摘要：山西是我國(guó)的能源大省，同時(shí)也是空氣污染較為嚴(yán)重的省份。為深入地分析山西省空氣質(zhì)量，繼而給空氣污染治理提供可靠的決策依據(jù)，本文采用空間自相關(guān)分析法、熱點(diǎn)分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析法等方法對(duì)2014-2017年全省11個(gè)地市的空氣質(zhì)量時(shí)空分布特征及影響因素進(jìn)行研究。結(jié)果表明：1.2014-2017年期間，山西省空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)呈先增后減的趨勢(shì)，高緯度地區(qū)空氣質(zhì)量?jī)?yōu)于中低緯度，兩側(cè)經(jīng)度區(qū)域優(yōu)于中間。2.2014-2016年空氣質(zhì)量空間聚集性較弱且不顯著，2017年顯著空間正相關(guān)，空間格局呈現(xiàn)從北到南為熱點(diǎn)聚集、隨機(jī)分布、冷點(diǎn)聚集的三層分布。3.山西省空氣質(zhì)量主要影響因素為第二產(chǎn)業(yè)占比和發(fā)電量。

關(guān)鍵詞：空氣質(zhì)量;時(shí)空格局;影響因素;山西省

中圖分類號(hào)：X823 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-672X（2019）09-00-03

DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2019.09.009

Spatiotemporal pattern and influencing factors of air quality in Shanxi Province

Qin Cong

（Shanxi Institute of Water Resources and Hydropower Research， Taiyuan Shanxi 030002， China）

Abstract：Shanxi is a major energy province in China， but also a province with serious air pollution. In order to deeply analyze the air quality in Shanxi Province and then provide reliable decision-making basis for air pollution control， this paper uses spatial autocorrelation analysis， hot spot analysis and grey correlation analysis to study the Spatiotemporal distribution characteristics and influencing factors of air quality in 11 cities of Shanxi Province from 2014 to 2017. The results showed that： 1. From 2014 to 2017， the air quality of Shanxi Province increased first and then decreased. The air quality in high latitudes was better than that in middle and low latitudes， and the longitude areas on border sides are better than that in the middle. 2. From 2014 to 2016， the spatial aggregation of air quality was weak and not significant. In 2017， there was a significant positive spatial correlation. The spatial pattern showed three layers of hot spot aggregation， random distribution and cold point aggregation from north to south. 3. The main influencing factors of air quality in Shanxi Province were the proportion of secondary industry and power generation.

Keywords：Air quality;Spatial and temporal distribution;Influencing factors;Shanxi Province

人類的生存離不開空氣，空氣質(zhì)量和人們的生命健康休戚相關(guān)。山西經(jīng)濟(jì)近年來(lái)的快速增長(zhǎng)，給空氣質(zhì)量造成極大壓力，多個(gè)地市空氣質(zhì)量不佳。十八大以來(lái)，習(xí)主席反復(fù)強(qiáng)調(diào)空氣質(zhì)量，并表示空氣質(zhì)量直接關(guān)系到廣大群眾的幸福感[1]。當(dāng)前，研究山西省空氣質(zhì)量時(shí)空格局及影響因素，于有針對(duì)性地開展空氣污染防治、加強(qiáng)生態(tài)文明建設(shè)意義非凡。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

許多學(xué)者就空氣質(zhì)量時(shí)空格局及影響因素做了大量研究，也取得了一些成果。林長(zhǎng)城[2]、盛永財(cái)[3]、蘇維[4]等人對(duì)單個(gè)城市的空氣質(zhì)量進(jìn)行分析，得出了空氣質(zhì)量變化的趨勢(shì)，并用相關(guān)分析法、層次分析法等方法研究了多個(gè)因素對(duì)空氣質(zhì)量的影響;李婕[5]、丁鐳[6]、柏玲[7]、楊冕[8]等人對(duì)區(qū)域內(nèi)多個(gè)城市不同季節(jié)或不同年度空氣質(zhì)量進(jìn)行研究，同時(shí)利用灰色關(guān)聯(lián)法、空間回歸分析、地理加權(quán)回歸、等方法得出主要制約空氣質(zhì)量的指標(biāo)。就山西省而言，目前空氣質(zhì)量的研究基本在現(xiàn)狀及趨勢(shì)分析上[9-11]，僅少數(shù)學(xué)者[12-13]分析了氣象因素對(duì)空氣質(zhì)量的影響。故本文以山西省2014-2017年各地市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)為研究指標(biāo)，通過(guò)空間自相關(guān)分析、熱點(diǎn)分析得出時(shí)空分布特征，最后運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析解讀各統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)空氣質(zhì)量的影響。本文選用數(shù)據(jù)覆蓋面較廣，分析方法相對(duì)簡(jiǎn)便，一定程度上補(bǔ)充了山西省在空氣質(zhì)量研究領(lǐng)域的內(nèi)容，為空氣污染防治“對(duì)癥下藥”做好理論支撐。

