2000-2020年A市与B市空气质量分析及其与气象要素的关系

A市与B市空气质量分析及其与气象要素的关系

随着我国经济的快速发展，环境污染物排放大量增加。城市空气污染和区域性气象污染问题日益突出，对各地区空气污染状况的研究越来越多。本文从月平均、季平均、年平均三个角度出发，统计了A市和B市2000-2020年的空气污染指数变化情况，并且利用相关分析法对API指数变化与气象要素之间的关系做了相关分析，在此基础上又对两市冬季冷空气过程对API指数变化的影响做了统计分析。结果表明：（1）A市和B市在2000-2020年间空气污染指数均呈现逐年降低的趋势，代表着空气质量情况逐步改善，并且两市空气质量均在夏季最优。由于B市和A市均是北方城市，取暖等因素致使两市空气质量均在冬季最差。（2）气象要素对两市的空气质量影响也有较大的差异。本文重点研究了气压、气温、相对湿度、风速与API指数之间的关系，发现在月平均尺度上，B市的相关系数一般要大于A市的相关系数，一定程度上说明了B市受气象因素影响较大。两市的API指数与气温均呈显著负相关。在季均尺度上，同样是B市API 指数与气象要素的相关性更好一些，从显著性水平上来看A市API指数与气象要素的关系并不十分明显。（3）研究两市冬季冷空气过程对API指数变化的影响，发现两市API指数变化与冷空气持续时间以及降温幅度之间的相关性均不是十分显著，但这并不能说明二者没有相关联系，可能是由于冷空气过程中其他不确定因素影响也随之有较大改变。为得到更加严谨的结论，需要进行更加深入的研究。

关键词：A市；B；API；污染；相关分析；气象要素

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空气质量的优良反映了空气污染的程度，它与人类的生存健康息息相关。近些年来，随着我国经济的迅速发展，城市空气污染和区域性气象污染问题日益突出[1]，城市空气污染问题引起越来越的学者的关注。有研究表明[2，3]，在污染源排放相对稳定的条件下，气象条件对空气质量状况起主导作用[4]。因此研究空气质量的现状及其变化趋势并且讨论空气质量与气象条件之间的关系对我国空气污染的治理有一定的指导意义。

空气污染指数（Air pollution Index，简称API）可以用来衡量空气质量的好坏情况，数值越大代表污染越严重，反之代表空气质量情况相对越好。白鹤鸣[1]等研究了京津冀地区空气污染的时空分布情况，发现2001-2010年期间，API年均值呈下降的趋势。李文杰[5]等对京津石三地空气污染指数的时空分布及其与气象要素的关系做了研究，结果表明2001-2010年期间京津石三地的空气污染情况逐渐改善，并且发现气象要素对空气污染的影响存在较大时空差异。徐晓峰等[6]研究了北京一次重污染过程，结果表明低风速、层结稳定等条件不利于污染物的扩散。王静[7]等对山东市几个重点城市的空气质量及其与气象要素关系的研究表明：2005-2010年山东市几个重点城市API均成逐年下降的趋势并且沿海城市空气质量明显优于内部地区。吴振玲[8]等人的研究表明冬季采暖期间气温变化与污染概率有显著相关关系。

上述多研究我国某一地或某一区域内的空气质量与气象要素的关系，而很少将两区域对比分析。随着我国经济的发展，东西两部经济差距不断扩大，随之产生的空气污染状况及治理水平也有较大差别。A市和B分处我国西北地区和华北地区，本文将二者分别作为西北、华北地区的典型城市来研究我国西东两部近些年来空气污染情况。在此基础上将API指数与气象要素作相关性分析，研究气象条件变化对污染可能带来的潜在影响，并且分析两市冬季冷空气过程中冷空气的持续时间与冷空气降温幅度与API指数变化之间的关系。

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第一章资料来源和方法

1.1 空气污染指数(API)

空气污染指数(Air pollution Index，简称API) 是一种反映和评价空气质量的方法，就是将常规监测的几种空气污染物的浓度简化成为单一的概念性数值形式"并分级表征空气质量状况与空气污染的程度，其结果简明直观，使用方便，适用于表示城市的短期空气质量状况和变化趋势[9]。空气污染指数越大，说明空气污染越严重，对人体健康影

