基于GIS的山东省PM2.5空间分布形态时空动态X 2

基于GIS的山东省PM2.5空间分布形态时空动态

摘 要

主要从以下几个方面分析山东省的PM2.5分布的影响因素。 1、与植被指数分布的关系 2、与高程地形的关系 3、与距海岸线距离的关系 4、与一天不同时间段的关系 5、与各地汽车拥有量的关系

主要采取由点及面的空间回归分析，包括温度、天气等的影响因素。主要采取克里金插值的方式对数据进行处理。

关键词：

目 录

1 绪论………………………………………………………………………………1

1.1选题背景与研究意义 .................................................. 1 1.2国内外研究进展 .................................... 错误！未定义书签。

2研究方法选择及技术路线 ......................... 错误！未定义书签。

2.1研究方法及条件 2.2研究技术路线

2.1空间叠加分析 ...................................... 错误！未定义书签。 2.2数理统计方法 ...................................... 错误！未定义书签。 2.3聚合分析 .......................................... 错误！未定义书签。 2.4邻域分析 .......................................... 错误！未定义书签。

3 PM2.5各影响因子的分析 .................... 错误！未定义书签。

3.1PM2.5分布研究 ..................................... 错误！未定义书签。

3.1.1分布对比之类 ............................................... 错误！未定义书签。 3.1.2不同市区 ................................................... 错误！未定义书签。 3.13同一市区不同地方的

4PM2.5各影响因子的研究 ..................... 错误！未定义书签。

4.1PM2.5与降水关系的研究 ............................. 错误！未定义书签。 4.2PM2.5与温度的关系研究 ............................. 错误！未定义书签。

5PM2.5的分布及其规律研究 ................... 错误！未定义书签。

5.1 PM2.5时空分布及其规律 ............................. 错误！未定义书签。

5.2PM2.5污染评估 ..................................... 错误！未定义书签。 5.3PM2.5发生与演变分析 ............................... 错误！未定义书签。 5.3.1PM2.5的发生 ..................................... 错误！未定义书签。

5.3.2PM2.5的演变 5.3.3PM2.5的扩散预测

6PM2.5的治理研究 ........................... 错误！未定义书签。 7结论 ...................................... 错误！未定义书签。

参考文献： ........................................................... 12 附 录 ............................................................... 61

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1绪论

1.1选题背景与研究意义

大气颗粒物是城市大气中主要的污染物之一，尤其是细颗粒物是其中最重要组成部分。城市大气中细粒子PM2.5对人体健康的危害已经被国内外大量流行病学和毒理学研究所证实。由于PM2.5粒径很小，比表面积较大，吸附能力强，在其表面会吸附空气中的重金属、多环芳烃、细菌和病毒等多种有毒有害物质，直接降低大气能见度，危害人类健康，间接影响全球气候。细颗粒物的污染特征、组成分析、来源解析、环境以及健康评价一直都是热点问题。

本论文研究旨在了解和掌握山东省空气中PM2.5的分布特征，以及与植被、地形、天气、汽车数量之间的关系，不同时间段PM2.5的分布特征等。从而为北京市及时制定控制PM2.5的政策和措施提供科学、经济和有效的依据，对促进和改善北京市整体环境质量具有深远的意义。

1.2国外研究概况

近年来,我国的PM2.5污染形势日趋严峻,其来源和成因复杂,对人体和环境的影响非常显著,在此系统总结了国内外PM2.5的研究进展及其污染控制历程。PM2.5研究主要涉及PM2.5污染特征、排放清单、源解析以及对大气能见度和人体健康的影响等方面。

PM2.5污染研究涉及的范围很广, 不仅有室内污染源的排放而且和室外的扩散也有关。室内PM2.5和人类生活息息相关, 而在我国对室内和室外PM2.5的研究甚少, 尚未形成大规模、高层次的系统研究。因此有必要对PM2.5进行深人的研究,包括PM2.5的形貌、粒度分布特征。PM2.5的研究的物理化学性质如表面化学、溶解物质、有毒元素等的研究，PM2.5源解析及毒理学研究。在污染控制方面，加大环境投资，加大对PM2.5控制力度。