2 數(shù)據(jù)及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)

以空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)為研究對(duì)象，影響因素選取常住人口、人均GDP、第二產(chǎn)業(yè)占比、單位地區(qū)生產(chǎn)總值能源消耗、建筑業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值、發(fā)電量、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值七項(xiàng)指標(biāo)。以上數(shù)據(jù)來(lái)源于《山西省統(tǒng)計(jì)年鑒》。山西省地市邊界圖是從國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心獲取。

2.2 研究方法

本文基于ARCGIS 11軟件進(jìn)行空間自相關(guān)分析。通過(guò)Global Morans I指數(shù)來(lái)判斷各地市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)空間分布特征，當(dāng)指數(shù)大于0表示聚集，小于0表示離散，接近0表示隨機(jī)分布[14-15];Getis-Ord Gi*指數(shù)可以對(duì)各地市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)在局部為熱點(diǎn)或者冷點(diǎn)聚集進(jìn)行分析[16]。

灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)合了定性和定量?jī)煞N思維，本質(zhì)是通過(guò)不同序列曲線相似度來(lái)判定各要素間的關(guān)聯(lián)性，曲線形狀越趨同關(guān)聯(lián)性越高[17]，分析具有整體性，同時(shí)具有參考系和測(cè)度[18]。

相關(guān)數(shù)學(xué)公式參照文獻(xiàn)[18][19]。

3 山西省空氣質(zhì)量時(shí)空分布特征

3.1 時(shí)間分布特征

2014-2017年期間，山西省空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)平均天數(shù)呈現(xiàn)先增后減的趨勢(shì)（圖1）。2014年山西省各地市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)較少，其中陽(yáng)泉市當(dāng)年達(dá)標(biāo)天數(shù)只占其四年總天數(shù)的12.7%;2015年多地市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)有所增加，當(dāng)年達(dá)標(biāo)天數(shù)占比增幅比較大有陽(yáng)泉市和晉城市，分別達(dá)到22.4%和6.3%;2016年各地市空氣質(zhì)量與2015年基本維持;2017年，各地市空氣質(zhì)量有明顯下降，臨汾市、運(yùn)城市、晉城市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)減少較多。

各地市中，總達(dá)標(biāo)天數(shù)超過(guò)各年平均達(dá)標(biāo)天數(shù)之和的僅有大同、呂梁、忻州、朔州四個(gè)地市，四年間達(dá)標(biāo)天數(shù)較為均衡，沒(méi)有大的波動(dòng);而陽(yáng)泉、太原、臨汾、運(yùn)城總達(dá)標(biāo)天數(shù)為后四位，且呈現(xiàn)出明顯的先增后降的趨勢(shì)。四年間空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)最少的是陽(yáng)泉市，僅有756天;最多的為大同市，總天數(shù)為1213天，反映出山西省各地市空氣質(zhì)量差距比較明顯。

3.2 空間分布特征

從空間的角度分析（圖2），2014-2017年山西省空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)平均天數(shù)在經(jīng)度上為“U”形，在東經(jīng)111°和113°附近出現(xiàn)高值，其余經(jīng)度（111°至113°）無(wú)較大波動(dòng);在緯度上基本呈側(cè)“f”形，除北緯40°附近出現(xiàn)高值外，較低緯度（35°至36°附近）和較高緯度（38°至39°）附近的值比較接近，而在37°附近，空氣質(zhì)量出現(xiàn)了較大的差異，忻州市比陽(yáng)泉市的年平均達(dá)標(biāo)天數(shù)高出52天。綜上，山西省空氣質(zhì)量在地理空間上呈現(xiàn)出一定規(guī)律，即高緯度地區(qū)空氣質(zhì)量?jī)?yōu)于中低緯度地區(qū)，經(jīng)度上大體為出東西高，中間低的趨勢(shì)。

3.3 空間自相關(guān)分析

由Arcgis軟件得到2014-2017年山西省空氣質(zhì)量的Global Morans I指數(shù)，從全省的維度分析空間格局。詳見表1。

2014-2017年全省的Global Morans I指數(shù)歷經(jīng)從接近于0到負(fù)值再到正值的變化，因此山西省空氣質(zhì)量在空間上由隨機(jī)分布轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)相關(guān)又轉(zhuǎn)變?yōu)檎嚓P(guān)。通過(guò)P值可知，2014-2016年不顯著，空間聚集性弱;2017年通過(guò)5%顯著性檢驗(yàn)，有較強(qiáng)的空間聚集性，空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)較多的地市相互聚集分布。

