第9期 刘杰等：北京大气颗粒物污染特征及空间分布插值分析 ·1277· 表7克里格插值交叉验证数据结果 Table 7 Cross validation results of Kriging interpolation PM2.5 PM:a 月份 ME MAE RMSE MRE/% ME MAE RMSE MRE/% 3月 -2.59 11.62 15.13 10.87 -1.05 18.3 22.53 14.67 4月 -1.03 5.47 6.61 9.06 2.73 13.96 15.37 18.51 5月 -2.81 10.92 14.55 14.12 0.39 11.8 14.10 8.88 总体误差 -2.14 9.33 12.67 11.31 0.69 14.70 17.69 13.99 且与软件本身对克里格函数参数最优拟合算法实现 月均拟合值为100.7g·m3,具有较好的预测精 的完善性有关.不同插值算法在不同研究对象中的 度.反复的交叉验证结果也显示出较好的拟合效 使用，均需结合实际情况，并对结果加以验证分析和 果，整个区域面各经纬网格上的颗粒物浓度预测结 评价35-]，而同样的插值算法对不同时间的不同颗 果具有一定代表性.同理，可对3一5月的PM25和 粒物浓度，也会表现出不同的插值效果.通过交叉 PM。分布情况进行分析，总体而言，当前北京颗粒物 验证结果，平均相对误差显示基于双调和格林函数 污染主要以PM25污染为主，各区域均处于不同程度 的径向基插值效果略好，其对PM2s和PM。插值的 的污染状况下，污染区域总体呈现南高北低的特 平均相对误差分别为8.77%和13.07%，且易操作， 征，这与赵晴等)对2007年北京及周边地区大气颗 计算量小，是一种较好的选择，其插值结果具有一定 粒物区域污染特征进行研究所得出的结论基本相 的代表性.通过此种空间插值的方法，可外推预测 符.其中，城六区长期持续地处于PM2,污染，除了 整个北京地区任一地理位置的颗粒物月平均质量浓 气象因素等影响之外，分析表明主要是以各种人为 度，而不仅仅是35个监测点的观测结果，可直观表 源有关].郊区污染通常来自于城区及周边区域 征颗粒物在北京的分布特征， 污染输送，如南部地区严重的颗粒物污染，除了与该 3.3分析讨论 区域的工业扬尘、气象、地势等因素有关外，往往还 根据插值结果，可对照表2对各区域颗粒物污 受到周边省市如河北、天津、山东等偏南地区的污染 染级别进行分析.与表3对污染级别划分的不同之 输送[39)；尤其在持续南风的作用下，河北地区对北 处在于，应用空间插值的方法，可预测出35个监测 京颗粒物的贡献率甚至可高达50%~70%〔01.颗 点以外的未知区域的颗粒物平均质量浓度，这使得 粒物的传输与转化对北京区域性污染特征的影响较 北京地区每个区域面乃至每个经纬网格上颗粒物的 大，但具体程度仍需进一步观测、解析并提供充分、 污染级别都可以直观体现出来，在时间序列完整的 有效的证据 基础上提高了空间分辨率，并由此表征出了每个监 测点的区域代表性.由图4和图5可以看出北京 4结论 3-5月颗粒物污染均呈一定的区域特征，并可得出 (1)由35个监测站点得出的北京2013年3~5 颗粒物质量浓度的频数分布.以图4(a)为例，2013 月1h质量浓度均值具有相同完整的时间序列.根 年3月北京PM25质量浓度频数较高的范围为85~ 据其换算的质量浓度月均值可知，3月份和5月份 135ug·m-3.其中，城六区长期处于PM2轻度污染 颗粒物污染级别为PM2,轻度污染，4月颗粒物污染 (Ⅲ级)，污染较重区域主要集中在朝阳区，其长期 级别为良；期间PM25和PMo的日均质量浓度限值 处于PM2.5中度污染(V级)：郊区污染较重区域主 达标率分别为57.8%和79.5%，二者的3-5月质 要集中在房山区，其长期处于PM2s中度污染(V 量浓度1h均值相关系数分别达0.97、0.87和 级)，密云县受颗粒物污染最轻，其长期处于良（Ⅱ 0.82,存在特别显著的线性相关关系. 级)，其中京东北密云水库的测点基本表征了东北 (2)结合颗粒物质量浓度的MATLAB空间插 部区域的洁净空气特征，较具代表性。此外，插值结 值方法及交叉验证结果的对比分析可知，径向基函 果可预测区域面上任一经纬网格的颗粒物质量浓度 数插值和克里格插值效果差异不大，径向基插值易 月均值.