基于时空分布特征的霾与区域经济关联性分析
《2024年京津冀雾霾时空分布特征及其相关性研究》范文
《京津冀雾霾时空分布特征及其相关性研究》篇一一、引言随着中国经济的快速发展，以京津冀为代表的城市群在快速发展过程中遭遇了严重的空气污染问题，其中以雾霾现象尤为突出。
雾霾对居民的健康、环境以及交通运输造成了巨大的威胁，已引起社会的广泛关注和科学研究者的深入研究。
因此，本研究致力于探究京津冀地区雾霾时空分布特征及其相关性，为有效制定和实施相关环境保护措施提供科学依据。
二、研究背景及意义雾霾问题不仅仅是单一城市的环保问题，更是影响整个京津冀城市群可持续发展的重大问题。
该研究区域的地理位置、气候条件、经济结构和人口分布等均对雾霾的生成、传播和消散有着重要影响。
通过深入探讨京津冀雾霾的时空分布特征及其相关性，有助于我们更准确地理解雾霾的形成机制，为雾霾防治提供科学依据，同时对推动区域可持续发展、改善人民生活质量具有重要意义。
三、研究方法本研究采用多种方法进行综合研究。
首先，收集京津冀地区近几年的雾霾数据，包括PM2.5浓度、能见度等指标。
其次，运用GIS技术对数据进行空间分析，揭示雾霾的空间分布特征。
再次，利用时间序列分析方法，探究雾霾的时间变化规律。
最后，通过相关性分析，探讨各种因素与雾霾之间的关系。
四、京津冀雾霾时空分布特征1. 空间分布特征：通过GIS分析发现，京津冀地区的雾霾主要分布在城市密集区，尤其是北京、天津和河北的部分城市。
这些地区的工业发达，人口密度大，交通流量大，是雾霾的主要来源。
同时，受地形、气候等因素的影响，雾霾在区域内的传播和消散也存在明显的空间差异。
2. 时间分布特征：时间序列分析表明，京津冀地区的雾霾季节性明显，冬季是雾霾的高发期。
此外，雾霾的日变化规律也明显，早晚高峰时段雾霾浓度较高。
五、相关性研究1. 气象因素与雾霾的相关性：研究表明，温度、湿度、风速等气象因素与雾霾的发生、发展密切相关。
例如，低温、高湿、静风等气象条件有利于雾霾的形成和积累。
2. 人为因素与雾霾的相关性：工业排放、交通排放、建筑扬尘等人为因素是雾霾的重要来源。
京津冀雾霾时空分布特征及其相关性研究
京津冀雾霾时空分布特征及其相关性研究近年来，雾霾问题成为困扰京津冀地区的严重环境问题之一，给人们的健康和生活带来了严重威胁。
为了更好地了解雾霾的时空分布特征，以及寻找其与各种因素之间的相关性关系，本文对京津冀地区的雾霾进行了深入研究。
首先，本文搜集了2015年至2020年期间的大气质量监测数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等指标。
通过对这些数据进行统计和分析，我们得出了京津冀地区雾霾的时空分布特征。
研究结果表明，冬季是京津冀雾霾最为严重的季节，而夏季则相对较为清洁。
在空间分布方面，北京、天津和石家庄等大城市的雾霾问题较为突出，而河北省的承德、唐山等地也呈现出较高的雾霾发生频率。
接下来，本文对雾霾的形成机制进行了探讨。
雾霾形成的主要原因是大气中的颗粒物（如PM2.5和PM10）过高，与工业排放、交通尾气、燃煤等因素密切相关。
煤炭的使用是京津冀地区空气污染的主要原因之一，而高密度的交通也是雾霾问题的重要来源。
此外，本文还研究了雾霾与气温、湿度、风速等气象因素之间的相关性关系。
研究结果表明，气温较低、湿度较大以及风速较弱的天气条件更有利于雾霾的形成和积聚。
这与京津冀地区冬季的气候特点相符合，因为冬季气温低、湿度大，同时冬风相对较弱，这种气候条件为雾霾的形成提供了有利条件。
最后，本文还对应对京津冀雾霾问题提出了一些建议。
首先，推动产业结构的优化和升级，减少高污染行业的产出量。
其次，加强环境监管和执法力度，严厉打击各类污染行为。
此外，引导居民采取主动的防护措施，如佩戴口罩、定期通风等。
最重要的是，要促进京津冀地区的协同发展，共同应对雾霾问题。
综上所述，本文通过对京津冀地区雾霾的时空分布特征及其相关性的研究，揭示了雾霾问题的一些规律和特点。
这些研究结果有助于人们更好地了解雾霾问题，并为相关部门采取有效的防控措施提供科学依据和指导。
未来，如何进一步改善京津冀地区的空气质量，仍然是一个重要而紧迫的任务，需要持续不断地努力和合作。
浅析济南市雾霾污染时空特征与影响因素
纳税Taxpaying百家论点浅析济南市雾霾污染时空特征与影响因素*李文华（山东协和学院，山东济南250107）摘要：随着社会经济的发展大气污染的影响因素逐步趋于多元化，本文在分析济南市雾霾污染物的主要成分浓度特点以及其时空特征的基础上，从自然地理因素、社会经济因素和环境资源因素三大方面分析济南市雾霾污染产生的原因及特征。
关键词：雾霾污染；时空特征；影响因素一、济南市雾霾污染概况分析（一）济南市雾霾污染现状济南雾霾污染自2013年至2015年日趋严重，在全国气质“黑名单”里。
经过相关治理自2016年雾霾天数首次减少，2017年济南市空气质量良好以上天数185天，比2016年增加22天；重度以上污染天数14天，比2016年减少6天；空气质量综合指数改善7.7%。
2018年，济南市城区环境空气质量较上年有所改善，但污染仍较严重，治霾大业任重而道远。
（二）济南市雾霾污染物主要成分浓度特点雾霾污染物主要包括可吸入颗粒物、细颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳和臭氧。
2017年济南市城区环境空气中可吸入颗粒物、细颗粒物、二氧化氮、臭氧分别超过国家环境空气质量（GB3095－2012）二级标准0.86倍、0.80倍、0.15倍、0.19倍，二氧化硫、一氧化碳达标。
与上年相比，可吸入颗粒物、细颗粒物、二氧化硫浓度有所下降，一氧化碳浓度有所上升，二氧化氮、臭氧浓度基本持平。
扬尘、机动车、燃煤、工业生产对济南市PM10的分担率分别为34.2%、23.3%、17.4%、12.1%，餐饮、生物质燃烧等其他源的分担率约为12.9%。
机动车、燃煤、扬尘、工业生产对济南市PM2.5的分担率分别为32.6%、24.6%、14.6%、14.5%，餐饮、生物质燃烧等其他源的分担率约为13.8%。
可吸入颗粒物作为首要污染物的天数141天，占监测总天数的38.6%；细颗粒物作为首要污染物的天数96天，占26.3%；臭氧作为首要污染物的天数112天，占30.7%；二氧化氮作为首要污染物的天数8天，占2.2%。
1961-2005年中国霾日气候特征及变化分析
1961-2005年中国霾日气候特征及变化分析1961-2005年中国霾日气候特征及变化分析近几年，中国的空气质量问题备受关注。
其中，霾天气作为空气污染的一种形式，对人们的健康和生活产生了不可忽视的影响。
为了更好地了解1961-2005年中国霾日的气候特征及其变化情况，本文对相关数据进行了分析，并总结了一些有意义的发现。
首先，我们采用了1961-2005年中国163个气象站的日均霾日数据，对霾日的时空分布进行了统计。
结果显示，在这45年的时间范围内，全国范围内霾日的数量呈逐渐上升的趋势。
具体而言，1961-1975年间，全国平均每年霾日数量为28天；1976-1990年间，平均每年霾日数量上升到46天；1991-2005年间，平均每年霾日数量达到了56天。
这说明了中国霾日的增加趋势。
其次，对于霾日的季节变化特征的分析表明，霾日主要集中在秋季和冬季。
其中，冬季霾日明显多于秋季。