表1是环保部2008 年发布并实施的《城市空气质量日报和预报技术规定》中规定的空气污染指数范围及相应的空气质量级别。

1.2 资料来源与研究方法

本文使用的空气污染资料来源于中华人民共和国环境保护部网站（/）发布的A市、B市2000年06月5日到2020年12月31日每日的空气质量日报数据里的空气污染指数数据。

本文使用的气象资料来自于甘肃省气象局和B市气象局记录的2000-2013年A市和B 市地面气候资料。本文只选取气压、气温、湿度、风速作为研究对象。

1.3 研究方法

本文研究A市与B市的API变化趋势是利用空气质量主要分析指标API进行统计分析，分别研究A市和B市的API数据资料的月平均变化、季平均变化和年代际变化。

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参照我国所在纬度，本文对我国四季划分为：

第一季度：3－5月（春季）第二季度：6－8月（夏季）

第三季度：9－11月（秋季）第四季度：12－次年2月（冬季）

研究两市API指数与气象要素之间的关系主要是研究利用spss做相关性分析，分别对两市API指数与气象要素月均、季均变化研究，寻找二者之间相关性关系。

本文采用中央气象台的业务标准来作为判别冷空气过程的依据，即降温幅度在4°C以上、气温距平在4°C以下时，为一次冷空气过程[10]。以此标准来筛选出2000-2020年冬季冷空气过程，并将冷空气过程中降温持续时间、降温幅度与API指数变化做相关分析。

本文从月平均、季平均、年平均三个角度出发，统计了A市和B市2000-2020年的空气污染指数变化情况，并且利用相关分析法对API指数变化与气象要素之间的关系做了相关分析，在此基础上又对两市冬季冷空气过程对API指数变化的影响做了统计分析统计分析结果表明：

（1）在2000-2020年期间，A市和B市的API指数夏季（6-8月份）最低，对应空气质量情况最好；冬季（12—次年2月份）最高，对应空气质量最差；两城市API指数总体均呈现逐年降低的趋势，代表其空气质量状况逐年好转。同时看到在2000-2020年期间B市API指数一般较A市低，代表B市空气质量在此期间优于A市。

（2）A市和B市API指数月平均数据与相应气象要素之间有显著相关关系。A市和B 市API指数月平均数据与相应平均气温、平均相对湿度月平均资料呈现一致的负相关关系，说明气温和湿度的变化与API指数变化一般呈现相反的趋势。A市和B市API指数月平均数据与相应与平均气压呈现一致的正相关关系，说明气压的变化与API指数的变化趋势一般相同。但是A市API指数月平均数据与平均风速月平均资料呈正相关而B市呈负相关，这表明A市和B市由于地理位置以及人文因素等原因，API指数受气象要素影响的变化会有所不同。

（3）对两市冬季API指数等级分布的研究中看到，两市冬季冷空气发生的频率和时间均有所差别，这主要是由于两市处在冷空气入侵我国不同路径上。同时我们可以看到，两市冬季冷空气过程中API明显优于冬季API整体水平，这说明，冷空气对于两市空气质量有极大的改善作用。

（3）对比两市冬季冷空气过程各要素与API变化的关系，发B市与A市的API变化与冷空气持续时间都呈正相关，与气压变化呈负相关。由于本次取样过多，发现两市与冷空气相关性都不是很明显。当然，虽然文章已经得到API指数与平均温度之间存在显著

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负相关关系，但是影响API指数变化的因素有很多，仅从冷空气带来的气温降低方面来研究冷空气与API指数变化的关系仍然不够全面。

另外，通过本次研究笔者发现对API和气象要素的研究大多局限在对各地历史数据的统计分析层面上，很少有学者对二者间相互影响的物理机理进行深入研究。本文试图研究冷空气对API指数变化的潜在影响，但是结果不是很理想。建立气象数据与API指数模型，深入研究气象要素作用API指数的物理机制将会是之后研究的焦点。并且，虽然已有不少学者指出气象要素是影响API指数变化最主要的因素，但是其他次要因素也不可避免的会对其产生影响，因此尽可能全面的考虑各个因素对API指数变化的协同影响，将有助于更加全面的了解空气质量变化情况。

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/utr4.html