胡亞男

(內蒙古自治區(qū)氣象服務中心,內蒙古 呼和浩特 010051)

負離子是空氣中帶負電荷離子的總稱，由于帶負電的氧氣所占比重最大，稱為負氧離子，空氣中負氧離子的生成與植物尖端放電、水分子裂解，以及與大氣分子受紫外線、雷電等電離有關，因此在有森林、瀑布、溪流的地方負氧離子濃度較高。負氧離子能降解中和空氣中的有害氣體，調節(jié)人體生理機能、消除疲勞、改善睡眠等，被譽為“空氣中的維生素”和“長壽素”，除了能直接影響人的舒適度和健康狀況，還是反映空氣質量和大氣環(huán)境狀況的重要指標。

近年來，國內陸續(xù)開展負氧離子濃度監(jiān)測，以及預報模型建立等工作，尤其針對旅游景區(qū)。由于負氧離子濃度的變化特征與當地自然地理環(huán)境和氣候條件等關系密切，不同地區(qū)的負氧離子變化特征不盡相同。研究表明[1～4]，負氧離子濃度有顯著日變化特征，表現(xiàn)為夜間高、白天低，最大值出現(xiàn)在早晨，最小值出現(xiàn)在午后，白天負氧離子濃度變化波動較大，夜晚變化平緩。負氧離子濃度與氣溫呈負相關，與相對濕度呈正相關。周德平[5]，張寶貴[6]，胡曉夢[7]，等研究表明夏季負氧離子濃度最高，其他季節(jié)負氧離子濃度變化特征因地而異。譚靜，等[8]對湖北省旅游景區(qū)大氣負氧離子的研究還發(fā)現(xiàn)負氧離子濃度在晴天大于陰天，霧霾和小雨天濃度較小，中雨以上降水和閃電活動與負氧離子濃度呈正相關。目前，國內大多研究主要針對負氧離子的時空分布、季節(jié)變化和日變化規(guī)律，關于建立負氧離子預報模型的研究還比較少。王寶，等[9]使用溫度和濕度通過二次多項式法分別建立了玉溪市空氣負氧離子濃度的逐小時預報方程，經檢驗預報誤差在±30%。趙蕾，等[10]對海南5個景區(qū)分別建立多元線性回歸預報方程，只有兩個景區(qū)通過了顯著性檢驗，預報效果不太理想。筆者首先分析了阿爾山五里泉的負氧離子濃度的季節(jié)差異和日變化規(guī)律，進一步使用逐步法篩選通過顯著性檢驗的因子，分季節(jié)建立逐小時和逐日負氧離子濃度預報方程，以期為旅游氣象服務提供可靠的理論依據。

1 資料與方法

所用資料為2017年5月17日～2019年1月4日內蒙古興安盟阿爾山五里泉空氣負氧離子自動測報系統(tǒng)實時監(jiān)測的負氧離子濃度(個/cm3)、相對濕度(%)和氣溫(℃)，以及阿爾山氣象站氣象要素日值資料：平均氣壓(hPa)、最高氣壓(hPa)、最低氣壓(hPa)、平均氣溫(℃)、最高氣溫(℃)、最低氣溫(℃)、平均相對濕度(%)、最小相對濕度(%)、平均總云量(0.1)、平均低云量(0.1)、最小水平能見度(m)、1h最大降水量(mm)、20～08時降水量(mm)、08～20時降水量(mm)、20～20時降水量(mm)、08～08時降水量(mm)、蒸發(fā)(mm)、積雪深度(cm)、平均地面溫度(℃)、最高地面溫度(℃)、最低地面溫度(℃)、日照時數(h)。

首先剔除異常值和缺測值，將數據按照3月～5月為春季，6月～8月為夏季，9月～11月為秋季，12月～次年2月為冬季劃分四季，分析各季節(jié)負氧離子濃度、氣溫和相對濕度的日變化曲線及其之間的相關性，采用逐步線性回歸法篩選通過T檢驗的預報因子，建立逐小時和逐日負氧離子濃度的預報方程并檢驗。

2 結果與討論

2.1 負氧離子濃度與氣溫和相對濕度的日變化特征及相關性

春夏秋季負氧離子濃度的小時值變化趨勢基本一致，均呈現(xiàn)夜間高，白天低的特征，且最低值出現(xiàn)在午后14∶00，春季在凌晨2∶00～3∶00高于其他季節(jié)，夏季在6∶00～7∶00高于其他季節(jié)。春夏秋季負氧離子濃度與氣溫呈負相關，相關系數高達-0.87～ -0.98，與相對濕度呈正相關，相關系數高達0.89～0.99。冬季負氧離子濃度隨時間的變化曲線與其他季節(jié)不同，在11∶00～17∶00出現(xiàn)峰值，且與氣溫和相對濕度的相關性較差，考慮是冬季儀器測量誤差導致。

