數(shù)據(jù)中心(http:∥datacenter.mep.gov.cn/)向大眾提供全國部分城市每日的空氣質(zhì)量指數(shù)(air quality index，AQI)、空氣質(zhì)量指數(shù)等級及首要污染物等數(shù)據(jù)。空氣質(zhì)量指數(shù)是定量描述空氣質(zhì)量狀況的無量綱指數(shù)?！董h(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行)》[12]中規(guī)定

AQI=max{IAQI1，IAQI2，…，IAQIn}

式中，IAQI為空氣質(zhì)量分指數(shù)；n為污染物項(xiàng)目。

1.2 面向時(shí)間的城市空氣質(zhì)量可視化

1.2.1 圖例設(shè)計(jì)

圖中表達(dá)空氣質(zhì)量級別的色彩的設(shè)計(jì)主要參考《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行)》，選用對比較為鮮明的顏色代表空氣質(zhì)量不同等級，見表1。

表1 空氣質(zhì)量指數(shù)及相關(guān)信息

《環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行)》中規(guī)定需要測算的污染物共有6類。AQI大于50時(shí)，IAQI最大的污染物為首要污染物，每日的首要污染物不唯一。在研究中對首要污染物和超標(biāo)污染物不加區(qū)分。圖中代表不同種類污染物的定性色彩配色方案見表2，在進(jìn)行色彩配置時(shí)參考了color brewer網(wǎng)站上的配色方案[13]。

表2 污染物

1.2.2 數(shù)據(jù)排列

研究主要通過合理排列表示每日空氣數(shù)據(jù)的小矩形來表達(dá)每天、每周、每月的多時(shí)間尺度的空氣質(zhì)量時(shí)空格局。每個城市每天的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)以日歷視圖排列為一個大矩形[14]。在日歷視圖中，每一行上的數(shù)據(jù)屬于每個星期中的同一天，因此這種數(shù)據(jù)排列方式可用于檢測每周尺度上空氣質(zhì)量變化的可能模式。圖1中代表每天空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)的小矩形排列方式與2015年的日歷相同，代表5月中的星期一的小矩形排列在同一行。

圖1 日歷視圖

1.3 空間關(guān)系表達(dá)

為減少底圖要素對信息認(rèn)知過程的干擾[15]，并均衡城市分布密集及稀疏區(qū)域的信息密度差異，同時(shí)便于對比分析數(shù)據(jù)，利用PGM(point grid map)[16]排布代表各城市數(shù)據(jù)的圖表。PGM中一個圖表代表一個城市，地理空間上鄰近城市所對應(yīng)的圖表是相鄰接的。圖2表達(dá)了各城市空氣質(zhì)量不同表達(dá)方法的對比。

圖2 東北地區(qū)表示方式對比

2 時(shí)空分布模式

2.1 空間變化

從圖3中可以看出，東北地區(qū)2015年空氣質(zhì)量不容樂觀。東北地區(qū)按空氣質(zhì)量大致可以分為3部分：①北部地區(qū)，包括吉林省白城、松原，以及黑龍江省除哈爾濱以外的城市，這一區(qū)域的空氣質(zhì)量等級以優(yōu)良為主，整體較好；②中部地區(qū)，包括吉林省吉林、長春、四平、遼源，黑龍江省哈爾濱，遼寧省沈陽、鐵嶺、本溪、鞍山、遼陽、撫順，這一區(qū)域是東北地區(qū)空氣污染最為嚴(yán)重的區(qū)域；③西南地區(qū)，包括吉林省通化、白山，遼寧省大連、營口、丹東、盤錦、錦州、葫蘆島、阜新、朝陽，這一區(qū)域的空氣質(zhì)量等級以良為主，空氣污染較為嚴(yán)重。選用Ward’s法、組間距離法和組內(nèi)距離法，根據(jù)各城市每日AQI值對城市進(jìn)行聚類，其結(jié)果與對空氣質(zhì)量可視化圖進(jìn)行目視分析所得的結(jié)果基本一致。

