福州市PM_2.5濃度分布的空間插值方法比較

摘要：本文對(duì)福州市城區(qū)PM2.5濃度的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，具體利用4種常用插值方法進(jìn)行空間插值，最后利用交叉驗(yàn)證對(duì)插值結(jié)果進(jìn)行誤差分析，旨在綜合分析空間插值方法的精度。分析結(jié)果顯示：簡(jiǎn)單克里金的插值結(jié)果是最接近于實(shí)測(cè)值，而其他三種插值方法的插值結(jié)果相差不大；簡(jiǎn)單克里金的指標(biāo)排名和也明顯優(yōu)于其他幾種方法。此外，PM2.5季節(jié)性分布特征對(duì)插值結(jié)果有明顯影響，夏、秋兩季的插值精度較高，而春季是四個(gè)季節(jié)中插值精度最低的。

關(guān)鍵詞：PM2.5濃度；空間插值；方法比較

中圖分類號(hào)：X830.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-672X（2018）06-0177-01

DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2018.06.106

Abstract ： A data exploratory analysis of PM2.5 concentration monitoring data in Fuzhou urban area was conducted， and four commonly used interpolation methods were used for spatial interpolation. Finally， cross-validation was used to analyze the interpolation results for error analysis， and the spatial interpolation method was comprehensively analyzed. Accuracy. The analysis results show that the simple Kriging interpolation result is the closest to the measured value， while the interpolation results of the other three interpolation methods are not much different； the simple Krigings index ranking is also significantly better than the other methods. The seasonal distribution characteristics of PM2.5 have a significant impact on the interpolation results， and the interpolation accuracy is higher in summer and autumn， and the spring is the lowest in the four seasons.

Keywords： PM2.5 concentration； Spatial interpolation； Method comparison

空間插值是根據(jù)已有空間數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未知空間數(shù)據(jù)的方法。隨著ArcGIS和計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，空間數(shù)據(jù)插值的應(yīng)用越來越廣泛。丁卉等[1]采用三種空間插值方法對(duì)珠三角地區(qū)62個(gè)大氣環(huán)境自動(dòng)監(jiān)測(cè)站的空氣污染物濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值，結(jié)果顯示克里金法插值效果最佳；李杰等[2]利用石家莊趙縣100個(gè)點(diǎn)的PM2.5數(shù)據(jù)，采用三種常用插值方法進(jìn)行插值，結(jié)果表明，協(xié)同克里金插值的精度最高；劉妍月等[3]對(duì)長(zhǎng)沙市某時(shí)刻的PM2.5濃度進(jìn)行空間插值，結(jié)果表明克里金插值法能較好的反映出PM2.5濃度分別特點(diǎn)，但精度有待提高；許亞輝等[4]利用反距離加權(quán)插值法分析了南京市城區(qū)PM2.5分布情況。

本文對(duì)福州市城區(qū)的PM2.5濃度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)探索性分析，并利用4種常用的空間插值方法進(jìn)行插值，最后利用交叉驗(yàn)證對(duì)插值的結(jié)果進(jìn)行誤差計(jì)算，綜合分析了空間插值方法的精度。

1 數(shù)據(jù)來源

本研究的PM2.5質(zhì)量濃度數(shù)據(jù)來源于2016年12月1日～2017年11月30日福州市環(huán)境監(jiān)測(cè)中心站22個(gè)空氣自動(dòng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。22個(gè)自動(dòng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)包含5個(gè)國(guó)控監(jiān)測(cè)點(diǎn)、7個(gè)市控監(jiān)測(cè)點(diǎn)，10個(gè)區(qū)控監(jiān)測(cè)點(diǎn)。通過分季節(jié)PM2.5的日均值折線圖，選取數(shù)據(jù)波動(dòng)較大的4月16日、7月21日、10月23日、1月11日的數(shù)據(jù)分別代表春夏秋冬四個(gè)季節(jié)的PM2.5來進(jìn)行空間插值。對(duì)四個(gè)日期的PM2.5質(zhì)量濃度進(jìn)行分析，結(jié)果表面福州PM2.5濃度分布具有明顯的季節(jié)性特征，即春季平均濃度最高，其次是冬季，夏季和秋季較低，均方差結(jié)果顯示，春季最高，冬季次之，秋季最低（表1）。

2 方法介紹

2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

ArcGIS提供了直方圖、正態(tài)QQ分布圖、趨勢(shì)分析等數(shù)據(jù)分析方法，其中直方圖顯示數(shù)據(jù)的概率分布特征以及概括性的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，正態(tài)QQ分布圖檢查數(shù)據(jù)的正態(tài)分布情況，而趨勢(shì)面分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)在某個(gè)方向上是否有分布趨勢(shì)。本文應(yīng)用這三種方法分別對(duì)4個(gè)季度的樣點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

