東北地區空氣質量時空模式的可視化制圖表達

王 睿，周夢杰，王一恒，劉耀林,2,3

(1. 武漢大學資源與環境科學學院，湖北 武漢 430079； 2. 武漢大學教育部地理信息系統重點實驗室，湖北 武漢 430079； 3. 地理空間信息技術協同創新中心，湖北 武漢 430079)

東北地區空氣質量時空模式的可視化制圖表達

王 睿1，周夢杰1，王一恒1，劉耀林1,2,3

(1. 武漢大學資源與環境科學學院，湖北 武漢 430079； 2. 武漢大學教育部地理信息系統重點實驗室，湖北 武漢 430079； 3. 地理空間信息技術協同創新中心，湖北 武漢 430079)

我國的工業化發展嚴重依賴于煤炭、鋼鐵、電力、交通等傳統污染性產業，這類產業高能耗、高污染的特性造成了嚴重的環境污染問題。東北地區是我國重要的重化工產業基地及主要糧食產業產區，其生態環境，特別是空氣質量備受關注。本文利用點格圖對2015年中國東北地區的空氣質量時空分布情況進行了可視化表達。在利用日歷視圖可視化表達空氣質量指數級別及首要污染物信息的基礎上，還加入了地理參考信息。空氣質量點格圖為理解和分析東北地區的空氣質量現狀及其時空分布模式提供了面向大眾的、直觀有效的方法。利用該方法對空氣質量進行分析，有助于辨別空氣污染的主要問題、提高公眾的環境保護意識，以及制定切實有效的遏制空氣污染的政策法規。

空氣質量；地理可視化；時空模式；點格圖

中國經濟的持續高速發展主要依賴于能源密集型產業的建設發展，因此中國的大氣污染問題很大程度上來源于能源結構不合理[1]。

國內外已有很多專家學者利用統計分析的方法對空氣質量進行了研究，如利用Spearman等級相關分析[2]、Daniel趨勢檢驗法[3]等對空氣質量進行了分析。一些學者則基于分形模型[4]、改進的灰色聚類法[5]及層次分析法[6]對城市空氣質量進行了評價。還有部分學者通過建立回歸模型[7]、人工神經網絡模型[8]對城市空氣質量進行預測，或通過對空氣質量時空變化趨勢進行季節性趨勢分析，以獲取空氣質量的時間變化和發展趨勢[9-10]。

相較于統計分析方法，空氣質量可視化分析的結果易讀易懂。面向時間的城市空氣質量數據可以通過目視進行分析[11]，在此基礎上加入空間參考信息則可以同時分析空氣質量數據的時空變化規律。東北地區是我國重要的重化工產業基地及主要糧食產業產區，其生態環境，特別是空氣質量備受關注。因此，本文擬通過對東北地區空氣質量可視化來探究該地區空氣質量及首要污染物的時空變化模式。

1 研究方法

面向時間的城市空氣質量可視化可分為兩個方面。其中對每天的空氣質量指數級別進行可視化表達可以從總體水平上反映出城市空氣質量的好壞；而對每天的首要污染物進行可視化表達則可以具體反映影響當日空氣質量的首要污染物的類別，有助于針對不同城市的不同情況因地制宜地開展污染治理工作。

1.1 研究區域及數據

本研究對東北地區遼寧、吉林、黑龍江3個省，共34個地級及以上城市的空氣狀況進行了分析。

中華人民共和國環境保護部數據中心(http:∥datacenter.mep.gov.cn/)向大眾提供全國部分城市每日的空氣質量指數(air quality index，AQI)、空氣質量指數等級及首要污染物等數據。空氣質量指數是定量描述空氣質量狀況的無量綱指數。《環境空氣質量指數(AQI)技術規定(試行)》[12]中規定