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2研究方案及技术路线

2.1研究方法及条件 2.1.1研究软件选择

ARC/INFO 8.0：ARC/INFO是美国环境系统研究所研制的通用GIS工具软件，由描述地图特征和拓扑关系的ARC系统与记录属性数据的关系型数据库管理系统INFO结合而成。软件采用由基本模块组成的工具箱的结构，以实现输入，分析管理和显示输出等方面的功能。

ArcView 3.2：由美国环境研究所开发，与ARC/INFO相比界面更为友好。是个人桌面GIS，是ESRI推出的普及型GIS软件。

Matlab 7.0:是由matlab work公司开发，是一种用于工程计算的高性能语言，它主要包括两大内容：核心函数和工具箱。拥有几百个核心函数，功能越来越强大，并且扩展到各个领域。

SPSS11.5：即社会统计软件包，它是世界上最著名的统计分析软件之一，它和SAS都是世界上最有影响力的统计软件。它在自然科学、经济管理、商业金融、医疗卫生等各个领域都能发挥巨大作用，是统计、计划、管理等部门实现科学管理决策的有利工具。

2.1.2研究算法选择

在获取空间信息后，进行建立空间分析和预测模型通常有五条途径：

统计指标。可以利用Moran，Getis-Ord空间统计指标，可视化等方法帮助，通过空间信息的浓缩和特征来提取至少的是感性的认识空间过程。

统计回归，自适应建模。借助数学工具建立空间信息线性或非线性回归模型，或结果自适应模型。

空间机理动力学模型。空间过程机理提供公式架构，环境信息提供初始边界条件。 空间统计和空间机理模型结合，或称为半经验模型。空间机理具有普适性，而数值统计因地而异，可以进一步划分为三种建模途径：含机理变量和统计变量、机理提供公式构架，统计回归公式参数，参数回归因地而异。

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将线性回归公式看作是一个特殊的机理框架，将统计模型到机理模型连续起来。由于半经验模型融合了自然界的确定性和随机的二重性，可以期望反演，预报结果也较好。

复杂系统建模，利用非线性和复杂科学提供的一些模型原型，猜想和类比实际空间过程的机理，例如模拟检验，利用分形方法模拟河网，污染分布等。

2.2技术架构

在研究本文之前先介绍本文的技术路线，本文的技术路线如下图所示：

准备工作 文献调研 理论方法准备 PM2.5的污染分布 资料收集、技术准备 空间分析 不同地区的污染变化 PM2.5与温度关系 PM2.5与降水关系 温度变化函数 降水与PM2.5关系 不同降水污染对比分析 污染评估 结合模型计算评估污染程度 对不同地区污染分级

不同温度对比 基础数据、图像分析 污染治理

图1-本文技术架构

3 PM2.5各影响因素的研究

3.1各市PM2.5分布研究

为了描述各市的PM2.5分布，我们查找测和量了各市部分地区的PM2.5相关数据，通过得到的的数据，我们进行克里金插值，编程计算出各市PM2.5的分布和动态变化，分别比较出各市PM2.5的污染程度。

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3.2不同影响条件下PM2.5污染程度

如植被，地形，汽车数量，等。回归分析。

4 PM2.5的分布及其规律的研究

4.1 PM2.5时空分布及其规律

以济南市为例，对其的PM2.5时空分布及规律进行研究，并进行污染评估。将济南市局部地图的平面图进行一定的处理，根据图片像素点，寻找到像素坐标，并根据google地图实际查距离，换算到实际坐标，通过matlab编程，将地图上各监测点一一对应到平面坐标系中，二维图如下所示：

检测点坐标分布9动物园876洪家楼大明湖济南站百花公园position54321中山公园博物馆英雄山科技馆246千佛山8km101214 图4-1 10个检测点的位置分布