本文選取了應(yīng)用較為廣泛的反距離權(quán)重插值法、徑向基函數(shù)法這兩種確定性插值方法，以及普通克里金插值、簡(jiǎn)單克里金這兩種的統(tǒng)計(jì)插值方法。利用地理信息的ArcGIS軟件實(shí)現(xiàn)空間插值。

2.2 插值結(jié)果驗(yàn)證

以平均誤差（ME）、均方根誤差（RMS）、平均相對(duì)誤差（MRE）作為插值結(jié)果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。平均誤差指測(cè)量值與預(yù)測(cè)值之間的平均差值，反應(yīng)預(yù)測(cè)誤差的整體分布情況。

均方根誤差指明模型預(yù)測(cè)結(jié)果與測(cè)量值的接近程度，此值越小越好。

3 結(jié)果與討論

3.1 空間插值結(jié)果

從表2可以看出，4種分析插值方法中，簡(jiǎn)單克里金的平均誤差為正，而其他3種方法的平均誤差均為負(fù)，說明簡(jiǎn)單克里金的插值整體上是略高于實(shí)測(cè)值，其他3種則是低于實(shí)測(cè)值。從均方根誤差大小看，簡(jiǎn)單克里金的插值結(jié)果最接近于實(shí)測(cè)值，可見其插值精度最高、誤差最小，而其他3種插值方法的插值結(jié)果相差不大；從平均相對(duì)誤差看，也是簡(jiǎn)單克里金的相對(duì)誤差最小，可見相對(duì)于測(cè)量值來說，簡(jiǎn)單克里金的插值也是最為準(zhǔn)確的。對(duì)4種插值方法的3個(gè)評(píng)價(jià)參數(shù)分別排名，然后求和得到表3?？梢钥闯?，簡(jiǎn)單克里金的指標(biāo)排名和明顯優(yōu)于其他幾種方法，普通克里金插值和徑向基函數(shù)法幾乎不相上下，反距離權(quán)重插值法則是最差的。

3.2 季節(jié)對(duì)插值結(jié)果的影響

4種方法的插值結(jié)果，夏、秋兩季的RMS明顯小于春、冬季，說明夏、秋兩季的插值精度較高，而春季是4個(gè)季節(jié)中插值精度最低的，可見PM2.5的季節(jié)性分布特征對(duì)插值結(jié)果有明顯影響。

4 結(jié)論

對(duì)比4種插值方法，簡(jiǎn)單克里金的插值結(jié)果最接近于實(shí)測(cè)值，而其他3種插值法的插值結(jié)果相差不大；簡(jiǎn)單克里金指標(biāo)排名和明顯優(yōu)于其他方法。但是，簡(jiǎn)單克里金插值雖然是幾種方法中插值效果精度最高的，其RMS值也達(dá)到12.11，說明方法的精度還不是非常理想。

4種方法的插值結(jié)果，夏、秋兩季的RMS明顯小于春、冬季，說明夏、秋兩季的插值精度較高，而春季是4個(gè)季節(jié)中插值精度最低的，可見PM2.5的季節(jié)性分布特征對(duì)插值結(jié)果有明顯影響。

參考文獻(xiàn)

[1]丁卉，余志，徐偉嘉等. 3種區(qū)域空氣質(zhì)量空間插值方法對(duì)比研究[J].安全與環(huán)境學(xué)報(bào)，2016，16（3）：309-315.

[2]李杰，翟亮，桑會(huì)勇等.PM2.5濃度插值中不同空間插值方法對(duì)比[J].測(cè)繪科學(xué)，2016，41（4）： 50-55.

[3]劉妍月，李軍成.長(zhǎng)沙市大氣中PM2.5濃度分布的空間插值方法比較[J].環(huán)境監(jiān)測(cè)管理與技術(shù)，2016，28（2）：14-18.

[4]許亞輝，周蕾，倪海峰等.基于反距離加權(quán)空間插值方法的南京老城區(qū)PM2.5的空間分布研究[J].中國(guó)科技信息，2014，（16）：48-49.

收稿日期：2018-04-17

作者簡(jiǎn)介：周淑玲（1985-），女，研究生，工程師，研究方向?yàn)槲廴驹幢O(jiān)督性監(jiān)測(cè)及企業(yè)自行監(jiān)測(cè)。