AQI=max{IAQI1，IAQI2，…，IAQIn}

式中，IAQI為空氣質量分指數；n為污染物項目。

1.2 面向時間的城市空氣質量可視化

1.2.1 圖例設計

圖中表達空氣質量級別的色彩的設計主要參考《環境空氣質量指數(AQI)技術規定(試行)》，選用對比較為鮮明的顏色代表空氣質量不同等級，見表1。

表1 空氣質量指數及相關信息

《環境空氣質量指數(AQI)技術規定(試行)》中規定需要測算的污染物共有6類。AQI大于50時，IAQI最大的污染物為首要污染物，每日的首要污染物不唯一。在研究中對首要污染物和超標污染物不加區分。圖中代表不同種類污染物的定性色彩配色方案見表2，在進行色彩配置時參考了color brewer網站上的配色方案[13]。

表2 污染物

1.2.2 數據排列

研究主要通過合理排列表示每日空氣數據的小矩形來表達每天、每周、每月的多時間尺度的空氣質量時空格局。每個城市每天的空氣質量數據以日歷視圖排列為一個大矩形[14]。在日歷視圖中，每一行上的數據屬于每個星期中的同一天，因此這種數據排列方式可用于檢測每周尺度上空氣質量變化的可能模式。圖1中代表每天空氣質量數據的小矩形排列方式與2015年的日歷相同，代表5月中的星期一的小矩形排列在同一行。

圖1 日歷視圖

1.3 空間關系表達

為減少底圖要素對信息認知過程的干擾[15]，并均衡城市分布密集及稀疏區域的信息密度差異，同時便于對比分析數據，利用PGM(point grid map)[16]排布代表各城市數據的圖表。PGM中一個圖表代表一個城市，地理空間上鄰近城市所對應的圖表是相鄰接的。圖2表達了各城市空氣質量不同表達方法的對比。

圖2 東北地區表示方式對比

2 時空分布模式

2.1 空間變化

從圖3中可以看出，東北地區2015年空氣質量不容樂觀。東北地區按空氣質量大致可以分為3部分：①北部地區，包括吉林省白城、松原，以及黑龍江省除哈爾濱以外的城市，這一區域的空氣質量等級以優良為主，整體較好；②中部地區，包括吉林省吉林、長春、四平、遼源，黑龍江省哈爾濱，遼寧省沈陽、鐵嶺、本溪、鞍山、遼陽、撫順，這一區域是東北地區空氣污染最為嚴重的區域；③西南地區，包括吉林省通化、白山，遼寧省大連、營口、丹東、盤錦、錦州、葫蘆島、阜新、朝陽，這一區域的空氣質量等級以良為主，空氣污染較為嚴重。選用Ward’s法、組間距離法和組內距離法，根據各城市每日AQI值對城市進行聚類，其結果與對空氣質量可視化圖進行目視分析所得的結果基本一致。

圖3 東北地區空氣質量可視化

從圖3(b)中可以看出,東北地區空氣質量主要受PM2.5、PM10和O3影響，部分城市也出現了NO2及SO2污染，朝陽市還出現了CO污染，其中O3污染的出現頻率隨緯度的升高有所降低。這表明東北地區的空氣污染類型基本由以煤煙型污染為主的傳統空氣污染類型[17]轉變為以PM2.5、PM10和O3為首要污染物的新空氣污染類型[18]。

與三大經濟區相比[18]，東北地區SO2及CO污染出現的頻率明顯偏高，NO2污染出現的頻率明顯偏低，PM2.5及PM10污染出現的頻率差異不大。作為傳統的重工業基地，東北地區工業SO2排放非常高[19]，導致了遼寧省較為嚴重的SO2及CO污染。而研究表明，因人類活動所產生的NO2排放量與機動車尾氣排放、工農業活動釋放等高溫燃燒過程及人口密度間的相關性較大[20-21]。可以推斷，隨著東北地區全面振興的推進，東北地區NO2污染會更加嚴重，空氣污染類型會逐漸向經濟更發達、工業化及城鎮化水平更高的區域靠攏。