圖3 東北地區(qū)空氣質(zhì)量可視化

從圖3(b)中可以看出,東北地區(qū)空氣質(zhì)量主要受PM2.5、PM10和O3影響，部分城市也出現(xiàn)了NO2及SO2污染，朝陽市還出現(xiàn)了CO污染，其中O3污染的出現(xiàn)頻率隨緯度的升高有所降低。這表明東北地區(qū)的空氣污染類型基本由以煤煙型污染為主的傳統(tǒng)空氣污染類型[17]轉(zhuǎn)變?yōu)橐訮M2.5、PM10和O3為首要污染物的新空氣污染類型[18]。

與三大經(jīng)濟(jì)區(qū)相比[18]，東北地區(qū)SO2及CO污染出現(xiàn)的頻率明顯偏高，NO2污染出現(xiàn)的頻率明顯偏低，PM2.5及PM10污染出現(xiàn)的頻率差異不大。作為傳統(tǒng)的重工業(yè)基地，東北地區(qū)工業(yè)SO2排放非常高[19]，導(dǎo)致了遼寧省較為嚴(yán)重的SO2及CO污染。而研究表明，因人類活動所產(chǎn)生的NO2排放量與機(jī)動車尾氣排放、工農(nóng)業(yè)活動釋放等高溫燃燒過程及人口密度間的相關(guān)性較大[20-21]?？梢酝茢?，隨著東北地區(qū)全面振興的推進(jìn)，東北地區(qū)NO2污染會更加嚴(yán)重，空氣污染類型會逐漸向經(jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá)、工業(yè)化及城鎮(zhèn)化水平更高的區(qū)域靠攏。

2.2 時(shí)間變化

從圖3(a)中可以看出，東北地區(qū)空氣質(zhì)量分布具有較為明顯的季節(jié)特征：空氣污染主要集中在1、2、3、11、12月，表現(xiàn)出夏季的空氣質(zhì)量較好、春季和秋季次之、冬季的空氣質(zhì)量最差的規(guī)律。東北地區(qū)首要污染物的分布也具有一定的時(shí)間規(guī)律：PM2.5污染在1—3月、10—12月都頻繁出現(xiàn)；相對而言，O3污染主要集中出現(xiàn)在4—9月；東北地區(qū)除阜新和雞西外的大部分城市受PM10污染影響較小；此外，遼寧省的部分城市在1—3月、10—12月出現(xiàn)了SO2污染。冬季空氣污染較為嚴(yán)重是多種因素共同作用的結(jié)果。從自然因素來看，冬季降水較少，多逆溫，不利于污染物運(yùn)動擴(kuò)散[22-23]。從社會經(jīng)濟(jì)因素來看，冬季空氣污染嚴(yán)重主要受燃煤影響，此外也可能是受焚燒秸稈、燃放煙花爆竹等人類活動的影響。

3 結(jié) 語

空氣質(zhì)量點(diǎn)格圖利用日歷視圖展現(xiàn)了2015年東北地區(qū)空氣質(zhì)量時(shí)空分布模式。從圖中可以直觀地看出，東北地區(qū)由南至北空氣質(zhì)量逐漸轉(zhuǎn)好，空氣質(zhì)量在一年之中呈現(xiàn)較差—較好—較差的時(shí)空變化規(guī)律，也能夠使讀圖者識別出不同的首要污染物分布規(guī)律。東北地區(qū)的空氣污染程度較輕，但其分布時(shí)間范圍廣，空氣質(zhì)量整體較差。此外，頻繁出現(xiàn)的PM2.5、O3和PM10污染說明了東北地區(qū)迫切需要調(diào)整經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，控制污染物排放，加強(qiáng)區(qū)域污染聯(lián)防聯(lián)治。目前來看，東北地區(qū)城鎮(zhèn)化水尚未達(dá)到對空氣污染影響由負(fù)變正的拐點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長、人口密度的不斷提高、重化工產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展都會造成城市環(huán)境空氣質(zhì)量明顯下降[24]。

