2018年昆明市大气首要污染物特征分析
张淼1，袁凌云―2，滕梦凡1
（1.云南师范大学信息学院，云南昆明650500 ；
2.云南师范大学民族教育信息化教育部重 验室，云南昆明650500）闵的读音
摘 要：昆明市作为“一带一路”的 南 ，也是面向东南亚地区的重要门户，近年来出现了一些空气污 ，如2015年每个 监测站点均出现了浓度超 ，有必要对不 类间大气污染物的相关关系"及各自的演变特征进行分析％与此同时， 研究者对空气质量的评价仅使用 PM 2.浓度 ， 了 类的大气污染物，并且少分析不同污染物之间相关关系％ , 昆明市 研究区，对2018年昆明市不 类的大气污染进行深入的探究％研究 ，昆明市的4中首 气污染物为PM 2.、 PM 10 N02、 O 3, 浓度值总 高、 的季节 % 9 份的4种首 污染物含量最低，此时的空气质量最好％春、夏季节O 3、PM 2.、PM 】。含量对昆明市的大气污染的影响占主导地位，其中3月份的4种首要污染物浓度都非常 高，均超过国家规定的一级浓度限值％各污染物之间表现出较强的相关性，如冬季的PM 2.与PM 10有显著的正相关关系，NO ?的浓 度与O 3的浓度存在 彼长的 ，有较强的负相关关系％
关键词：空气污染；Pearson 相关系数；首 污染物；相关性中图分类号：X82 文献标志码：A 文章编号：1671 -1602 （2020） 24-0137 -041
近年来，随着中国经济的高速发展，工业化、城市化进程的加 剧以及民用汽车拥有
长，导致细 空气污染
愈发严重⑴％资源大 气体污 排
空气质量污染
每况愈下，
同时也越来越 关注⑵％空气质量污
种类通常分为六种，即S02、NO 2、CO 、O 3、PM 2.5以及PM 10,
中
细 PM 2,5和 空环境中的O 3是两种核心污
⑴％有研究结
表明,pm 2,5附带有毒的重金属离子，且在大气中
时间
长、
距离远，极难消散％漂浮在空气中的细 会通过呼吸系
入人体，轻则会
呼 感染，重则
癌症和导致死
〔"％另外，O 3 氧化物（NO 2等）
一定
生化学反应，氮氧化物浓 加会导致低空环境中的臭氧浓度
增加⑺％
年来，随着我国“一带一路”战略的提出以及生态环境保护
，
城空气质 题
关注，包括空气质 为
好 南 ％昆 作为“一带一路”
南重镇，
向
东南 重要门户，近年来 一些空气污染事件，如
2015年昆
监测站点均 污染物浓
；2018
年，政 行 战、乡村振 经 战略，农村经济得
到有效的发展，但是也造成了空气质量降低的情况％
已有的研究结果表明，昆 2001 -2010年的空气质量总体 保持较为良好的水平⑼，处于中国主要城市的前列％ 2013时昆明市
召 “南 会”突破自己的励志语
城市建筑工 加以及交通 过
载，各地面监测站点的可吸入颗粒物（PM 10、PM ?.）均处于较高水，空气质 ，优良天数有所 ［⑼％ 2015年，昆大 城区污染事件，东 场站点区域
级重度污染，空气质量急剧恶化〔⑴％因，有 大气污 演
特
行分析％ 同时，大多研究者对空气质
党校校长价 用
pm 2,5浓
，而忽略 他主要大气污染物，并且
分析空
气首要污染物之间相关关系⑻％另外，有研究结果表明，空气质量 污 间 着
相关性，能相互〔⑷，分污 之间的相关关系对大气污染治理和控制具有重 义％
掌握空气质量污
相互
制大气污染、改善区域空
气质量、调
业结构
％本 于 空气质 时发布平
（AQI ）公布的2018年昆
个地面监测站点（
场、关
、 新、东风东路、
山、龙泉镇、西山 公园）的空
气污 浓
时 为 。运用Pearson 相关系
|
方法建立污
浓
相关性分析模型，分 个监测站点不同污
间的相关关系，为 昆 空气质 科学 和
理论
％
2
区与数据源
2. 1 研究区概述和实验数据来源
昆 于中国版图
南端，是中国实施“一带一路”计划
的西南重镇，属于高原西南季风气候区，气候的变化主 带气团与
南季 ［⑸％ 制和改善昆 空气质 “一带一路”
战略 ％研究区及地面站点的空间分布如图1所示％
图1昆明市地面站点空间分布图
Ficure 1 Spatiai distriCution of ground PM 2 5 monitoring sites in Kunming.