以交叉验证的第一次随机抽取计算为例， 操作，计算量小，且其最小曲率的插值方法可获得连 点位9（植物园）的实测浓度月均值为114.5g· 续光滑的拟合曲面，在区域污染局部变异性较小时 m3,在将其抽取出来作为验证集时，该点位的浓度 可获得精度较好的插值结果，该方法所得插值结果第 期 刘 杰等 ： 北 京大气颗粒物污染特征及 空 间分布 插值 分析 ■ ■ 表 克 里格插值交叉 验证数据结果 月 份 月 — 月 月 总 体误差 丨 丨 且与软件本身对克里格 函数参数最优拟合算法实现 月 均拟 合值 为 , 具有 较 好 的预 测 精 的 完善性有关 不同 插值算法在 不同 研究对象 中 的 度 反复的 交叉验证 结果 也 显 示 出 较 好 的拟 合效 使用 均需结合实 际情况 , 并对结果加 以 验证分析和 果 , 整个区 域面各经 纬 网 格 上的 颗粒物 浓度预测 结 评价 , 而同 样的插值算法对不同 时 间的不 同 颗 果具有 一 定 代表性 同 理 , 可 对 — 月 的 ？厘 和 粒物浓度 也会表现 出 不 同 的 插值效果 通 过交叉 分布情况进行分析 总 体而言 , 当 前北京颗粒物 验证结果 , 平均相 对误差 显示 基 于 双调 和格林函 数 污 染主要 以 污 染 为主 , 各 区域 均处于 不 同 程度 的径向 基插值效果 略好 其对 和 。 插值 的 的 污染状况 下 污 染 区 域 总 体 呈现 南 高 北低 的 特 平均相 对误差分别 为 和 , 且易 操作 , 征 , 这 与赵晴等 对 年北京及周边地 区大气颗 计算量小 是 一 种较好 的选择 , 其插值结果具有一 定 粒物区 域污 染 特征 进行研究所 得 出 的 结论 基本相 的代表性 通 过此种 空 间 插值 的 方法 可 外推 预测 符 其 中 , 城六 区 长 期持续地处 于 污染 , 除 了 整个北京地 区 任一 地理位置 的颗粒物月 平均 质量浓 气象因 素等影响之外 , 分析 表 明 主要是 以 各种人为 度 , 而不仅仅是 个 监测点 的 观测 结果 , 可 直 观表 源有关 郊 区 污 染 通 常来 自 于 城 区及 周 边 区 域 征 颗粒物在北京 的分布 特征 污 染输送, 如 南部地 区 严重的颗 粒物 污 染 除 了 与该 分析 讨论 区域 的 工业扬尘 、 气 象 、 地势 等 因 素 有 关外 往往还 根据 插 值结果 , 可 对 照表 对各 区域颗 粒物污 受 到周 边省市如河北 、 天津 、 山 东等偏 南地 区 的 污染 染 级别进行分析 与表 对污染 级别划 分的 不 同 之 输送 ； 尤其在持续 南 风 的 作 用下 河 北 地 区对北 处在于 应用 空 间插值 的 方法 , 可预 测 出 个监测 京颗粒物 的 贡 献率甚至 可 高达 颗 点 以 外 的 未 知 区域 的颗粒物平 均质量浓度 , 这使得 粒物 的传输与转化对北京 区 域性污染 特征 的 影响 较 北京地区每个 区域面乃 至每个经讳 网格 上颗粒物 的 大 , 但具体程度仍需 进一 步 观测 、 解析并提供充 分 、 污染级别都可 以直观体现 出来 , 在 时 间 序 列 完 整 的 有效 的 证据 基础上 提高 了 空 间 分辨率 并 由 此表征 出 了 每个监 测 点 的 区域代 表性 由 图 和 图 可 以 看 出 北 京 — 月 颗粒物污染均呈一 定的 区 域特征 并可得 出 ( 由 个监测 站点得 出 的北京 年 颗粒物质量浓度 的 频数分布 以 图 为例 月 质量浓 度均值具有 相 同 完 整 的 时 间 序 列 根 年 月 北京 质量浓度频数较高 的 范 围 为 据其换算 的 质量浓 度 月 均 值 可知 , 月 份和 月 份 其中 , 城六区 长 期处 于 轻度 污染 颗粒物 污染级别为 轻 度 污染 , 月 颗粒物 污染 级 ) , 污染 较重 区 域主要集 中 在朝 阳 区 , 其长 期 级别为 良 ； 期 间 ？》 和 的 日 均质 量 浓度 限 值 处 于 中 度污染 ( 级 ) ； 郊区 污染 较重 区域 主 达标率分别 为 和 , 二者 的 — 月 质 要集 中 在房 山 区 , 其 长 期 处于 度 污 染 ( 量 浓 度 均 值相 关 系 数 分 别 达 、 和 级 ) , 密 云县受 颗粒物污 染最 轻 , 其长 期处于 良 ( 存在特别 显著 的线性相关关系 级 ) , 其中 京 东北 密 云 水 库 的 测 点 基本 表 征 了 东 北 ( 结 合颗粒物 质量 浓 度 的 空 间 插 部区 域的 洁净空气特征 较具代表性 此外 插值结 值方法及交叉 验证结 果 的 对 比 分析可 知 径 向 基 函 果可预测 区 域面上任 一 经纬 网 格 的 颗粒物质量浓度 数插值和克里格插值效果 差异 不大 , 径 向基 插值易 月 均值 以 交叉 验证 的 第 一 次 随机抽 取计算 为 例 , 操作 , 计算量小 且其最小 曲 率的 插值方法可获得连 点位 植物 园 ) 的 实 测 浓 度 月 均值 为 续光滑 的拟合曲 面 在 区 域 污 染局部变 异性 较小时 , 在将其抽 取出 来作 为验证 集时 , 该点位的 浓度 可获得精度 较好的 插 值结果 该方法所 得插 值结 果