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粤港珠三角区域空气污染的空间自相关分析

2016-01-14曾礼祥

科技资讯 2015年5期
关键词:空气污染分析

摘 要:选取2012年1月—12月粤港珠三角区域15个空气污染监测网络子站监测的数据,根据各个区域的空气污染数据进行空间自相关研究。在研究时段内,全局Moran's I结果表明:在2012年1月、4月、5月、6月、8月、9月、11月中,粤港珠三角区域15个监测站的空气污染指数的全局Morans I为负值,即存在负空间自相关。而在2012年2月、3月、7月、10月、12月中,15个监测区域的空气污染指数的全局Morans I为正值。但Z(I)检验统计量的结果来看这种空间格局不显著。故空间分布呈现随机分布。

关键词:空气污染 全局空间自相关 分析

中图分类号:F301 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2015)02(b)-0000-00

作者简介:曾礼祥(1988-),男,广东梅州人,硕士研究生,研究方向:金融统计与风险管理。

引言

由于粤港珠三角区域城市的发展和人口的增长,随之出现了很多与环境问题,特别是空气污染问题。由于空气污染问题不仅仅是一个地区的问题,还是一个区域性的问题。治理空气污染问题仅靠某个城市自身的改善是不完全的,还必须关注到区域间的空气流转和影响。空间自相关分析方法能较好的分析空间关系[1],而且运用空间自相关方法对区域空气污染研究尚不多见,特别是对于粤港珠三角区域。

1 数据来源

本文的空气污染指数(API)数据选取自粤港珠三角区域空气监测网2012年监测报告。选择2012年1月—12月的每月的空气污染指数。

2 粤港珠三角区域的空气污染的邻近矩阵

根据粤港珠江三角洲区域空气监控网络子站的空间分布,可得到15个监控网络子站的邻近状况。根据邻近关系原则[2],可得满足邻近性的空间权重矩阵为:

3 空气污染的全局空间自相关分析

利用数据及Matlab软件[3],计算全局Morans I及其检验的标准化统计量Z(I),结果如表3.1所示。

表3.1 2012年粤港珠三角区域空气污染指数的全局Morans I及其检验

月份

Morans I

Z(I)

2012年1月

-0.1733

-0.3712

2012年2月

0.2500

1.1714

2012年3月

0.2605

1.2096

2012年4月

-0.0170

0.1983

2012年5月

-0.0100

0.2249

2012年6月

-0.1503

-0.2874

2012年7月

0.1019

0.6316

2012年8月

-0.0503

0.0770

2012年9月

-0.0081

0.2308

2012年10月

0.0148

0.3139

2012年11月

-0.1305

-0.2153

2012年12月

0.0025

0.2694

从表3.1可以看出,在2012年1月、4月、5月、6月、8月、9月、11月中,粤港珠三角区域空气污染指数的全局Morans I为负值,即存在负空间自相关。这说明空气污染在空间分布上出现差异,其特征是:空气污染较高的区域相对地趋于和较低的空气污染区域相邻,或是较低的空气污染区域相对地趋于和空气污染较高的区域相邻。不过从Z(I)检验统计量的结果来看这种空间格局不显著。而在2012年2月、3月、7月、10月、12月中,空气污染指数的全局Morans I为正值,即这五个月空气污染在空间上呈现出相似值之间的聚集现象,其特征为:较高空气污染的区域,其周围区域空气污染也比较高,或是较低空气污染的区域,相邻区域的空气污染也比较低。但对全局Morans I检验的结果并不显著。

4 结论

本文从2012年1月—12月粤港珠三角区域15个空气污染监测网络子站监测数据出发,根据空气污染数据,应用空间统计分析方法,客观上证明了在研究时段内,空气污染在粤港珠三角区域的空间分布呈现随机分布。

参考文献

[1] Haining R. Spatial Data Analysis: Theory and Practice [M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2003.

[2] 华娟,涂建军,孔露平等. 基于空间自相关的重庆区域经济时空差异研究[J].西南 大学学报(自然科学版),2012,34(10):118-123.

[3] 冯昕,杜世宏,舒红.空间权重矩阵对空间自相关的影响分析—以我国肾综合征出血 热疾病为例[J].武汉大学学报(信息科学版).2011,36(12):1410-1413.

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