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给定济南市PM2.5，绘制出不同检测点PM2.5浓度值与时间关系图。形象的显示了不同时间段PM2.5浓度变化关系。下面所示图形为十个测试地点PM2.5浓度值随时间变化曲线，测试开始时间为清晨5点。

PM2.5随时间变化关系图6055504540科技馆英雄山千佛山 ug/m3353025201510 0510Time/h152025 图4-2 PM2.5浓度随时间变化

PM2.5随时间变化关系图100908070洪家楼百花公园博物馆 ug/m36050403020 0510Time/h152025 图4-2 PM2.5浓度随时间变化

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PM2.5随时间变化关系图110100908070中济大动山南明物公园站湖园 ug/m3605040302010 0510Time/h152025 图4-2 PM2.5浓度随时间变化

由不同监测点PM2.5浓度值与时间的关系图像可知，不同时间，济南市各监测点的PM2.5浓度值发生变化的趋势相同，午夜1—2点PM2.5浓度全天最高，在其他时间PM2.5呈上升趋势，在午夜2点以后PM2.5浓度值开始下降，一直持续到次日清晨5点。

而在不同测试地区PM2.5的浓度值也有所不同，PM2.5浓度较高的集中在工厂，交通区域。而有时PM2.5测试会出现奇异值，如英雄山，这是因为测试点测试时期，正好有污染源向测试点排放污染。而在其他时间，PM2.5浓度变化趋势大致相同。

出现这种趋势的原因是因为白天通过污染物的不断积累，如汽车尾气，扬尘，工厂废气等的不断积累。PM2.5的浓度会不断的上升。上升到午夜1—2点之后，汽车尾气、工厂废气等排放减少。通过沉降等作用，PM2.5浓度开始下降。一直下降到清晨5点，进而达到最低值，进而又慢慢回升。

根据济南市不同监测点的相关数据显示，在市中心、工业区等PM2.5浓度值普遍偏高，由于机械扬尘，汽车尾气、工业废气等排放导致PM2.5浓度较高，而在空旷区域、远离城市的郊区的PM2.5浓度较低。其原因在于无PM2.5源，另空气流通，对于PM2.5的排放和降低其浓度有重要作用，空气质量较高。在济南市，不同监测点拥有不同的PM2.5浓度，利用三维插值算法，画出其污染物分布的三维图像。

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PM2.5空间浓度分布图 2001802001801601401601401201201008060402001800016000140001200010000800060004000 d/m200000d/m0.511.5x 1041008060402.52200 图4-3 济南市PM2.5空间分布图

图4-4 济南市10个测试区PM2.5分布直方图

根据济南市PM2.5的空间分布图可知，济南站的PM2.5浓度值最高，博物馆、动物园次之，而英雄山的浓度最低。

济南站为交通要道，客流量较大，汽车排放的废气和污染物较多，因此济南站PM2.5浓度较大，而英雄山人流量较少，汽车尾气和工厂废气等排放较少，故而PM2.5浓度最低。且该处风速较大，空气流通较好，该处的PM2.5在风的作用下随风飘散，浓度降低，在整个检测点中浓度均处于最低状态，空气质量较好。

而在济南市的济南站区域，由于其城市结构为环状分布，城市中高楼林立，不利

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于PM2.5的扩散，在研究区PM2.5浓度值从东北至西南有底→高→低的发展趋势。为了通过这十个监测点的监测数据得到整体济南市PM2.5的分布情况，这里采取二维插值的方法对其进行插值，这里选择的函数为CUBIC插值，画出等高线图，并标注13个监测点的具体位置，如下图所示：这里选取2014年4月份PM2.5浓度的平均值来做图：

测试区域PM2.5浓度梯度分布180001600014000 754859.9754.961654.96166169.547054.961659.974854.96166516.965459.97488.98641200010000800060004000695454.97.96.98488161669.5454.961616.96541669.5460654.984.9449d/m16661.95459.974854.96168.9749520000 00.554.961546.9616.97485954.961611.5d/m54.961688.96470.00159.972481669.54654.961556169.5454.961654.961616.9654661.95450897459.245661.9542.5x 10440