这可能与冬季的气温和天气条件有关，冬季气温低且大气稳定，使得湿度增加，形成了更多的霾天气。
而在夏季和春季，霾日数量较少。
进一步分析城市和农村地区的霾日数据，我们发现城市地区的霾日数量明显多于农村地区。
这可能与城市的工业发展和汽车尾气排放等人为因素有关。
城市的高密度建筑和机动车辆使得空气更加污染，从而导致霾天气的产生增加。
因此，城市地区的空气质量问题更为突出。
此外，对于不同地区的比较，我们发现长江以北地区霾日的数量要多于长江以南地区。
这可能与流动暖湿气流接触之处较多的南方地区较少霾日有一定关联。
而长江以北地区冬季气候严寒，大气稳定，湿度高，因此易形成大范围的霾天气。
最后，对于霾日的年际变化分析，我们发现在1980年代中期以后，中国霾日数量出现了显著增加的趋势。
这可能与中国经济快速发展、工业化进程的加速以及人们对环境保护意识的不断提高有关。
伴随着工业化和城市化的加速进行，大量的废气和颗粒物排放导致空气污染问题加重，从而增加了霾日的发生频率。
中国霾天气的气候特征分析
中国霾天气的气候特征分析中国霾天气的气候特征分析一、引言近年来，中国的霾天气频繁出现，严重影响了空气质量和人们的正常生活。
霾天气引起的能见度低、空气污染等问题给社会经济发展带来了巨大的损失。
因此，深入分析中国霾天气的气候特征，探索其形成机制和演变规律，对于制定有效的防护策略和改善空气质量具有重要意义。
二、气候背景中国地处亚洲大陆东部，气候类型复杂多样。
大气变量的空间分布和季节变化受到多种因素的影响，如地形、气压系统、风场、水汽输送等。
在中国，降水和气温是重要的气候要素，它们对霾天气的形成和发展起到关键作用。
三、霾天气形成机制1. 温度逆温形成霾天气常常出现在温度逆温的条件下。
温度逆温是指低空温度高于高空温度的气象现象。
这种逆温形成的原因主要是地面受到日照和长波辐射的加热，导致下垫面温度升高。
温度逆温的形成使得水汽在大气中上升受到阻碍，水汽浓度逐渐增加，从而形成霾天气。
2. 污染物聚集霾天气的形成还与大气污染物的排放有关。
大气污染主要来自于燃煤、汽车尾气、工业废气等源头。
这些污染物在运动过程中会聚集在一定地区，形成污染物团块。
当温度逆温形成时，这些污染物难以散布，导致霾天气的形成。
四、霾天气的气候特征1. 时空分布特征中国霾天气在时空上具有显著的分布特征。
从时间上看，霾天气主要集中在秋冬季节，特别是11月到次年2月。
从空间上看，中国北方地区的霾天气频率最高，而南方地区的霾天气频率较低。
2. 霾天气的持续时间霾天气的持续时间一般较长，可持续几天到几周不等。
这与中国大气环流特点有关，中国位于副高掌握区和副热带边界区之间，地理位置使得霾天气得以积聚并持续较长时间。
3. 化学成分特征霾天气的污染物主要包括颗粒物、有机碳、硫氧化物、氮氧化物等。
其中，颗粒物是造成空气污染的主要因素。
霾天气中颗粒物的化学成分复杂，主要有硫酸盐、硝酸盐、氯化物、有机物等。
五、霾天气对人们生活的影响霾天气对人们的生活产生了广泛而深远的影响。
大气污染的空间分布与时空变化特征
大气污染的空间分布与时空变化特征现今社会，大气污染已经成为一个极为严峻的难题。
其对环境、生态和人类的健康都带来恶劣影响。
一方面，大气污染在城市生产和日常生活中的产生和积累，已经导致空气质量越来越下降，严重干扰着人们的生存和发展；另一方面，污染物随着大气运动在地球大气层之间的传输、扩散、输送，在空间和时间上呈现出明显的变化特征。
因此，了解大气污染的空间分布及其时空变化特征，对于开展环境保护和管理工作，具有重要意义。
本文将全面探讨大气污染的空间分布和时空变化特征。
一、大气污染的空间分布大气污染具有明显的空间分布特征。
根据研究显示，我国的大气污染主要集中在东部沿海和城市群地区，以及一些工业集中的地区，如长三角地区、珠江三角洲地区、京津冀地区、山东半岛和河南省南部等。
具体来说，浙江、上海、广东、山东、江苏、河北等省份的空气质量最差，PM2.5、SO2和NO2等指标超过了国家和世界卫生组织标准。
而在西部地区，铅、汞等有毒重金属元素污染比较突出，主要是因为工业排放和采掘活动。
此外，气候条件也是影响大气污染空间分布的一个重要因素。
夏季高温条件和持续高压增加O3的浓度，夏季的高温和持续高压增加了O3的浓度，而霾天相对稳定的气象条件则有利于PM2.5的累积和积聚导致空气污染。
二、大气污染的时空变化特征大气污染的时空变化特征显现出明显的季节性和日变化规律。
从季节性变化来看，大气污染一般集中在相对冷凉的季节，尤其是在重污染地区，春季和冬季空气质量会明显下降。
而高温季节和气压较高的夏季，因为气象条件的影响，一些臭氧、VOC等氧化物浓度较高。
同时，由于降水等气象因素的关系，一些大气污染物的浓度会出现显著的日变化规律，一般在晚上时分浓度较高。
随着社会经济发展和环保意识的提高，我国在大气污染治理方面不断采取力度更大的措施，同时城市对空气质量的认识和对大气污染预防意识逐渐加强，2013年以来全国各地对改善环境质量的投入不断增加。
江西省近50年霾天气时空分布特征及成因分析
蒋璐君，刘熙明，张弛，２０２０．江西省近５０年霾天气时空分布特征及成因分析［Ｊ］．气象，４６（５）：６９５ ７０４．ＪｉａｎｇＬＪ，ＬｉｕＸＭ，ＺｈａｎｇＣ，２０２０．Ｓｐａｔｉｏ ｔｅｍｐｏｒａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｈａｚｅａｎｄｉｔｓｆｏｒｍｉｎｇｒｅａｓｏｎｉｎＪｉａｎｇｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅｄｕｒｉｎｇｔｈｅｐａｓｔ５０ｙｅａｒｓ［Ｊ］．ＭｅｔｅｏｒＭｏｎ，４６（５）：６９５ ７０４（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）．江西省近５０年霾天气时空分布特征及成因分析蒋璐君１ 刘熙明１ 张 弛２１江西省气象科学研究所，南昌３３００９６２江西省气象台，南昌３３００９６提 要：利用１９６４—２０１３年江西省８３个站逐日霾观测资料，运用线性倾向估计等统计方法，分析江西省近５０年霾时空变化特征及其与气候要素的关系。
结果表明：江西霾日数呈赣中北部多、赣南少的特点，赣中的萍乡—宜春—抚州—上饶一带以及赣北北部的九江中部、景德镇北部地区是霾天气多发区，年均霾日数在３０ｄ·ａ－１以上。
冬季霾日数最多，萍乡—宜春—鹰潭地区中北部、南昌—九江的中部以及上饶东部地区超过２０ｄ·ａ－１，春季和秋季次之，夏季最少。
１２月是霾日数最多的月份，接近全年霾日数的２成。
江西省霾日数呈年际增长的趋势，增长率为１１ｄ·（１０ａ）－１，气候趋势系数为０．７８，通过０．０１的显著性水平检验。
霾日数与平均风速和大风日数均呈负相关，而与静风日数呈正相关。
近５０年平均风速和大风日数呈下降趋势，静风日数呈上升趋势，这可能导致空气中污染物不易扩散而形成更多的霾天气。
江西省降水日数呈减少趋势［－６．３ｄ·（１０ａ）－１］，气温呈增暖趋势［０．１５℃·（１０ａ）－１］，霾日数与气温和降水日数分别呈正、负相关。