圖1 負氧離子濃度、氣溫和相對濕度的逐小時變化曲線

2.2 負氧離子濃度逐小時預報方程的建立

由于氣溫和相對濕度與負氧離子濃度相關性較高，且均通過T檢驗，因此將負氧離子作為因變量，溫度XT和相對濕度XRH作為自變量，春夏秋冬季分別使用時間段20170517-20170527、20170601-20170631、20170901-20170905、20171201-20180131的逐小時數據進行多元線性回歸，得到的預報方程如下：

Y春=1 214.098+28.155XRH+2.378XT

(1)

Y夏=2 271.321+15.532XRH-42.413XT

(2)

Y秋=2 914.733+9.009XRH-83.065XT

(3)

Y冬=-7 080.107+222.39XRH+241.708XT

(4)

再分別使用時間段20170528-20170531、20170801-20170831、20170906-20170910、20180202-20180227的逐小時數據作為各季的檢驗樣本，將氣溫和相對濕度代入公式進行檢驗。如圖2所示，春夏秋季負氧離子濃度觀測值和預報值隨時間的變化趨勢和峰值分布基本一致，相關系數高達0.90～0.91，秋季在峰值處預報偏高；冬季預報效果相對其他季節(jié)較差，相關系數為0.54。

為了定量描述預報結果的準確性，模型預報值與實際監(jiān)測值的吻合程度采用標準化平均偏差(NMB)和一致性指數(I)的統(tǒng)計方法進行量化驗證，定義如下：

(5)

(6)

圖2 四季負氧離子逐小時濃度觀測值和預報值對比

式中:Cm為預報值，C0為觀測值，上述統(tǒng)計量中NMB可反映預報值與監(jiān)測值的平均偏離程度，無量綱量；一致性指數I=1表示模擬值與監(jiān)測值完全一致，I越接近1，表示模擬效果越好。統(tǒng)計值如表1所示，春季和冬季標準化平均偏差(NMB)較小，分別為1.91%和1.74%；秋季次之，為8.97%；夏季由于檢驗樣本比其他季節(jié)數據量大，累計誤差也相對較大，NMB為20.74%。從一致性指數I來看，春秋季預報效果較好，一致性指數可達0.94和0.91，夏季次之，冬季相對不佳。綜合3種統(tǒng)計值來看，春季預報效果最好，夏、秋次之，冬季相對較差，考慮冬季檢測儀器不耐寒導致監(jiān)測數據準確性不高。

表1 四季負氧離子濃度觀測值和預報值的統(tǒng)計指標對比

2.3 負氧離子濃度逐日預報方程的建立

由于夏季負氧離子濃度監(jiān)測數據質量較好，使用時間段為20170601-20170731(2017年夏季)的氣象要素日值數據進行多元線性回歸，通過T檢驗的預報因子為負氧離子監(jiān)測儀所測的相對濕度XRH(%)和氣溫XT(℃)，以及阿爾山氣象站的平均相對濕度XRH0(%)、平均氣溫XT0(℃)、最高地面溫度XT0_MAX(℃)和最低地面溫度XT0_MIN(℃)，得到的預報方程見公式(7)。使用2017年8月的數據對預報方程進行檢驗，如圖3所示，觀測值和預報值隨時間變化的趨勢大體一致，相關系數為0.67，標準化平均偏差NMB為12.4%，一致性指數I為0.51。另外，由于8月24日最高地面溫度XT0_MAX(℃)和最低地面溫度XT0_MIN(℃)缺測導致此處預報值缺失。

Y=4 070.387-16.289XRH-216.449XT+23.09XRH0+155.482XT0-13.335XT0_MAX-19.527XT0_MIN

(7)

圖3 負氧離子濃度逐日觀測值和預報值對比

3 結論

通過分析阿爾山五里泉負氧離子濃度的季節(jié)差異和日變化規(guī)律，以及使用逐步回歸法篩選通過顯著性檢驗的氣象因子，分季節(jié)建立逐小時和逐日負氧離子濃度預報方程，得到以下結論：①春夏秋季負氧離子濃度的小時平均值變化趨勢基本一致，均呈現(xiàn)夜間高，白天低的特征，且最低值出現(xiàn)在午后14∶00。春夏秋季負氧離子濃度與氣溫呈顯著負相關，與相對濕度呈顯著正相關。冬季負氧離子濃度隨時間的變化曲線與其他季節(jié)不同，在11∶00～17∶00出現(xiàn)峰值，且與氣溫和相對濕度的相關性較差，考慮是冬季儀器測量不準導致。②利用各季節(jié)負氧離子濃度、氣溫和相對濕度逐小時數據通過逐步回歸法建立預報方程，負氧離子濃度觀測值和預報值隨時間的變化趨勢和峰值分布基本一致，綜合3種統(tǒng)計值來看，春季預報效果最好，夏、秋次之，冬季相對較差，考慮冬季檢測儀器不耐寒導致監(jiān)測數據準確性不高。③利用2017年夏季數據建立負氧離子逐日預報方程并進行檢驗，觀測值和預報值隨時間變化的趨勢大體一致，預報效果較好。