通過(guò)計(jì)算Getis-Ord Gi*指數(shù)從區(qū)域維度來(lái)分析山西省空氣質(zhì)量（圖3），2014年和2015年全省空氣質(zhì)量隨機(jī)分布。2016年，熱點(diǎn)區(qū)域開始顯現(xiàn)，大同市、朔州市為熱點(diǎn)低顯著區(qū)，其余地市為隨機(jī)分布區(qū)。2017年，冷熱點(diǎn)區(qū)域更加明顯，大同市、朔州市、忻州市及其鄰近地市達(dá)標(biāo)天數(shù)較高，形成熱點(diǎn)中顯著區(qū)，運(yùn)城市、晉城市、長(zhǎng)治市空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)較少，形成了冷點(diǎn)聚集區(qū)。不難發(fā)現(xiàn)，山西省空氣質(zhì)量空間格局在2014-2017年間，由隨機(jī)分布逐步呈現(xiàn)從北到南依次為熱點(diǎn)聚集、隨機(jī)分布、冷點(diǎn)聚集的三層分布結(jié)構(gòu)。

4 山西省空氣質(zhì)量影響因素分析

山西省空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)在2014-2017年間時(shí)空分布差異明顯，其成因涉及到多個(gè)方面，本文選取對(duì)空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)影響較大的常住人口（X1）、人均GDP（X2）、第二產(chǎn)業(yè)占比（X3）、單位地區(qū)生產(chǎn)總值能源消耗（X4）、建筑業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值（X5）、發(fā)電量（X6）、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（X7）七個(gè)因素進(jìn)行分析，求出各因素在2014-2017年各年的灰色關(guān)聯(lián)度γ及排序（表2）。表2可以看出，2014-2017年間，選取的七個(gè)影響因素和山西省空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)的關(guān)聯(lián)度都比較高，關(guān)聯(lián)最密切的第二產(chǎn)業(yè)占比（X3）和發(fā)電量（X6）均在0.9附近，而建筑業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值（X5）、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（X7）關(guān)聯(lián)度相對(duì)較弱。將各因素按關(guān)聯(lián)度大小依次排序?yàn)榈诙a(chǎn)業(yè)占比（X3）、發(fā)電量（X6）、常住人口（X1）、人均GDP（X2）、單位地區(qū)生產(chǎn)總值能源消耗（X4）、建筑業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值（X5）、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（X7）。

5 結(jié)論與討論

5.1 結(jié)論

本文以空氣質(zhì)量達(dá)標(biāo)天數(shù)為研究指標(biāo)，采用空間自相關(guān)分析法、熱點(diǎn)分析法、法等方法對(duì)2014-2017年全省11個(gè)地市的空氣質(zhì)量時(shí)空分布特征進(jìn)行研究，然后用灰色關(guān)聯(lián)分析法分析空氣質(zhì)量影響因素，得到如下結(jié)論。（1）2014-2017年間，山西省各地市空氣達(dá)標(biāo)天數(shù)呈現(xiàn)先增后減的趨勢(shì);高緯度地區(qū)空氣質(zhì)量?jī)?yōu)于中低緯度;經(jīng)度層面，東西兩側(cè)空氣質(zhì)量好于中間區(qū)域。（2）2014-2016年空氣質(zhì)量空間聚集性弱且不顯著，2017年則為顯著空間正相關(guān)?？臻g格局由隨機(jī)分布逐步呈現(xiàn)從北到南依次為熱點(diǎn)聚集、隨機(jī)分布、冷點(diǎn)聚集的三層分布結(jié)構(gòu)。（3）影響山西省空氣質(zhì)量的主要因素為第二產(chǎn)業(yè)占比和發(fā)電量。本文選取影響因素的個(gè)數(shù)有限，今后應(yīng)選取更多樣、更細(xì)化、長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)指標(biāo)來(lái)探究山西省空氣質(zhì)量影響因素。

5.2 討論

山西作為空氣污染大省，解決好空氣質(zhì)量問(wèn)題迫在眉睫。打好空氣質(zhì)量攻堅(jiān)戰(zhàn)，政府須著眼當(dāng)?shù)?，以?yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)結(jié)論為支撐來(lái)制定相關(guān)政策方針，方能做到有的放矢。本文基于客觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，較為全面分析了山西省空氣質(zhì)量的時(shí)空分布及影響因素，一定程度上為空空氣治理提供參考?；诒疚慕Y(jié)論，改善山西省空氣質(zhì)量可從以下幾點(diǎn)著手：（1）山西省空氣質(zhì)量形勢(shì)嚴(yán)峻，要持續(xù)增加對(duì)空氣質(zhì)量改善投入，做好資金保障。（2）針對(duì)嚴(yán)重影響山西省空氣質(zhì)量的因素（第二產(chǎn)業(yè)占比、發(fā)電量）要進(jìn)行大力整治，鼓勵(lì)采用新技術(shù)，并做好指導(dǎo)、監(jiān)督、獎(jiǎng)懲等各個(gè)環(huán)節(jié)。（3）全力推進(jìn)生活垃圾分類，減少人口增長(zhǎng)對(duì)空氣質(zhì)量的影響，同時(shí)保持建筑業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)等行業(yè)對(duì)空氣質(zhì)量的低污染勢(shì)頭。