图4-5济南市个测试区域PM2.5浓度分布

通过测量的数据我们可以看出，PM2.5浓度分布情况。图中区域为PM2.5浓度较高的区域，而蓝色区域PM2.5浓度较低，等高线为PM2.5浓度等高值。对比地理位置可以看出，济南站位置PM2.5浓度较高。

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4.2PM2.5污染评估

对山东省各个市区的测试区进行污染评估，评估各个区域的污染程度及污染等级及污染水平，根据查找及测试数据如下：

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序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 测试区域 济南市 聊城市 泰安市 济宁市 枣庄市 烟台市 青岛市 潍坊市 临析市 莱芜市 平均时间 浓度限值 一级 二级 单位

4.3PM2.5发生与演变分析

4.3.1PM2.5的发生

4.3.2PM2.5的演变

4.3.3PM2.5的预测分析

5 PM2.5与主要影响因子间的关系

5.1PM2.5与降水的关系

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5.2PM2.5与温度的关系

6 PM2.5治理研究

结论

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参考文献

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附 录

地类交互因子及标准差的实现代码

clear all; x=3.5; y=1.2;

plot(x,y,'bP','MarkerSize',15); text(x,y,'科技馆'); hold on x=4.1; y=1.8;

plot(x,y,'bP','MarkerSize',15); text(x,y,'英雄山'); hold on x=7.0; y=1.6;

plot(x,y,'bP','MarkerSize',15); text(x,y,'千佛山'); hold on x=12.5; y=3.9;

plot(x,y,'bP','MarkerSize',15); text(x,y,'博物馆'); hold on x=2.8; y=4.1;

plot(x,y,'bP','MarkerSize',15); text(x,y,'中山公园'); hold on x=3.0; y=5.2;

plot(x,y,'bP','MarkerSize',15); text(x,y,'济南站'); hold on x=6.1; y=5.7;

plot(x,y,'bP','MarkerSize',15); text(x,y,'大明湖'); hold on x=10; y=5.7;

plot(x,y,'bP','MarkerSize',15); text(x,y,'百花公园'); hold on x=2.7; y=8.6;

plot(x,y,'bP','MarkerSize',15); text(x,y,'动物园'); hold on x=9.8; y=7.2;

plot(x,y,'bP','MarkerSize',15); text(x,y,'洪家楼'); hold on

xlabel('km');

ylabel('position'); title('检测点坐标分布');

第 16 页

2、clear all;

A=[34 21 22 23 24 19 29 34 35 30 32 37 34 27 34 27 25 28 32 31 24 28 32 22; 41 32 24 28 22 33 44 49 60 52 43 51 48 39 35 35 38 39 35 30 31 35 41 39; 23 22 21 18 15 26 37 27 28 21 25 26 21 20 25 18 16 21 19 30 20 25 10 26; 38 31 32 37 29 37 34 33 36 48 40 43 46 53 41 51 47 43 48 66 59 72 74 56; 43 42 47 55 57 61 53 53 50 50 53 61 57 56 53 60 65 61 68 75 92 95 66 50; 36 41 37 37 46 33 47 45 41 48 55 55 73 63 56 56 54 49 54 64 74 81 75 53; 31 24 28 32 22 25 27 35 41 41 50 44 45 45 53 50 46 44 59 51 55 73 77 43; 35 38 39 38 30 31 35 41 39 32 56 58 56 58 56 61 54 64 62 58 55 59 68 71; 21 19 30 24 18 26 25 25 46 35 38 44 36 34 28 36 33 38 48 55 73 109 60 37; 34 41 23 38 43 36 31 35 21 23 28 30 38 20 25 47 43 31 32 24 35 33 18 40]; x=[1:length(A(1,:))]; figure(1)