关键词：江西，霾，年际变化，统计分析中图分类号：Ｐ４６７，Ｐ４９ 文献标志码：Ａ 犇犗犐：１０．７５１９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ ０５２６．２０２０．０５．０１０Ｓｐａｔｉｏ ＴｅｍｐｏｒａｌＣｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆＨａｚｅａｎｄＩｔｓＦｏｒｍｉｎｇＲｅａｓｏｎｉｎＪｉａｎｇｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅＤｕｒｉｎｇｔｈｅＰａｓｔ５０ＹｅａｒｓＪＩＡＮＧＬｕｊｕｎ１ ＬＩＵＸｉｍｉｎｇ１ ＺＨＡＮＧＣｈｉ２１ＪｉａｎｇｘｉＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００９６２ＪｉａｎｇｘｉＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌＯｂｓｅｒｖａｔｏｒｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００９６犃犫狊狋狉犪犮狋：Ｔｈｅｓｐａｔｉｏ ｔｅｍｐｏｒａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｈａｚｅａｎｄｔｈｅｃｌｉｍａｔｉｃｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｗｅｒｅａｎａ ｌｙｚｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｄａｉｌｙｈａｚｅａｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓｆｒｏｍ８３ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌｓｔａｔｉｏｎｓｆｒｏｍ１９６４ｔｏ２０１３ａｎｄｔｈｅｓｔａｔｉｓ ｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄｏｆｌｉｎｅａｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｈａｚｅｄａｙｓａｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｍｏｒｅｉｎｃｅｎｔｒａｌａｎｄｎｏｒｔｈｅｒｎＪｉａｎｇｘｉｔｈａｎｉｎｓｏｕｔｈｅｒｎＪｉａｎｇｘｉ．Ｔｈｅａｎｎｕａｌｈａｚｅｄａｙｓｍｏｒｅｔｈａｎ３０ｄａｐｐｅａｒｉｎｃｅｎｔｒａｌＪｉａｎｇｘｉ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇＰｉｎｇｘｉａｎｇ，Ｙｉｃｈｕｎ，ＦｕｚｈｏｕａｎｄＳｈａｎｇｒａｏ，ａｎｄａｌｓｏｉｎｎｏｒｔｈｅｒｎＪｉａｎｇｘｉ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｃｅｎｔｒａｌＪｉｕ ｊｉａｎｇａｎｄｎｏｒｔｈｅｒｎＪｉｎｇｄｅｚｈｅｎ．Ｔｈｅｈａｚｅｄａｙｓａｒｅｍａｘｉｍｕｍｉｎｗｉｎｔｅｒ，ｆｏｌｌｏｗｅｄｂｙａｕｔｕｍｎａｎｄｓｐｒｉｎｇ，ａｎｄｔｈｅｍｉｎｉｍｕｍｉｎｓｕｍｍｅｒ．ＴｈｅｃｅｎｔｒａｌａｎｄｎｏｒｔｈｅｒｎｐａｒｔｓｏｆＰｉｎｇｘｉａｎｇ，ＹｉｃｈｕｎａｎｄＹｉｎｇｔａｎａｎｄｔｈｅｃｅｎｔｒａｌｐａｒｔｏｆＮａｎｃｈａｎｇａｎｄＪｉｕｊｉａｎｇａｓｗｅｌｌａｓｔｈｅｅａｓｔｅｒｎｐａｒｔｏｆＳｈａｎｇｒａｏｈａｖｅｍｏｒｅｔｈａｎ２０ｈａｚｅｄａｙｓｐｅｒｙｅａｒ．ＴｈｅｈａｚｅｄａｙｓａｒｅｔｈｅｍｏｓｔｉｎＤｅｃｅｍｂｅｒ，ｎｅａｒｌｙ２０％ｏｆａｎｎｕａｌｈａｚｅｄａｙｓ．ＴｈｅｈａｚｅｄａｙｓｉｎＪｉａｎｇｘｉＰｒｏｖｉｎｃｅｐｒｅｓｅｎｔａｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｔｒｅｎｄｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｒａｔｅ１１ｄｐｅｒｄｅｃａｄｅｆｒｏｍ１９６４ｔｏ２０１３ａｎｄｔｈｅｃｌｉｍａｔｉｃｔｒｅｎｄｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｉｓ０．７８，ｗｈｉｃｈｈａｓｐａｓｓｅｄｔｈｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｅｓｔａｔ０．０１ｌｅｖｅｌ．Ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ 国家自然科学基金项目（４１２６５００３和４１７６５００１）及江西省科技计划项目（２０１５１ＢＢＧ７００４５）共同资助２０１８年１２月３日收稿； ２０２０年２月２９日收修定稿第一作者：蒋璐君，主要从事天气动力学研究．Ｅｍａｉｌ：ｊｌｊ０６２８＠１６３．ｃｏｍ通讯作者，刘熙明，主要从事城市气象和大气边界层物理研究．Ｅｍａｉｌ：ｊｘ＿ｌｉｕｘｉｍｉｎｇ＠１２６．ｃｏｍ第４６卷第５期２０２０年５月 气 象ＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩＣＡＬＭＯＮＴＨＬＹ Ｖｏｌ．４６ Ｎｏ．５ Ｍａｙ ２０２０ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｈａｚｅｄａｙｓａｎｄｔｈｅｍｅａｎｗｉｎｄｓｐｅｅｄａｎｄｓｔｒｏｎｇｗｉｎｄｄａｙｓｉｓｎｅｇａｔｉｖｅ，ｂｕｔｉｓｐｏｓｉｔｉｖｅｂｅｔｗｅｅｎｈａｚｅｄａｙｓａｎｄｃａｌｍｄａｙｓｉｎＪｉａｎｇｘｉ．Ｉｎｔｈｅｐａｓｔ５０ｙｅａｒｓ，ｔｈｅａｎｎｕａｌａｖｅｒａｇｅｄｗｉｎｄｄａｙｓａｎｄｓｔｏｎｇｗｉｎｄｄａｙｓｓｈｏｗａｄｏｗｎｗａｒｄｔｒｅｎｄ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｃａｌｍｄａｙｓｓｈｏｗａｎｕｐｗａｒｄｔｒｅｎｄ，ｗｈｉｃｈｍａｙｃａｕｓｅｔｈｅａｃｃｕ ｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｉｎｔｈｅａｉｒｔｏｆｏｒｍｍｏｒｅｈａｚｅｗｅａｔｈｅｒ．ＴｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎｈａｚｅｄａｙｓａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｄａｙｓｉｓｍａｉｎｌｙｎｅｇａｔｉｖｅａｎｄｔｈｅｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｄａｙｓｓｈｏｗａｄｅｃｒｅａｓｉｎｇｔｒｅｎｄｉｎＪｉａｎｇｘｉ，ｗｉｔｈｔｈｅｒａｔｅｏｆａｒｏｕｎｄ－６．３ｄ·（１０ａ）－１．Ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｂｅｔｗｅｅｎｈａｚｅｄａｙｓａｎｄｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｉｓｐｏｓｉ ｔｉｖｅａｎｄｔｈｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｓｈｏｗｓａｎｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｔｒｅｎｄｉｎＪｉａｎｇｘｉ，ｗｉｔｈｔｈｅｒａｔｅｏｆａｒｏｕｎｄ０．１５℃·（１０ａ）－１．犓犲狔狑狅狉犱狊：Ｊｉａｎｇｘｉ，ｈａｚｅ，ｉｎｔｅｒａｎｎｕａｌｖａｒｉａｔｉｏｎ，ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓ引 言霾是一种对视程造成障碍的天气现象，大量微小尘粒、烟粒等均匀地悬浮在大气中，使水平能见度小于１０ｋｍ，造成空气普遍浑浊（中国气象局，２００３）。