2.2 時間變化

從圖3(a)中可以看出，東北地區空氣質量分布具有較為明顯的季節特征：空氣污染主要集中在1、2、3、11、12月，表現出夏季的空氣質量較好、春季和秋季次之、冬季的空氣質量最差的規律。東北地區首要污染物的分布也具有一定的時間規律：PM2.5污染在1—3月、10—12月都頻繁出現；相對而言，O3污染主要集中出現在4—9月；東北地區除阜新和雞西外的大部分城市受PM10污染影響較小；此外，遼寧省的部分城市在1—3月、10—12月出現了SO2污染。冬季空氣污染較為嚴重是多種因素共同作用的結果。從自然因素來看，冬季降水較少，多逆溫，不利于污染物運動擴散[22-23]。從社會經濟因素來看，冬季空氣污染嚴重主要受燃煤影響，此外也可能是受焚燒秸稈、燃放煙花爆竹等人類活動的影響。

3 結 語

空氣質量點格圖利用日歷視圖展現了2015年東北地區空氣質量時空分布模式。從圖中可以直觀地看出，東北地區由南至北空氣質量逐漸轉好，空氣質量在一年之中呈現較差—較好—較差的時空變化規律，也能夠使讀圖者識別出不同的首要污染物分布規律。東北地區的空氣污染程度較輕，但其分布時間范圍廣，空氣質量整體較差。此外，頻繁出現的PM2.5、O3和PM10污染說明了東北地區迫切需要調整經濟發展模式，優化產業結構，控制污染物排放，加強區域污染聯防聯治。目前來看，東北地區城鎮化水尚未達到對空氣污染影響由負變正的拐點，經濟的持續增長、人口密度的不斷提高、重化工產業的高速發展都會造成城市環境空氣質量明顯下降[24]。

應用點格圖的空氣質量可視化地圖直觀簡潔地表達了多尺度的空氣質量信息和空氣質量變化的時空模式，有助于提高公眾的環境保護意識，也便于有關機構立足實際問題，以制定切實有效的遏制空氣污染的政策法規。后續的研究將結合定性可視化與定量分析，并使用空氣質量指數數據代替空氣質量等級數據，使分析結果更加直觀精確。

[1] 藺雪芹，王岱.中國城市空氣質量時空演化特征及社會經濟驅動力[J].地理學報, 2016, 71(8):1357-1371.

[2] LI L， QIAN J， OU C Q， et al.Spatial and Temporal Analysis of Air Pollution Index and Its Timescale-dependent Relationship with Meteorological Factors in Guangzhou， China， 2001—2011[J].Environmental Pollution, 2014, 190C(7):75-81.

[3] 郭麗媛，李偉.十一五”期間太原市環境空氣質量及影響因素分析研究[J].環境科學與管理，2014, 39(11):56-61.

[4] 陳輝，厲青，楊一鵬，等.基于分形模型的城市空氣質量評價方法研究[J].中國環境科學, 2012, 32(5):954-960.

[5] 胡軍，許麗忠，張江山.基于改進灰色聚類法的大氣環境質量綜合評價[J].福建師范大學學報(自然科學版), 2012, 28(1):49-54.

[6] 易睿，丁志成.層次分析法在揚州市“十一五”環境空氣質量評價中的應用研究[J].環境科學與管理, 2013, 38(12):154-157.

[7] DIONISIO K L，ARKU R E，HUGHES A F，et al.Air Pollution in Accra Neighborhoods:Spatial，Socioeconomic，and Temporal Patterns[J].Environmental Science & Technology, 2010, 44(7):2270-2276.

[8] 蔣志方.城市空氣質量預測模型與數據可視化方法研究[D]. 濟南：山東大學, 2011.

[9] CLEVELAND R B，CLEVELAND W S.STL: A Seasonal-trend Decomposition Procedure Based on Loess[J].Journal of Official Statistics, 1990, 6(1):3-33.

[10] BIGI A，HARRISON R M.Analysis of the Air Pollution Climate at a Central Urban Background Site[J].Atmospheric Environment, 2010, 44(16):2004-2012.

[11] AIGNER W，MIKSCH S，MüLLER W，et al.Visual Methods for Analyzing Time-oriented Data[J]. IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics, 2008, 14(1):47-60.

[12] 環境保護部.環境空氣質量指數(AQI)技術規定(試行)：HJ 633—2012[S].北京：中國環境科學出版社，2012.