plot(x,A(1,:),'b-o','MarkerSize',5,'linewidth',2); hold on

plot(x,A(2,:),'g-*','MarkerSize',5,'linewidth',2); hold on

plot(x,A(3,:),'r-P','MarkerSize',5,'linewidth',2); hold on grid on

legend('科技馆','英雄山','千佛山'); xlabel('Time/h') ylabel('ug/m3')

title('PM2.5随时间变化关系图') figure(2)

plot(x,A(4,:),'b-o','MarkerSize',5,'linewidth',2); hold on

plot(x,A(5,:),'g-*','MarkerSize',5,'linewidth',2); hold on

plot(x,A(6,:),'r-P','MarkerSize',5,'linewidth',2); hold on grid on

legend('洪家楼','百花公园','博物馆'); xlabel('Time/h') ylabel('ug/m3')

title('PM2.5随时间变化关系图') figure(3)

plot(x,A(7,:),'b-o','MarkerSize',5,'linewidth',2); hold on

plot(x,A(8,:),'g-*','MarkerSize',5,'linewidth',2); hold on

plot(x,A(9,:),'r-P','MarkerSize',5,'linewidth',2); hold on

plot(x,A(10,:),'b->','MarkerSize',5,'linewidth',2); hold on grid on

legend('中山公园','济南站','大明湖','动物园'); xlabel('Time/h') ylabel('ug/m3')

title('PM2.5随时间变化关系图')

3、

clear all;

A=[74 781 7.84 153.8 44.31 20.56 266 18.2 35.38 72.351373 731 5.93 146.2 45.05 22.51 86 17.2 36.18 94.591321 1791 4.9 439.2 29.07 64.56 109 10.6 74.32 218.370 1787 6.56 223.9 40.08 25.17 950 15.4 32.28 117.351049 2127 6.35 525.2 59.35 117.53 800 20.2 169.96 726.021647 2728 14.08 1092.9 67.96 308.61 1040 28.2 434.8 966.732883 3617 8.94 269.8 95.83 44.81 121 17.8 62.91 166.73

第 17 页

2383 3692 9.62 1066.2 285.58 2528.5 13500 41.7 381.64 1417.9 2708 2295 7.41 1123.9 88.17 151.64 16000 25.8 172.36 926.84 2933 1767 8.72 267.1 65.56 29.65 63 21.7 36.94 100.41 4233 895 5.93 201.4 45.19 24.9 259 14.6 35.88 102.65 4043 1895 9.17 287 43.94 45.77 168 19.7 62.74 223.16 2427 3971 5.72 193.7 80.35 26.57 111 19.8 57.64 89.08 3526 4357 4.49 359.5 258.15 123.27 77 12.9 106.47 853.98 5062 4339 5.51 516.4 91.97 89.04 189 19.8 121.72 494.8 4777 4897 11.45 1044.5 94.78 136.97 202 22.3 472.48 602.04 5868 4904 6.14 445.4 82.69 167.39 144 18.4 111.24 389.8 6534 5641 7.84 347.9 57.65 97.14 213 19.6 70.82 307.24 5481 6004 7.41 345.7 159.45 71.03 85 18.1 89.34 380.92 4592 4603 8.5 614 744.46 130.55 156 32.8 228.64 1013.5