福州区域雾霾天气时空分布特征分析
福州区域雾霾天气时空分布特征分析福州区域雾霾天气时空分布特征分析近年来，随着工业化和城市化进程的快速推进，雾霾污染成为了福州地区环境问题的一大难题。
雾霾天气不仅对人们的身体健康造成直接威胁，还严重影响了交通和能源消耗，对经济社会发展带来了负面影响。
因此，对福州区域雾霾天气的时空分布特征进行分析是十分必要的。
首先，我们来看福州地区雾霾天气的季节分布特征。
根据历史气象数据的统计分析，福州地区雾霾天气主要集中在秋冬季节。
这也是由于秋冬季节气候条件加剧了大气污染物在空气中的传播和累积，导致雾霾天气频发。
而在春夏季节，气温升高，大气湿度增加，雾霾污染物难以持久存在，因此雾霾天气较为少见。
其次，我们来分析福州地区雾霾天气的空间分布特征。
福州市区位于闽江河口，周边地势较为平坦，气候温暖潮湿，雾霾的形成和累积条件较为适宜。
因此，福州市区往往是雾霾天气最为严重的地域之一。
而福州的周边地区，如福清、长乐等县市，由于工业发展相对较为有限，雾霾情况相对较轻。
而在福州周边山区，如连江、罗源等县，由于地形复杂，大气层流不稳定，雾霾情况也相对较少。
除此之外，我们还需要关注雾霾天气的形成原因。
福州地区雾霾天气主要来自两个方面的污染物排放。
一方面，福州地区的交通尾气、工业废气、生活污水等都会排放大量的二氧化硫、氮氧化物、挥发性有机物等污染物，这些污染物在大气中和气溶胶物质结合形成颗粒物，从而形成雾霾。
另一方面，福州地区的地形和气象条件也对雾霾天气的形成起到了一定的诱导作用。
福州地区山体环抱、江河湖泊众多，气候湿润，是雾霾的“收容所”，尤其在秋冬季节，湿冷的大气条件更为雾霾的形成提供了条件。
最后，我们需要思考应对福州地区雾霾天气的措施。
福州市政府已经采取了一系列措施来减少雾霾污染，如加强污染物排放管理、促进能源结构调整、推进交通尾气治理等。
此外，福州市还加强了大气环境监测和预警体系的建设，及时发布雾霾预警信息，提醒市民采取相应的防护措施。
北京地区GNSS水汽-雾霾时空特征分析
北京地区GNSS水汽-雾霾时空特征分析北京地区GNSS水汽/雾霾时空特征分析随着经济的快速发展和城市化进程的加快，大气污染问题日益突出，雾霾天气频繁发生，给人们的生活和健康带来了不小的影响。
GNSS（全球导航卫星系统）作为一种现代化的大地测量技术，其在气象领域的应用日益广泛，可以用来研究大气中水汽含量的时空变化特征，为雾霾天气的发生和变化提供科学依据。
一、北京地区GNSS水汽时空变化特征分析1. 季节变化特征：通过对北京地区多年的GNSS水汽观测数据进行分析，可以发现北京地区的水汽含量存在明显的季节变化特征。
一般来说，夏季的水汽含量较高，冬季的水汽含量较低。
这是因为夏季北京地区气温较高，水汽的蒸发速度加快，从而导致水汽含量增加；而冬季气温较低，蒸发速度较慢，水汽含量相对较低。
2. 日变化特征：除了季节变化外，北京地区的水汽含量还存在显著的日变化特征。
一般来说，夜间水汽含量较高，白天水汽含量较低。
这是因为夜间气温较低，水汽的凝结速度较慢，而白天气温升高，水汽的蒸发速度加快，从而导致水汽含量减少。
3. 空间分布特征：北京地区的水汽含量在空间上存在一定的差异。
一般来说，城市中心区域的水汽含量较低，而郊区和山区的水汽含量较高。
这是由于城市中心区域的人口密集、工业活动频繁，大量的排放物导致空气质量较差，水汽含量较低；而郊区和山区的人口密度相对较低，排放物较少，水汽含量相对较高。
二、北京地区GNSS雾霾时空分布特征分析1. 雾霾发生频率：通过对北京地区多年的GNSS观测数据进行分析，可以发现北京地区的雾霾发生频率呈现明显的季节变化特征。
一般来说，冬季的雾霾发生频率较高，夏季的雾霾发生频率较低。
这是因为冬季北京地区气温较低，空气稳定，易积累雾霾；而夏季气温较高，空气对流活跃，雾霾形成条件较差。
2. 雾霾时空分布差异：北京地区的雾霾在时空上存在明显的差异。
一般来说，城市中心区域的雾霾较为严重，而郊区和山区的雾霾相对较轻。
不同季节大气污染物的时空分布特征分析
不同季节大气污染物的时空分布特征分析随着城市化的进程不断加速，大气污染成为了严重影响人类健康和生态环境的问题。
不同季节的大气污染物时空分布特征各异，深入研究这些特征对于制定合理的环境管理政策具有重要意义。
春季，转瞬即逝的美丽时节，新生的生命在这个季节里欣欣向荣。
然而，春季也是大气污染物高发的季节之一。
为了解决春季大气污染问题，一些城市开始采取措施，比如推广清洁能源和加强工业企业的排放监管。
统计数据显示，在春季，颗粒物浓度明显增加，这与气象条件的变化密切相关。
只有全面了解春季大气污染物的时空分布特征，才能有针对性地制定相应的管理措施。
夏季是高温、多雨的季节，降雨的作用对夏季大气污染物的传输和扩散起到了重要作用。
与此同时，夏季天气湿度较高，这使得大气中颗粒物的浓度相对较低。
不过，夏季的大气污染物主要以臭氧和二氧化氮为主，这与高温和气象条件有关。
因此，夏季大气污染物的时空分布特征需要重视，特别是在高温天气下加强对臭氧的监测和限制工业废气的排放。
秋季是万物凋零回归寂静的季节，而大气污染物的时空分布特征也有所不同。
由于温度逐渐降低，秋季大气稳定层发展，逆温现象较为常见，这使得大气污染物很容易在垂直方向上积聚，形成严重的污染区域。
此外，秋季还伴随着产生静电的天气特征，导致更多的颗粒物悬浮在空中。
因此，在秋季应加强对大气污染物的监测和控制，以避免产生区域性的污染。
冬季是大气污染物时空分布特征最为突出的季节。
由于冬季气温较低，湿度较小，大气层中的颗粒物和其他污染物难以被稀释和扩散，形成了较为严重的雾霾天气。
冬季天气的稳定性，尤其是夜间的逆温现象，增加了污染物的结构性积累。
此外，冬季还伴随着取暖季节的来临，燃煤等燃料的燃烧排放极大增加，使得大气污染物浓度剧增。
因此，在冬季需要采取有力的措施，从源头上减少污染物排放，以改善空气质量。
综上所述，不同季节大气污染物的时空分布特征各异。
春季、夏季、秋季和冬季都有不同的气象条件和环境特点，从而影响了大气污染物的生成、扩散和转化。
山西省城市雾霾天气时空分布特征
山西省城市雾霾天气时空分布特征山西省位于中国北方，由于其地理位置和经济结构的原因，雾霾天气常常困扰着该地区的居民。
雾霾天气对人体健康和环境造成了严重的影响，因此了解山西省城市雾霾天气的时空分布特征，对于采取有效的控制措施具有重要意义。
一、山西省城市雾霾天气的表现特征山西省城市雾霾天气通常表现为空气污染严重，能见度低下，空气中悬浮颗粒物浓度高等特点。
这种特征导致了不良的气象条件和持续的霾天气，严重侵害了人体健康和交通运输等日常生活活动。
二、山西省城市雾霾天气的季节分布特征山西省城市雾霾天气的季节分布特征较为显著。
一般来说，冬季是山西省城市雾霾天气最为频繁和严重的季节。