[13] HARROWER M，BREWER C A.ColorBrewer.org: An Online Tool for Selecting Colour Schemes for Maps[J]Cartographic Journal the,2003,40(1):27-37.

[14] WIJK J J V，SELOW E R V.Cluster and Calendar Based Visualization of Time Series Data[C]∥ IEEE Symposium on Information Visualization. [S.l.]：IEEE，1999.

[15] KRAAK M J，ORMELING F J.Cartography:Visualisation of Geospatial Data.[M]. 2nd ed. Harlow: Prentice Hall, 2003.

[16] ZHOU Mengjie，TIAN Jing，XIONG Fuquan，et al.Point Grid Map: A New Type of Thematic Map for Statistical Data Associated with Geographic Points[J].Cartography & Geographic Information Science,2016:1-16.

[17] 潘虹梅，李鳳全，王俊荊，等.基于方法的城市大氣污染評價[J].環境科學與管理, 2008, 33(2):178-180.

[18] ZHOU M，WANG R，MAI S，et al.Spatial and Temporal Patterns of Air Quality in the Three Economic Zones of China[J].Journal of Maps, 2016, 12(1):156-162.

[19] 胡志強，苗健銘，苗長虹.中國地市尺度工業污染的集聚特征與影響因素[J].地理研究, 2016, 35(8):1470-1482.

[20] 李龍，施潤和，陳圓圓，等.基于數據的中國時空分布與人類影響分析[J].地球信息科學學報, 2013, 15(5):688-694.

[21] ZHANG Qiang，GENG Guannan.Satellite Remote Sensing of Changes in NO_x Emissions Over China During 1996—2010[J].Chinese Science Bulletin, 2012, 57(22):2857-2864.

[22] JI D，WANG Y，WANG L，et al.Analysis of Heavy Pollution Episodes in Selected Cities of Northern China[J].Atmospheric Environment, 2012, 50(3):338-348.

[23] 李小飛，張明軍，王圣杰，等.中國空氣污染指數變化特征及影響因素分析[J].環境科學, 2012, 33(6):1936-1943.

[24] 王興杰, 謝高地, 岳書平.經濟增長和人口集聚對城市環境空氣質量的影響及區域分異——以第一階段實施新空氣質量標準的個城市為例[J].經濟地理, 2015, 35(2):71-76.

Mapping Spatial and Temporal Patterns of Air Condition in Northeast China

WANG Rui1，ZHOU Mengjie1，WANG Yiheng1，LIU Yaolin1,2,3

(1. School of Resource and Environmental Science, Wuhan University, Wuhan 430079, China;2. Key Laboratory of Geographic Information Systems, Ministry of Education, Wuhan University, Wuhan 430079, China;3. Collaborative Innovation Center for Geospatial Information Science, Wuhan University, Wuhan 430079, China)

The development of industry in China heavily depends on high energy consumption and high pollution industries, such as coal, steel, electricity, transportation and other traditional polluting industries, which cause serious environmental pollution problems. Northeast is an important heavy chemical industry base and one of the main grain industry producing areas in China. The ecological environment, especially the air quality of northeast China is of great importance. The focus of this study is to create a map representing the spatial temporal pattern of the air condition in northeast China. A calendar view is used to visualize the daily condition of air quality and primary pollutant in each city in 2015, the visualization also adds geographic-referenced information to enable them to express the spatial relationship between the cities. The air condition map provides an efficient way to investigate and understand the current status of air quality and spatial-temporal patterns of air condition in northeast China. This method is helpful for identifying major air pollution issues, raising public awareness of environmental protection, and making an air pollution abatement policy.

air condition; geographic visualization; spatial-temporal pattern; point grid map

王睿，周夢杰，王一恒,等.東北地區空氣質量時空模式的可視化制圖表達[J].測繪通報，2017(8)：88-91.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0262.

2016-12-30

國家科技基礎性工作專項重點項目(2013FY112800)

王 睿(1993—)，女，碩士生，主要研究方向為地理信息可視化。E-mail:jadore@whu.edu.cn

劉耀林。E-mail：yaolin610@163.com

P23

A

0494-0911(2017)08-0088-04