2486 5999 5.51 257.2 54.64 29.01 104 13.2 87.68 223.273299 6018 9.84 1213.5 920.84 1364.8 115 142.5 181.48 1818.53573 6213 9.39 325.8 172.29 104.89 82 31.5 90.9 429.294741 6434 3.3 212.1 50.13 38.62 139 10.6 66.98 186.225375 8643 4.09 90.5 35.02 11.82 16 10.4 29.09 46.845635 7965 6.14 583.4 95.25 233.7 155 21.1 97.47 311.025394 8631 5.31 366.4 42.34 64.65 188 17.4 67.11 182.655291 7349 3.69 323.9 35.14 34.66 50 13.9 65.48 253.164742 175.714948 7293 18.38 630 96.68 114.81 645 34.8 130.36 16265567 6782 10.53 635.3 64.03 101.35 190 28.3 162.64 615.17004 6226 3.5 463.4 112.19 72.93 118 14.1 60.6 193.377304 5230 6.35 532 57.51 83.76 191 19.5 73.46 297.147048 4600 5.51 778.7 74.66 92.48 330 19.7 110.2 351.638180 4496 4.49 754.8 99.88 97.92 243 24.9 100.79 323.379328 4311 3.5 396.3 138.37 58.97 170 24.2 91.76 2893.59090 5365 5.51 687.8 85.52 72.85 201 19 103.2 403.278049 5439 4.29 526 55.31 81.43 93 19.9 100.65 369.88077 6401 4.29 449.1 67.22 51.64 315 15.7 106.97 294.698017 7210 6.56 852.7 72.59 158.67 311 21.2 124.24 377.146869 7286 16.58 459 94.79 47.17 1900 19.9 71.32 215.17056 8348 7.41 337.3 77.27 248.85 90 20.1 99.58 2107747 8260 5.93 568.1 75.14 118.16 135 23.8 111.54 572.968457 8991 4.69 599 69.05 122.18 121 19.8 102.72 427.049460 8311 4.9 635.5 68.42 227.76 176 19.5 96.33 538.989062 7639 5.31 600.7 44.65 45.1 51 15.5 65.87 186.339319 6799 4.29 567.6 60.25 48.67 46 16.1 63.74 208.0610631 6472 5.51 228.5 49.27 30.85 62 22.9 45.93 102.0410685 5528 4.69 568.6 306.02 70.41 900 16.8 79.67 196.7310643 4472 7.2 214.7 50.33 40.16 156 20.8 47.76 403.9811702 4480 5.31 151.9 47.24 24.44 140 17.3 37.49 92.5511730 5532 4.9 343.3 42.01 58.81 80 13.8 79.07 275.8211482 6354 4.9 293.9 60.29 51.03 53 12.6 75.93 278.3710700 8184 3.89 312.9 33.79 277.82 55 14 68.24 295.6110630 8774 3.69 315.9 45.43 34.05 55 12.6 62.84 196.3311678 8618 3.11 416.3 57.88 47.64 167 11.9 116.19 242.0411902 7709 3.89 374 45.17 50.19 35 15 58.11 157.3513244 7056 3.89 344.3 35.29 47.87 100 15.1 133.72 141.0212746 146.2212855 8945 3.3 503.4 38.74 30.46 36.43 7.2 53.73 102.8613797 9621 4.9 303.8 56.02 65.86 63.21 40.05 90.69 3760.814325 8666 4.09 127 27.58 23.99 30 11.93 57.47 85.6115467 8658 2.91 265 35.66 29.39 24.64 9.23 60.54 122.9612442 4329 2.72 278.9 43.43 32.61 64.29 9.9 53.4 135.7113093 155

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8450 2.91 252.9 45.98 71.54 32.14 14.4 42.99

4339 3.11 751.2 53.11 53.8 27.86 10.46 60.27

第 18 页

14844 5519 3.3 488 51.18 34.55 37.5 10.8 54.62 125.92 16569 6055 6.14 227 42.15 67.04 49.29 16.31 34.28 82.96

16387 6609 3.69 347.4 37.76 19.97 26.79 10.01 54.41 221.22

16061 7352 4.49 136 36.56 23.07 21.43 14.96 34.19 78.98

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18738 10921 63.27

17814 10707 47.76

18134 10046 182.04

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21439 11383 57.55

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6.98 50.1 41.02 14.25 17.14 13.39 26.57 2.91 198.8 28.21 19.24 13.93 9.56 47.81 5.93 886.6 42.69 28.12 43.93 21.15 94.64 5.93 128.9 47.52 16.31 12.86 17.66 33.51 7.41 114.3 48.34 21.45 35.36 16.54 35.83 4.29 232.9 29.17 40.02 1714.3 9.79 38.65 4.69 132.8 36.11 17.28 20.36 15.53 37.03 5.72 1619.8 43.48 15.5 20.36 15.41 30.99 6.77 282.5 41.97 52.8 27.86 18.34 49.1 4.49 180.6 37.23 18.7 27.86 11.93 36.45 4.29 95.6 22.49 17.15 85.71 10.13 27.97