这是由于冬季的温度低，湿度大以及大气的逆温层形成等气象因素共同作用的结果。
此外，春秋季节也容易出现雾霾天气，尤其是气温变化频繁的时候，由于冷空气和暖湿空气的剧烈碰撞，容易导致雾霾的形成。
三、山西省城市雾霾天气的地域分布特征山西省的不同城市在雾霾天气的发生和分布上存在明显的差异性。
通常来说，大城市如太原和大同受影响较为严重，雾霾发生的频率和强度比较高。
这是由于大城市的工业生产和机动车排放量较大，形成了比较严重的环境污染问题。
而相对农村地区和山区，由于人类活动和工业污染程度较低，雾霾天气的发生较为少见。
四、山西省城市雾霾天气的污染源特征山西省城市雾霾天气的污染源主要包括工业排放、车辆尾气、燃煤排放等。
这些污染源的特点是氮氧化物和颗粒物排放量较高，导致了大气中有害物质的积累和污染物浓度的上升。
此外，天气因素如逆温层形成也会造成污染物在空气中滞留，加剧雾霾天气的形成和持续时间。
五、山西省城市雾霾天气的影响山西省城市雾霾天气的出现给人们的生活和工作带来了很多不便。
首先，空气中的颗粒物和污染物对人体健康产生了严重的危害，特别是易患呼吸系统疾病的人群更容易受到影响。
其次，能见度降低给交通运输带来了很多困难，导致道路事故频发。
此外，城市形象也受到了损害，给旅游业和经济发展带来了负面影响。
广东雾霾天气能见度时空特征分析——年际年代际变化
广东雾霾天气能见度时空特征分析——年际年代际变化广东雾霾天气能见度时空特征分析——年际年代际变化近年来，雾霾天气频繁袭击，成为困扰广东地区环境质量的主要问题之一。
雾霾天气不仅对人们的生活、健康和出行带来诸多影响，还对经济、生态环境等方面造成严重破坏。
为了深入了解广东地区雾霾天气的时空特征及其变化规律，本文针对广东地区近年来的雾霾天气情况进行了综合分析。
首先，从年际变化的角度来看，广东地区的雾霾天气呈现出明显的波动特征。
根据对过去十年的观测数据分析，发现广东地区雾霾天气的频次和持续时间存在变化，但总体上呈下降趋势。
这可能与政府加大环境治理力度以及大气环流的影响有关。
尤其是2013年后，广东地区雾霾天气的频次和严重程度得到了有效控制，大气质量逐渐改善。
其次，从季节变化的角度来看，广东地区的雾霾天气主要分布在冬季和春季。
冬季是雾霾天气频发的季节，其主要原因是大气稳定层厚度增加，温度逐渐下降，湿度增大等因素的综合影响。
而春季的雾霾天气主要受沙尘暴和反气旋的影响，沙尘暴携带大量颗粒物进入广东地区，与本地的污染物共同形成雾霾天气。
夏季和秋季的雾霾天气相对较少，主要受到台风和季风的影响，一定程度上带来了降雨，清洗了大气中的污染物。
再次，从地理分布的角度来看，广东地区雾霾天气主要分布在珠江三角洲、粤东沿海和粤西平原地区。
其中，珠江三角洲地区由于经济发展较快，工业污染排放量大，交通密集，人口密度高等因素导致了雾霾天气的频发。
粤东沿海地区受台风影响较多，沙尘暴和反气旋也较多，因此雾霾天气相对较多。
粤西平原地区主要是受到气象条件和地理位置的影响，在特定的大气环流条件下容易形成雾霾天气。
最后，从空间变化的角度来看，广东地区雾霾天气的空间分布不均匀。
珠海、广州、深圳等城市的雾霾天气频次最高，尤其是珠海地区由于地理位置和工业污染的影响，雾霾天气的频次和严重程度明显高于其他地区。
但是近年来，广东地区的雾霾天气已经向中山、韶关等地的偏远农村地区蔓延，这可能与工业转移和新兴工业园区的建设有关。
山西省城市雾霾天气时空分布特征
山西省城市雾霾天气时空分布特征近年来，随着工业化进程的不断加快，雾霾天气在我国变得越来越常见。
山西省作为我国重要的能源基地，也面临着严重的雾霾问题。
本文将探讨山西省城市雾霾天气的时空分布特征，并分析其主要原因。
首先，我们来看山西省城市雾霾天气的时空分布特征。
根据最新的数据统计，山西省的主要城市，如太原、大同、晋城等，都经历了雾霾天气的困扰。
而这些城市在冬季和秋季更是雾霾最为频繁的时段。
在空间分布上，太原市的雾霾天数最多，其次是大同市和晋城市。
这些城市的主要产业是煤炭和化工，这些工业活动产生了大量的污染物，导致了雾霾天气的形成。
其次，我们来分析山西省城市雾霾天气形成的主要原因。
首先，山西省作为煤炭资源丰富的地区，大量的燃煤活动产生了大量的二氧化硫、颗粒物等污染物。
这些污染物一旦排放到大气中，会在特定的气象条件下形成雾霾天气。
其次，山西省的地形地貌特征也加剧了雾霾的形成。
山西省大部分地区地势较低，容易形成温度逆渐层，使得空气污染物难以扩散，从而积聚在大气中形成雾霾。
再次，山西省还存在一些雾霾污染物远距离传输的问题。
由于山西省位于我国的雾霾传输通道上，一些污染物往往是从周边地区传输而来，导致了山西省城市雾霾天气的加重。
针对山西省城市雾霾天气的时空分布特征，要采取一系列有效的措施来减轻污染并改善空气质量。
首先，政府应加大对环境保护的投入，推动工业结构调整，减少对污染物的排放。
其次，加强大气污染物的监测和预警体系的建设，及时发布雾霾天气预报，以便人们做好防护和减少户外活动。
此外，应加强对交通尾气的治理，促进绿色出行方式的推广，减少机动车污染对空气质量的影响。
另外，加强区域协作，与周边省份共同应对雾霾天气问题，推动跨区域的大气污染防治合作。
总体而言，山西省城市雾霾天气的时空分布特征主要集中在冬季和秋季，太原、大同、晋城等城市是雾霾天数最多的地区。
煤炭和化工等工业活动是山西省城市雾霾天气形成的主要原因，地理因素和区域传输也加剧了雾霾的形成。
《2024年广东省雾霾天气能见度的时空特征分析Ⅰ_季节变化》范文
《广东省雾霾天气能见度的时空特征分析Ⅰ_季节变化》篇一广东省雾霾天气能见度的时空特征分析Ⅰ_季节变化广东省雾霾天气能见度的时空特征分析Ⅰ：季节变化摘要：本文通过系统地分析广东省的雾霾天气数据，深入研究了雾霾天气下能见度的季节性变化特征。
利用统计学方法和地理信息系统技术，对广东省内不同地区的雾霾天气能见度数据进行比较和分析，旨在为广东省乃至全国的空气质量改善和气象预测提供科学依据。
一、引言近年来，随着工业化和城市化的快速发展，广东省的雾霾天气日益受到公众关注。
雾霾不仅影响人们的日常生活，还对环境、交通和人体健康构成威胁。
因此，研究广东省雾霾天气的能见度时空特征，特别是季节变化特征，对于改善空气质量、制定有效的防控措施具有重要意义。
二、研究方法与数据来源本研究采用广东省多个监测站点提供的雾霾天气能见度数据，结合地理信息系统技术和统计学方法进行分析。
首先，通过收集近几年的雾霾天气数据，分析广东省内不同地区能见度的季节变化规律；其次，运用GIS技术对数据进行空间分析，揭示能见度的空间分布特征；最后，通过统计学方法对数据进行深入分析，揭示其背后的影响因素。
三、能见度的季节变化特征1. 春季：春季是广东省雾霾天气逐渐增多的季节。
随着气温回升和湿度增加，大气中的污染物易于聚集，导致能见度普遍下降。
2. 夏季：夏季虽然湿度较高，但由于强降水和高温天气的影响，雾霾天气相对较少，能见度相对较高。
3. 秋季：秋季是广东省雾霾天气的高发期。
随着气候逐渐干燥，大气中的污染物易于积累，导致能见度明显下降。
4. 冬季：冬季的雾霾天气较为严重，特别是冷空气与暖湿气流交汇时，能见度常出现较低水平。
四、空间分布特征从空间分布上看，广东省内不同地区的雾霾天气能见度存在明显差异。
珠江三角洲等工业发达地区，由于人口密集、交通繁忙和工业排放量大，雾霾天气较为严重，能见度普遍较低。
而山区和沿海地区由于自然环境较好，雾霾天气相对较少，能见度较高。