應(yīng)用點(diǎn)格圖的空氣質(zhì)量可視化地圖直觀簡潔地表達(dá)了多尺度的空氣質(zhì)量信息和空氣質(zhì)量變化的時(shí)空模式，有助于提高公眾的環(huán)境保護(hù)意識，也便于有關(guān)機(jī)構(gòu)立足實(shí)際問題，以制定切實(shí)有效的遏制空氣污染的政策法規(guī)。后續(xù)的研究將結(jié)合定性可視化與定量分析，并使用空氣質(zhì)量指數(shù)數(shù)據(jù)代替空氣質(zhì)量等級數(shù)據(jù)，使分析結(jié)果更加直觀精確。

[1] 藺雪芹，王岱.中國城市空氣質(zhì)量時(shí)空演化特征及社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力[J].地理學(xué)報(bào), 2016, 71(8):1357-1371.

[2] LI L， QIAN J， OU C Q， et al.Spatial and Temporal Analysis of Air Pollution Index and Its Timescale-dependent Relationship with Meteorological Factors in Guangzhou， China， 2001—2011[J].Environmental Pollution, 2014, 190C(7):75-81.

[3] 郭麗媛，李偉.十一五”期間太原市環(huán)境空氣質(zhì)量及影響因素分析研究[J].環(huán)境科學(xué)與管理，2014, 39(11):56-61.

[4] 陳輝，厲青，楊一鵬，等.基于分形模型的城市空氣質(zhì)量評價(jià)方法研究[J].中國環(huán)境科學(xué), 2012, 32(5):954-960.

[5] 胡軍，許麗忠，張江山.基于改進(jìn)灰色聚類法的大氣環(huán)境質(zhì)量綜合評價(jià)[J].福建師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2012, 28(1):49-54.

[6] 易睿，丁志成.層次分析法在揚(yáng)州市“十一五”環(huán)境空氣質(zhì)量評價(jià)中的應(yīng)用研究[J].環(huán)境科學(xué)與管理, 2013, 38(12):154-157.

[7] DIONISIO K L，ARKU R E，HUGHES A F，et al.Air Pollution in Accra Neighborhoods:Spatial，Socioeconomic，and Temporal Patterns[J].Environmental Science & Technology, 2010, 44(7):2270-2276.

[8] 蔣志方.城市空氣質(zhì)量預(yù)測模型與數(shù)據(jù)可視化方法研究[D]. 濟(jì)南：山東大學(xué), 2011.

[9] CLEVELAND R B，CLEVELAND W S.STL: A Seasonal-trend Decomposition Procedure Based on Loess[J].Journal of Official Statistics, 1990, 6(1):3-33.

[10] BIGI A，HARRISON R M.Analysis of the Air Pollution Climate at a Central Urban Background Site[J].Atmospheric Environment, 2010, 44(16):2004-2012.

[11] AIGNER W，MIKSCH S，MüLLER W，et al.Visual Methods for Analyzing Time-oriented Data[J]. IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics, 2008, 14(1):47-60.

[12] 環(huán)境保護(hù)部.環(huán)境空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)技術(shù)規(guī)定(試行)：HJ 633—2012[S].北京：中國環(huán)境科學(xué)出版社，2012.

[13] HARROWER M，BREWER C A.ColorBrewer.org: An Online Tool for Selecting Colour Schemes for Maps[J]Cartographic Journal the,2003,40(1):27-37.

[14] WIJK J J V，SELOW E R V.Cluster and Calendar Based Visualization of Time Series Data[C]∥ IEEE Symposium on Information Visualization. [S.l.]：IEEE，1999.