2.91 233.2 24.92 21.62 85.71 8.33 45.2 第 19 页

25221 5795 5.72 174.3 33.83 29.45 20.36 13.05 42.1 71.43

26453 5577 2.34 87.6 18.46 9.73 13.93 8.89 24.43 43.37

26416 6508 6.56 245.6 36.73 61.3 55.71 14.18 47.24 114.29

27816 5581 4.69 167.9 33.15 18.96 60 15.98 33.46 55.71

25361 6423 6.35 111.4 28.82 59.17 206.79 11.7 28.02 61.53

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25998 7032 4.69 111.6 24.57 12.09 31.07 8.55 27.12 43.88

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26424 82.96

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27346 79.18

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24153 87.65

22965 99.49

23198 142.86

24685 61.43

28654 8755 3.11 69.4 22.93 7.56 26.79 7.65 22.09 53.06

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22193 229.8

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3518 2571 7.41 222.4 31.1 38.5 142.5 8.66 128.6 133.98

3469 76.12

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4153 1389.4

8639 4.69 169.5 39.11 22.51 25.71 15.98 39.53

9834 4.09 129.7 26.83 10.12 40.71 7.76 28.84

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14737 2.34 231.1 36.48 12.8 37.5 17.66 29.02

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5664 1653 6.98 208.6 41 28.55 67.5 15.19 93.83 84.59

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18556 5588 2.77 198.7 18.11 15.33 19 9.68 34.15 95.92 18954 4874 5.41 260.1 43.81 26.46 33 13.22 39.49 87.04 18012 4414 5.62 101.1 49.01 19.96 23 20.82 26 71.53 19072 8519 6.69 146.5 43.39 19.89 36 17.49 33.24 60 20282 8590 7.56 66.5 49.24 14.67 19 17.08 25.48 41.12 21475 8540 2.77 119 27.49 10.62 44 10.52 31.94 53.27

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9106 3.57 514.1 42.34 47.67 13800 17.3 69.96

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15412 12982 6.26 169.7 44.26 88.12 46 17.2 42.71 97.67 14269 12877 5.2 320.1 35.92 36.86 68 16.5 58.46 162.85 13277 13204 6.91 180.2 54.08 27.01 37 18.4 44.13 118.91 13175 12238 4.58 351.8 55.39 78.07 87 16.9 69.55 188.88 12153 12336 8.67 245.7 47.79 27.55 35 18.4 53.42 98.81 11958 13313 6.47 86.8 41.12 15.46 23 15.9 37.53 70.18 10800 13282 7.12 367.8 92.02 49.8 97 16.3 41.26 321.12 10022 12204 3.77 467.1 49.03 34.44 45 15.4 60.83 132.86 9333 14631 5.41 364.7 40.34 40.93 79 18.7 83.32 175.34 9277 16148 10.97 248.5 40.61 61.52 81 17.2 76.19 168.05 11121 16432 9.81 171.8 75.38 163.2 30 26.3 45.27 125.16 10856 14727 8.23 409.9 44.67 66.92 80 36 96.85 197.63