基于分层贝叶斯时空模型的雾霾天气过程计数分析
基于分层贝叶斯时空模型的雾霾天气过程计数分析基于分层贝叶斯时空模型的雾霾天气过程计数分析摘要：雾霾天气对人们的生活和健康产生了严重的影响，因此对雾霾天气过程进行准确的计数分析具有重要意义。
本文首先介绍了雾霾天气的形成原因和危害，然后引入了分层贝叶斯时空模型，以提高对雾霾天气过程的计数分析准确性。
通过应用该模型分析了某城市的雾霾天气过程，并对结果进行了讨论和总结。
关键词：雾霾天气，分层贝叶斯时空模型，计数分析1. 引言雾霾天气是指空气中各种污染物聚集而形成的一种气候现象，主要包括颗粒物、硫化物、氮氧化物等。
这些污染物的存在会导致大气浑浊，影响人们的视线，对人体健康和环境产生危害。
因此，对雾霾天气的计数分析具有重要意义。
2. 雾霾天气的形成原因和危害雾霾天气主要是由于空气中污染物浓度过高而导致的，其形成原因主要有以下几个方面：（1）排放源的污染：工厂、车辆尾气、燃煤和油烟等排放物会释放出大量的污染物。
（2）气象条件：湿度高、风速小以及大气层稳定等气象条件会导致污染物在空气中停留并逐渐积聚，形成雾霾天气。
雾霾天气对人们的健康和生活造成了严重的危害，主要表现为以下几个方面：（1）呼吸道疾病：空气中的颗粒物和有害物质会进入呼吸系统，引发呼吸道疾病，特别是老年人和儿童更容易受到影响。
（2）能见度下降：雾霾天气会导致空气浑浊，能见度明显下降，对交通运输和飞行安全造成严重威胁。
（3）环境污染：雾霾天气中的污染物会沉积在土壤、水体等环境中，造成环境污染。
3. 分层贝叶斯时空模型的介绍分层贝叶斯时空模型是一种用于分析时间序列数据的统计模型。
它能够考虑数据之间的相关性和时间依赖性，从而提高对数据的预测准确性。
在雾霾天气过程计数分析中，分层贝叶斯时空模型可以用来建立雾霾天气数量与时间、空间因素之间的关系，以实现对雾霾天气过程的准确计数。
4. 雾霾天气过程的计数分析本文以某城市为例，应用分层贝叶斯时空模型对该城市的雾霾天气过程进行计数分析。
基于空间统计的南京市雾霾影响因素分析
基于空间统计的南京市雾霾影响因素分析李雪健;江畅;樊瑞;徐琪;包雨鑫;刘炳晖【摘要】[目的]定量研究雾霾的影响因素及其空间相关性。
[方法]利用南京市MODIS气溶胶产品、气象数据以及社会经济数据，结合空间统计方法和传统统计方法对影响南京市雾霾的因素进行分析，利用Geoda分析气溶胶光学厚度（ AOD）数据的空间相关性，并利用SPSS软件分析南京市雾霾的影响因素。
[结果]空气质量指数（AQI）与温度、风力和湿度呈现显著负相关，其中，与温度、风力相关程度较大，与湿度相关程度较小；空气质量与二氧化碳浓度、二氧化硫浓度、工业粉尘排放量和工业烟尘排放量呈显著负相关；空气质量与人口、第三产业总值呈显著正相关，与汽车数量呈显著负相关；4个季节的AOD分布均是显著自相关的；在春夏季节，浦口区表现为高聚集，春季的栖霞区和夏季的雨花台区表现为低高聚集；冬季，浦口区和栖霞区表现为高聚集；秋季，高聚集现象进一步扩散。
[结论]空气质量主要受气候、空气污染和环境污染的影响，有空间自相关的特点。
%Objective] To quantitative study the haze influencing factors and its spatial correlation.[Method] MODIS aerosol product,meteoro-logical data and socioeconomic data were used to analyze the haze influencing factors in Nanjing City by combining the spatial statistical method and traditional statistical method.Spatial correlation of AOD data were analyzed by Geoda analysis.And the haze influencing factors in Nanjing were analyzed by SPSS software.[Result] AQI showed significant negative correlation with temperature,wind power and humidity.Among them, temperature had relatively great correlation with wind power ,but had relatively small correlation with humidity .Air quality showed significant neg-ativecorrelation with carbon dioxide concentration,the concentration of sulfur dioxide,industrial dust emissions and industrial soot emissions,but had significant positive correlation with population and the total value of the tertiary industry .Air quality had negative correlation with the number of cars.AOD distributions in four seasons were significant autocorrelation.In spring and summer,Pukou District showed high aggregation,Qixia District in spring and Yuhuatai District in summer showed low-high aggregation.In winter,Pukou and Qixia showed high aggregation.In autumn, high aggregation further spread.[Conclusion] Air quality is mainly affected by climate,air pollution and environmental pollution,and has the characteristics of spatial autocorrelation.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2016(044)030【总页数】6页(P160-164,222)【关键词】雾霾;影响因素;空间自相关;相关分析;回归分析【作者】李雪健;江畅;樊瑞;徐琪;包雨鑫;刘炳晖【作者单位】南京邮电大学地理与生物信息学院，江苏南京210023;南京邮电大学地理与生物信息学院，江苏南京210023;中软国际科技服务有限公司南京分公司，江苏南京210023;南京邮电大学地理与生物信息学院，江苏南京210023;南京邮电大学地理与生物信息学院，江苏南京210023;南京邮电大学地理与生物信息学院，江苏南京210023【正文语种】中文【中图分类】S16空气质量问题日益严重，雾霾在人类健康和社会生活方面的影响更加明显，在我国沿海地区、北京、山西和天津等地区经常出现很严重的雾霾天气。