[15] KRAAK M J，ORMELING F J.Cartography:Visualisation of Geospatial Data.[M]. 2nd ed. Harlow: Prentice Hall, 2003.

[16] ZHOU Mengjie，TIAN Jing，XIONG Fuquan，et al.Point Grid Map: A New Type of Thematic Map for Statistical Data Associated with Geographic Points[J].Cartography & Geographic Information Science,2016:1-16.

[17] 潘虹梅，李鳳全，王俊荊，等.基于方法的城市大氣污染評價(jià)[J].環(huán)境科學(xué)與管理, 2008, 33(2):178-180.

[18] ZHOU M，WANG R，MAI S，et al.Spatial and Temporal Patterns of Air Quality in the Three Economic Zones of China[J].Journal of Maps, 2016, 12(1):156-162.

[19] 胡志強(qiáng)，苗健銘，苗長虹.中國地市尺度工業(yè)污染的集聚特征與影響因素[J].地理研究, 2016, 35(8):1470-1482.

[20] 李龍，施潤和，陳圓圓，等.基于數(shù)據(jù)的中國時(shí)空分布與人類影響分析[J].地球信息科學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 15(5):688-694.

[21] ZHANG Qiang，GENG Guannan.Satellite Remote Sensing of Changes in NO_x Emissions Over China During 1996—2010[J].Chinese Science Bulletin, 2012, 57(22):2857-2864.

[22] JI D，WANG Y，WANG L，et al.Analysis of Heavy Pollution Episodes in Selected Cities of Northern China[J].Atmospheric Environment, 2012, 50(3):338-348.

[23] 李小飛，張明軍，王圣杰，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, 33(6):1936-1943.

[24] 王興杰, 謝高地, 岳書平.經(jīng)濟(jì)增長和人口集聚對城市環(huán)境空氣質(zhì)量的影響及區(qū)域分異——以第一階段實(shí)施新空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的個城市為例[J].經(jīng)濟(jì)地理, 2015, 35(2):71-76.

Mapping Spatial and Temporal Patterns of Air Condition in Northeast China

WANG Rui1，ZHOU Mengjie1，WANG Yiheng1，LIU Yaolin1,2,3

(1. School of Resource and Environmental Science, Wuhan University, Wuhan 430079, China;2. Key Laboratory of Geographic Information Systems, Ministry of Education, Wuhan University, Wuhan 430079, China;3. Collaborative Innovation Center for Geospatial Information Science, Wuhan University, Wuhan 430079, China)

The development of industry in China heavily depends on high energy consumption and high pollution industries, such as coal, steel, electricity, transportation and other traditional polluting industries, which cause serious environmental pollution problems. Northeast is an important heavy chemical industry base and one of the main grain industry producing areas in China. The ecological environment, especially the air quality of northeast China is of great importance. The focus of this study is to create a map representing the spatial temporal pattern of the air condition in northeast China. A calendar view is used to visualize the daily condition of air quality and primary pollutant in each city in 2015, the visualization also adds geographic-referenced information to enable them to express the spatial relationship between the cities. The air condition map provides an efficient way to investigate and understand the current status of air quality and spatial-temporal patterns of air condition in northeast China. This method is helpful for identifying major air pollution issues, raising public awareness of environmental protection, and making an air pollution abatement policy.

air condition; geographic visualization; spatial-temporal pattern; point grid map

王睿，周夢杰，王一恒,等.東北地區(qū)空氣質(zhì)量時(shí)空模式的可視化制圖表達(dá)[J].測繪通報(bào)，2017(8)：88-91.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0262.

2016-12-30

國家科技基礎(chǔ)性工作專項(xiàng)重點(diǎn)項(xiàng)目(2013FY112800)

王 睿(1993—)，女，碩士生，主要研究方向?yàn)榈乩硇畔⒖梢暬?。E-mail:jadore@whu.edu.cn

劉耀林。E-mail：yaolin610@163.com

P23

A

0494-0911(2017)08-0088-04