12644 14943 5.41 302.5 34.22 27.6 408 14.8 68.7 218.24 12625 16259 2.77 236.2 42.67 16.35 62 9.4 41.88 149.529036 17538 7.78 114.5 56.38 26.96 36 22.4 31.24 75.9110599 17980 6.47 165.2 73.4 42.73 40 19.7 84.13 95.6912632 17949 5.62 380.4 46.63 28.31 48 14.6 83.82 155.9814405 18032 3.77 398.4 29.57 18.64 60 10.5 113.84 172.5314074 16516 3.57 268.6 28.11 23.2 64 12.2 54.52 10114262 15129 4.38 126.5 28.57 20.57 19 12.1 25.17 53.114624 14004 6.91 290.3 47.87 28.9 34 14.8 44.26 94.9616629 14481 7.12 228.4 40.29 25.15 37 15.3 40.1 83.1918470 14411 4.38 305.5 52.44 22.92 13 19.1 45.21 109.3320591 13549 3.97 407.6 35.65 22.33 11 18.6 60.36 121.6220983 15862 8 96.6 19.42 11.26 12 7.5 27.54 47.3820177 17642 3.57 185.5 23.15 13.42 34 9.5 29.49 92.3619041 15769 3.37 288.7 26.12 15.1 18 10.3 30.14 63.8318906 16346 3.17 90.4 16.2 8.3 32 7 44.31 44.6718467 17001 2.97 285.4 26.86 15 65 13.3 38.63 68.217414 15476 7.12 100 46.15 19.43 14 23 22.01 65.715748 15728 5.62 306.9 42.02 25.21 40 19.2 36.99 141.515517 17034 5.83 319.5 43.32 25.89 54 15.8 40.98 83.416607 17365 3.97 100.1 21.69 11.96 40 7.9 42.79 69.2415952 18397 3.17 218.6 39.51 15.26 34 10.5 50.98 84.2422605 14301 2.77 239.8 26.06 15.82 35 10.2 41.43 80.923146 15382 3.17 156.8 19.73 8.34 42 7.6 39.21 71.0122046 17634 2.97 281.1 28.56 11.42 48 12.6 37.95 81.0123785 17643 3.17 142.5 36.75 9.93 43 13.3 32.61 61.6425981 18051 1.8 195.5 28.53 7.32 36 9.7 37.41 50.9227380 18202 3.17 153.9 20.9 8.21 37 7.6 31.37 38.2125021 16290 3.77 104.2 30.34 12.34 24 11.8 39.31 57.1623325 16701 4.79 72.1 65.54 11.55 35 19.8 26.04 47.5826852 16114 3.57 190.8 31.33 10.67 65 15.7 51.56 94.0217981 18449 6.47 282.9 52.68 20.34 25 22.9 32.53 103.514482 12692 7.34 149 44.22 20.14 33 16 35.43 147.7514318 13569 8.23 121.3 43.29 31.63 86 11.4 33.21 46.8610352 17133 10.74 479.2 96.28 29.23 98 25.3 80.36 112.359095 16414 11.68 870.5 70.84 35.17 302 29.1 78.15 435.4410510 15314 7.34 279 51.25 27.95 44 22.5 51.2 117.6613954 5615 6.05 162 36.22 17.91 35 14.2 36.41 61.0210142 1662 5.41 907 43.08 36.48 10 14.5 41.02 121.217765 3561 6.26 132.9 42.59 16.58 27 16.2 35.52 63.316924 5696 6.47 197 38.18 21.09 64 18.6 40.18 168.054678 3765 6.47 100.7 36.19 13.31 42 11.5 34.34 56.236182 2005 4.79 119.1 35.76 19.71 44 9.9 39.66 67.065985 2567 7.56 63.5 33.65 21.9 60 12.5 41.29 60.57653 1952 9.35 156 57.36 31.06 59 25.8 51.03 95.9];x0=A(:,1); y0=A(:,2); z0=A(:,5);

x=0:100:28654; y=0:100:18499;

%加密

[x,y]=meshgrid(x,y); % 再以meshgrid形成二维的网格数据 z=griddata(x0,y0,z0,x,y,'cubic');

mesh(x,y,z) % 将z轴的变化值以网格方式画出 surf(x,y,z) % 将z轴的变化值以曲面方式画出 hold on

[cc,hh]=contour(x,y,z); clabel(cc,hh) hold on

%mesh(peaks) % 直接将以定义的peaks函数以网格方式画出 title('PM2.5浓度分布') xlabel('d/m') ylabel('d/m') hold on contour(Z) hold on

contourf(x,y,z,8); %contour3(Z,20)

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