《2024年京津冀雾霾时空分布特征及其相关性研究》范文
《京津冀雾霾时空分布特征及其相关性研究》篇一一、引言近年来，随着工业化和城市化的快速发展，京津冀地区面临着严重的空气污染问题，其中以雾霾天气尤为突出。
雾霾不仅对人们的健康造成威胁，还对区域生态环境和经济发展产生深远影响。
因此，研究京津冀雾霾时空分布特征及其相关性对于制定有效的污染防控措施具有重要意义。
本文通过分析京津冀地区雾霾的时空分布特征，探讨其与气象因素的相关性，为该区域的空气质量改善提供科学依据。
二、研究区域与方法2.1 研究区域本研究以京津冀地区为研究对象，包括北京、天津以及河北的多个城市。
该区域地理位置特殊，经济发达，人口密集，是雾霾污染防治的重点区域。
2.2 研究方法本研究采用遥感技术、地面观测数据以及气象数据等多种手段，结合GIS空间分析技术，对京津冀地区雾霾的时空分布特征进行深入研究。
三、雾霾时空分布特征3.1 时间分布特征通过对近五年京津冀地区雾霾日数的统计，发现该地区雾霾天气主要集中在冬季和春季，其中以冬季最为严重。
在一天之内，雾霾天气往往出现在早晨和晚上，这与气象条件的变化密切相关。
3.2 空间分布特征空间分布上，京津冀地区的雾霾主要集中在北京、天津等大中城市及其周边地区。
这些地区的工业发达，人口密度大，污染物排放量大，导致雾霾天气频发。
此外，受地形、气象等因素的影响，雾霾在区域内的扩散和传输也呈现出明显的空间分布特征。
四、雾霾与气象因素的相关性分析4.1 气象因素对雾霾的影响气象因素如温度、湿度、风速、降水等对雾霾的生成、扩散和传输具有重要影响。
例如，低温、高湿、静风等气象条件有利于雾霾的形成和加重；而降水、大风等气象条件则有利于雾霾的消散和扩散。
4.2 雾霾与气象因素的相关性分析通过对近五年京津冀地区的气象数据与雾霾日数进行统计分析，发现雾霾天气与气象因素之间存在显著的相关性。
其中，温度、湿度和风速等气象因素对雾霾的生成和扩散具有重要影响。
在具体的气象条件下，雾霾的生成和扩散呈现出明显的规律性。
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第34卷第2期2019年4月灾害学JOURNAL OF CATASTROPHOLOGYV 〇l. 34 No. 2 Bpr. "QW杨月巧，孔锋，刘京会，等.基于时空分布特征的霾与区域经济关联性分析[J ].灾害学，2019, 34(2): 128 - 132.[YANG Yueqiao , KONG Feng，LIU Jinghui ， e t al . The Relevance Analyse of Haze and Regional Economy Based on the Characteris tics of Temporal and Spatial Distribution ) J ]. Journal of CatastropKology ，2019，34(2): 128 - 132. doi : 10.3969/j . i 5n . 1000-811X . 2019. 02.024.]基于时空分布特征的霾与区域经济关联性分析！杨月巧\孔锋2,刘京会\李海君1(1.防灾科技学院应急管理学院，河北三河065201; 2.清华大学公共管理学院应急管理基地，北京海淀100084)摘要：霾与经济相关性研究较多，这些研究假定霾处于污染状态作为不变的量。
事实上霾是可以流动的，时刻处于动态变化中。
对霾的时空格局变化过程进行动态分析，更有利于界定霾与区域经济的相关性。
根据霾日数时空格局分布将所研究区域划分为四类，分别为：I 类长期性霾污染状态、"类间歇性霾污染状态、#类新 出现霾污染状态和$类无霾状态。
分别针对这四类区域的霾次数、霾日数和GDP 进一步进行对比分析和相关性 分析。
结果显示经济发展是霾污染的因素之一，但不是唯一因素，因此不同区域要采取不同的治霾措施。
明确 各区域霾污染产生的各种影响因素，采用多种手段，从多个方向人手，实现精准治霾。
关键词：霾；GDP ;时空分布特征；精准治霾中图分类号！ X 51; X 915.5; F 061 文献标志码：A doi ： 10. 3969/j . issn . 1000 - 811X . 2019. 02. 024霾形成有天然的因素[1-3]，更是经济发展的产 物。
Renchang Y a n 等证明了工业和城市化的快速 发展产生严重的霾问题[4];在此基础上，郭俊华 等人研究认为产业结构失衡形成了雾霾天气[5]。
茹少峰，雷振宇把经济发展方式分为粗放型经济 发展和集约型经济，只有粗放型经济才产生霾污 染[6]。
持此观点的还有吴振磊和朱楠，他们也认 为雾霾天气的频发与我国传统粗放型的城市化方 式紧密相关[7]。
马国顺和赵倩持不同观点，他们 认为经济发展产生的汽车尾气、工厂制造、冬季 取暖等才是霾产生的原因[8]。
而石庆玲等的研究 则说明中国雾霾高发可能还将持续很长一段时间，解决雾霾问题，政府的作用不可或缺，特别是地 方政府的作用[9]。
部分学者则把研究重点放在霾 对经济产生的影响。
吴春燕和王雪峰认为霾直接 影响植物的光合作用，导致经济作物产量的下降，从而对农业造成影响[10];刘星河发现重污染天气 会导致公共压力的加大，从而增加企业的融资成 本，使企业发展受阻[11]。
学者们甚至利用不同的 模型计算出霾造成的经济损失。
王桂芝等运用投 入产出模型，估算2013年霾给北京市交通运输业、建筑业等行业造成的产能损失[12]。
姜绵峰等人计 算出上海市PM 2. 5的健康经济损失预计2020年损 失值达到261. 85亿元[13]。
以上研究假定霾是一个 固定的状态，在霾与经济的相关性研究中，霾的 量不变化，而只有经济的量在发生变化。
事实上，霾的污染是处于不断动态变化过程中，通过对霾 的时空格局变化过程进行动态分析得出的结论更!收稿日期"2018-09-13 修回日期"2018-10-31基金项目：河北省社会科学基金（HB17GL003)第一作者简介：杨月巧（1972-),女，山西临汾人，博士，副教授，主要研究方向环境风险和应急管理理论.E-mail ： yangyueqiao@文章编号：1000 -811X (2019)02 -0128 -05有利于界定二者的相关性。
1相关文献回顾本文采用中国气象局提供的霾日数数据来源于“雾霾专题数据集（V 1.0)”。
该数据集制作过程 中，应用气候界限值或通话值检查、内部一致性 检查和空间一致检查3类方法，进行质量控制，质量良好，各要素项数据的实有率均在98k以上， 数据正确率均接近100%。
本论文研究的时间区间确定为1996 - 2012年，其依据以下两个方面：PM 2.5是衡量霾污染程度的重要 指标。
该指标是1997年美国首次提出，因此选用1996年作为研究的起始时间。
我国是2012年底开始 统计PM 2.5的值。
这个期间是中国经济飞速发展的阶 段，也是雾霾影响日趋严重的阶段。
因此选取1996 - 2012年作为研究阶段可以有效判断二者关联性。
H 霾长期气候态时空格局分析根据“雾霾专题数据集（V 1.0)”提供的数据， 所研究区域内国家级地面气象站在1996 -2012年不同历时的年总霾日数进行时空格局分析。
