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粵港珠三角區域空氣污染的空間自相關分析

2016-01-14 17:39:42曾禮祥
科技資訊 2015年5期
關鍵詞:分析

摘 要:選取2012年1月—12月粵港珠三角區域15個空氣污染監測網絡子站監測的數據,根據各個區域的空氣污染數據進行空間自相關研究。在研究時段內,全局Moran's I結果表明:在2012年1月、4月、5月、6月、8月、9月、11月中,粵港珠三角區域15個監測站的空氣污染指數的全局Morans I為負值,即存在負空間自相關。而在2012年2月、3月、7月、10月、12月中,15個監測區域的空氣污染指數的全局Morans I為正值。但Z(I)檢驗統計量的結果來看這種空間格局不顯著。故空間分布呈現隨機分布。

關鍵詞:空氣污染 全局空間自相關 分析

中圖分類號:F301 文獻標識碼:A 文章編號:1672-3791(2015)02(b)-0000-00

作者簡介:曾禮祥(1988-),男,廣東梅州人,碩士研究生,研究方向:金融統計與風險管理。

引言

由于粵港珠三角區域城市的發展和人口的增長,隨之出現了很多與環境問題,特別是空氣污染問題。由于空氣污染問題不僅僅是一個地區的問題,還是一個區域性的問題。治理空氣污染問題僅靠某個城市自身的改善是不完全的,還必須關注到區域間的空氣流轉和影響??臻g自相關分析方法能較好的分析空間關系[1],而且運用空間自相關方法對區域空氣污染研究尚不多見,特別是對于粵港珠三角區域。

1 數據來源

本文的空氣污染指數(API)數據選取自粵港珠三角區域空氣監測網2012年監測報告。選擇2012年1月—12月的每月的空氣污染指數。

2 粵港珠三角區域的空氣污染的鄰近矩陣

根據粵港珠江三角洲區域空氣監控網絡子站的空間分布,可得到15個監控網絡子站的鄰近狀況。根據鄰近關系原則[2],可得滿足鄰近性的空間權重矩陣為:

3 空氣污染的全局空間自相關分析

利用數據及Matlab軟件[3],計算全局Morans I及其檢驗的標準化統計量Z(I),結果如表3.1所示。

表3.1 2012年粵港珠三角區域空氣污染指數的全局Morans I及其檢驗

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

從表3.1可以看出,在2012年1月、4月、5月、6月、8月、9月、11月中,粵港珠三角區域空氣污染指數的全局Morans I為負值,即存在負空間自相關。這說明空氣污染在空間分布上出現差異,其特征是:空氣污染較高的區域相對地趨于和較低的空氣污染區域相鄰,或是較低的空氣污染區域相對地趨于和空氣污染較高的區域相鄰。不過從Z(I)檢驗統計量的結果來看這種空間格局不顯著。而在2012年2月、3月、7月、10月、12月中,空氣污染指數的全局Morans I為正值,即這五個月空氣污染在空間上呈現出相似值之間的聚集現象,其特征為:較高空氣污染的區域,其周圍區域空氣污染也比較高,或是較低空氣污染的區域,相鄰區域的空氣污染也比較低。但對全局Morans I檢驗的結果并不顯著。

4 結論

本文從2012年1月—12月粵港珠三角區域15個空氣污染監測網絡子站監測數據出發,根據空氣污染數據,應用空間統計分析方法,客觀上證明了在研究時段內,空氣污染在粵港珠三角區域的空間分布呈現隨機分布。

參考文獻

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

[2] 華娟,涂建軍,孔露平等. 基于空間自相關的重慶區域經濟時空差異研究[J].西南 大學學報(自然科學版),2012,34(10):118-123.

[3] 馮昕,杜世宏,舒紅.空間權重矩陣對空間自相關的影響分析—以我國腎綜合征出血 熱疾病為例[J].武漢大學學報(信息科學版).2011,36(12):1410-1413.

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