參考文獻(xiàn)

[1]新華網(wǎng).8日兩會(huì)語(yǔ)錄熱搜榜：“空氣質(zhì)量直接關(guān)系群眾幸福感”居首[EB/OL].http：//www.xinhuanet.com/politics/2014-03/08/c_126239375.htm，2014-03-08.

[2]林長(zhǎng)城，王宏，陳彬彬，趙衛(wèi)紅，洪榮林，林文.廈門市空氣質(zhì)量時(shí)空分布特征及其與氣象條件的關(guān)系[J].福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，39（01）：79-83.

[3]盛永財(cái)，孜比布拉·司馬義，王英鵬，王顯，李穎.烏魯木齊市空氣污染時(shí)空分布特征及其與氣象因素相關(guān)分析[J].地球環(huán)境學(xué)報(bào)，2018，9（04）：323-333.

[4]蘇維，張帥珺，賴新云，古新仁，賴勝男，黃國(guó)賢，張志堅(jiān)，劉苑秋.南昌市空氣PM2.5和PM10的時(shí)空動(dòng)態(tài)及其影響因素[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2017，28（01）：257-265.

[5]李婕，滕麗.珠三角城市空氣質(zhì)量的時(shí)空變化特征及影響因素[J].城市觀察，2014（05）：85-95.

[6]丁鐳，劉超，黃亞林，陳昆侖，曾克峰.湖北省城市環(huán)境空氣質(zhì)量時(shí)空演化格局及影響因素[J].經(jīng)濟(jì)地理，2016，36（03）：170-178.

[7]柏玲，姜磊，周海峰，陳忠升.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶空氣質(zhì)量指數(shù)時(shí)空異質(zhì)性及社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響因素分析[J].水土保持研究，2019，26（02）：312-319.

[8]楊冕，王銀.長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶PM2.5時(shí)空特征及影響因素研究[J].中國(guó)人口.資源與環(huán)境，2017，27（01）：91-100.

[9]賈曉紅.山西省主要城市大氣環(huán)境污染特征分析[J].山西能源與節(jié)能，2003（04）：20-22.

[10]閆世明，孫鴻娉，王雁，張逢生，李瑩.山西省1981—2010年大氣能見度變化趨勢(shì)研究[J].中國(guó)農(nóng)學(xué)通報(bào)，2015，31（28）：207-220.

[11]孫小燕，楊萍果，敖紅，張鵬.山西省2015年細(xì)顆粒物的污染狀況和空間分布[J].地球環(huán)境學(xué)報(bào)，2017，8（05）：459-468.

[12]馬杰.山西省城市空氣質(zhì)量指數(shù)地理特征及其與氣象要素的關(guān)系[J].太原師范學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2015，14（02）：46-52.

[13]郭雪.太原市環(huán)境空氣質(zhì)量與氣象條件關(guān)系的研究[D].蘭州：蘭州大學(xué)，2015.

[14]Epperson B K，Li T.Measurement of genetic structure within populations using Morans spatial autocorrelation statistics[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America，1996，93（19）：10528-10532.

[15]Tiefelsdorf M. Modeling Spatial Process：The Identification and Analysis of Spatial Relationships in Regression Residuals by means of Morans I[J]. Lecture Notes in Earth Science Berlin Springer Verlag，2000，87（2）：73-81.

[16]Anselin L， Getis O. Spatial statistical analysis and geographic information systems [J]. Annual Regression Science，1992，26：19-33.

[17]Shi J，Ding Z，Lee W J，et al. Hybrid Forecasting Model for Very-Short Term Wind Power Forecasting Based on Grey Relational Analysis and Wind Speed Distribution Feature[J]. IEEE Transactions onSmart Grid，2014，5（1） ： 521-526

[18]孫玉剛. 灰色關(guān)聯(lián)分析及其應(yīng)用的研究[D].南京航空航天大學(xué)，2007.

[19]劉湘南，黃方，王平.GIS 空間分析原理與方法（第二版）[M].北京：科學(xué)出版社.2008.

收稿日期：2019-07-05

作者簡(jiǎn)介：秦聰（1992-），男，碩士，助理工程師，研究方向?yàn)樾畔⒒⑺h(huán)境、節(jié)水灌溉。