2.1时间序列分析从时间序列来看，在长期气候态上，1996 -2012年持续了 7 d 及以上的年总霾日数仅占总霾日 数的12. 67 k ，而持续6 d 及以下的年总霾日数占杨月巧，等：基于时空分布特征的霾与区域经济关联性分析129"期总霾日数的87.33 %，持续3d 及以上的年总霾日 数仅占总霾日数的44%，持续2d 及以上的年总霾 日数仅占总霾日数的56%。
在年际变化上，1996 -2012年不同历时霾日数具有明显的变动。
如图1 所示。
图1所研究区域内不同年份霾日数总和 时间序列变化图％ 1996 -2012)图2显示的是所研究区域在1996 -2012年间 G D P 年际变化趋势。
通过图2显示，G D P 的变化 是逐年递増的。
图2所研究区域内不同城市不同年份GDP 变化图％ 1996 -2012年）通过图1和图2的对比分析可知，所研究区域 的年霾日数总和时间序列变化和G D P 变化趋势并 不一致，因此两者之间无法判断相关性。
2.2空间分布格局分析从空间分布格局来看从1996 -2012年从持续 1 d 及以上的年总霾日数到持续12 d 及以上的年总 霾日数，其长期气候态均值高值范围依次缩小，如图3和图4所示。
通过图3和4所显示的空间分布格局可以明显地看出霾空间分布大致可以分成 以下四类。
I 类霾空间：从图3和图4可以看出从1996 到2012年间这类区域一直是霾污染状态，因此其 特征是长期性霾污染。
"类霾空间：从图3和图4可以看这类区域虽 然持续时间短，但是20年来经常性、反复性发生 霾污染，因此其特征是间歇性霾污染。
#类霾空间：以某一年为分界线，该年之前 整个区域几乎没有出现过霾，该年以后才出现的 霾，因此其特征是新出现霾污染。
$类霾空间：从1996到2012年间从来没有发 生霾污染，其特征是无霾污染。
3不同区域霾与经济发展趋势分析霾与经济相关性分析其中霾利用的是霾日数 和霾次数作为研究指标，经济采用G D P 増长率作 为研究指标。
霾日数和霾次数是霾最直观的表象，G D P 是 反映一个地区社会经济发展水平和程度的重要指 标之一，但是G D P 总量指标无法直观显示经济的 发展程度，用G D P 比上一年増长的百分比作为研 究指标。
因此选择不同霾空间所在区域的霾日数、 霾次数与G D P 増长率进行相关性研究，从而得出 关联性。
3.1散点图分析将表1中的数据以散点图表示出来如图5所示。
通过图5可知：(1)霾次数％兰色点）：I 类区域呈波动状态， 1996年到1998年是第一个峰值，10年后，在 2006和2007又一次达到峰值；"类区域特点是波图3持续7 d 以下霾日数空间格局（1996 -2012)ii130灾害学34卷图4持续7 d以上（包括7 d)霾日数空间格局（1996 -2012)图*霾发生次数、日数与GDP增长率散点图％ 1996 -2012)动上升，没有明显的峰值，呈现得是在2000〜2003年区间较高，经过2004〜2006年短暂下降 后，又在2007年、2008年上升，2009年、2010年回落，然后就一直保持攀升状态+#类区域在 2007年之前几乎没有霾现象，2008年霾发展迅速，在2009年略有回落之后，就一直保持增高+$类 区域没有霾现象。
(2)霾日数(桔色点）：I类区域的霾日数与霾 次数保持相似的形状，只是在峰值时，桔色点比 兰色点位置更高，说明在每次霾污染时霾日数较 长；"类区域的桔色点比兰色点位置相近，霾日 数与霾次数保持相似的形状。
与I类区域不同的 是，二者位置相近，说明每次发生霾污染时持续 的时间比I类区域短；#类区域霾日数与霾次数 保持相似的形状，与I类区域相似的是：在峰值时，桔色点比兰色点位置更高，说明在发生每次 发生时霾日数较长。
(3&G D P增长率(绿色点&:四个城市增长幅度 略有变化，但是幅度不大，没有霾次数和日数那 样大幅度的波动。
通过对各散点的分析，可得出如下结论：(1&霾次数和霾日数对比分析，四个城市变化 趋势都相近。
因此，各城市的霾次数和日数之间 具有相关。
(2&霾次数和与G D P对比分析，I类区域较为 散乱、无法从图中直接发现相关性。
"类区域、#类区域在霾次数较低时，G D P增长值较高，而 霾次数上升时，G D P变化率在下降；$类区域县，因为霾次数均为0，G D P的变化率略有变化，因此，完全不相关。
2期杨月巧，等：基于时空分布特征的霾与区域经济关联性分析131____________________________表1霾发生次数、日数和GDP 增长率汇总表（1996 -2012)______________________________年份 I 类区域 "类区域 #类区域 $类区域年份次数/次日数/d GDP /亿元次数/次日数/d GDP /亿元次数/次日数/d GDP /亿元次数/次日数/d GDP /亿元199660170100.0078100.0000100.0000100.00199752189119.0400112.0300112.7200101.61199859136108.2511111.1200108.7000124.0119993584107.3923108.1100109.190082.342000813110.433645113.9900113.3900108.2720011519108.213345114.8000112.7600106.442002713109.342743112.9011106.8600113.90200333116.103354114.0200125.7100134.45200422118.541919164.7000120.6700121.2320051234109.39914115.5200118.8600121.6220063871113.422133116.4800117.4900128.7020073891118.083963121.3022116.2500121.452008923118.613975112.882535125.8200117.7620091228109.742950109.341927118.0400109.6320101928109.153063113.373458121.4400123.2820111023120.084892116.134391122.8600125.3520121117110.2361124111.255291115.1400121.50表2!GDP 增长率、霾次数、霾日数的相关性表i 类区域n 类区域#类区域GDP /%次数/次日数/d GDP /%次数/次日数/d GDP /%次数/次日数/d 皮尔逊相关性1-0.409-0.3121-0.082-0.18910.1120.040GDP /%显著性(单尾)0.0370.0900.3660.2130.3190.433个案数202020202020202020皮尔逊相关性-0. 409 !10.956"-0.08210. 927 !!0.11210.981"次数/次显著性(单尾)0.0370.000 0.3660.0000.3190.000个案数202020202020202020皮尔逊相关性-0.3120. 956 !1-0.1890.92710.0400.981!!1日数/d显著性(单尾)0.0900.0000.2130.0000.4330.000个案数202020202020202020注：！为在0.05级别（单尾），相关性显著；为在0.01级别（单尾），相关性显著。