: 自然科学基金资助 （61561055）%
作者简介：张 （1994.11—），女，贵州安顺人，硕士研究生，云南师范大学信息学院，研究方向：物联网数据挖掘与分析%
袁凌云（1980—），女，云南昭通人，教授，博士，主要研究方向：物联网技术、无线传感网络，RFID 技术等％
凡（1992—），男，江苏南京人，硕 研究生，研究方向：人工 、地理 息系统％
-1
37
检测与分析
地面监测站点均位于昆明市市区，北部和东南部地区均为人口
稀少的山区，空气质 好％
2. 2 实验数据来源
本研究 为
城市空气质量实时平台（AQI ）发布的昆个
监测站点（ 场、关、 新、东东路、山、龙泉镇、西山 公园）2018年空气污
时浓据，其中污染物种类包含S02、NO ?、CO 、O 3、PM ?.和PM 】。等%
2. 3 数据预处理
由于物理传感器的故障以及数据传输过程中的错误和丢失，导
致 会 失、异、重复 ％
所 异常
!需 行预处理％本研究对重复数据进行筛选并保
后一重复
， 重复 行 ％ 失 行
随 、均 填 方
行补全操作，较为科学的补
失％
根据污
规定的污 浓 范围，对不同空气质量
污 选 范围也不同，分别为：二氧化硫（S02）为0~650憾 /m 3，二氧化氮（N02）为0〜700）g/m 3，可吸入颗粒物（PM10） 为 0~ 500）g/m 3，细颗粒物（PM2. 5 ）为 0 ~ 500）g /m 3，臭氧
（03）为 0 〜400）g/m 3, 一氧化碳（CO ）为 0~14）g/m 3，并剔除
>900和<0）g/m 3的异常值，得到本文研究所使用的基础数据集％
3空气污染度相关性模型构
3. 1 Pearson 相关系数
Pearson 相关系一种较为经典的统计学方法，通常适用来衡
量两种变量之间的相关关系，
相关、负相关并且 服
态分布％在计 一个样本集中的两个 相关性时通常用Pearson
相关系数P 值来衡
间的相关
，P 范围为+ -1,
1], P I 越接近-1表示负相关性越强，P 丨
越接近1表 相
关性越强％
3. 2首要污染物相关性模型的构建
本文就大气 污 间的关系构建了基于Pearson 相关系数 的相关性模型，模型过程分为 预处理、数据输入、结 和
结果检验四个部分％ 预处理部分首先通过对原有 行筛
选、计
为
，选 7个站点的小时 6
种污染物（S02、NO 、CO 、O 3、PM 10、PMJ 中的首要污染物， 根据空气质量分
（IAQI ）
污 浓度限 及空气质量
污 分 计算公
⑴所％
IAQ! + !#!
/ 、
IAQ!二 一（element - ）*（ ） + !QA （ （1）
通过式（1）计算出大气污染物分指数，并定义为IAQA ，满足 IAQA >50条件的污染物X ，确定IAQA 为首要污染物空气质量分指
数，x 为污染物，IAQA 为首要污染物浓度的限值LP t 对应的空气
质量分指数，IAQA 为首要污染物浓度的限值LP 。对应的空气质量
表1
昆明市7个站点四个季节的首要污染物
分指数，elemeni 为X 的浓度值%经过上一步的数据处理及对首要污
选之后再进行统计计算，分别计
日均、月均、季均作
为模 二步输入，同时需运用Shapiro 检验方法检验统计的数据
否符合正态分布，根大气 污 分别
行匹配分成
N ，构建出相关系
，统计每
方'
并计
Pearson 相关性系数%模 三步根据相关系数
别每
相关性，最后通过T 检验判别相关性的
合理性%建模过 图2所示%
图2首要污染物相关性分析模型
Figure 2 Correlation analysis model of primars pollutants.
4实验结果与分析
4. 1首要污染物分析
本文根据《环境空气质量指数AQI 技术规定》统计出每个季度
污 ，如表表1所示%由表1可，细 PM 2.、可吸
入颗粒物PM ]。、N02、O 3为昆明市空气质量首要污染物，冬春季节 空气污 为严重，其中03春季浓
， 季节空气质
好% 昆 个站 来 , 季 O 3
25%, 季
昆明城区PM 2.出现的概率高达72% , PM 10出现的概率达到了 29% ,
夕卜，N0 为14%%春季昆明城
污
PM 2.、
PM ]°分别出现的概率高达100%、72%，与秋季相同，NO 2出现的
为 29%% 季 污
PM 2.5 29%% 季
没有首要污 %由此可知，昆 城区空气污 主要的
污
为PM 2.，次 污
为PM 10、NO 、O 3 %
春季节为昆
明的干季， ，导致地面的扬尘增多，雨水 沉降和冲刷作
用 ，再加
季 和其他的人
动导致PM 2.浓 -
，成为昆
主
污 % 季节为昆明的湿季，降
多, 水 空气中 细 沉 作用 , 且 不
生扬尘，有效的降低了 PM 2.5、PM 10的浓度％此外，夏秋季节的风速
一个重
因素，有研究结果表明， 〉4m/%时可 减
低空气中的PM 2.与PM 10的浓度[⑶，强力的风速对细颗粒物有着稀
释和转移作用％
4. 2首要污染物的季节浓度变化
由3. 1节可知，昆明市空气质量首要污染物为PM 2.、PM 10和
no 2、O 3%
空气质量污 浓 因素很多，不同的季节，相同污
化各有差异％不同区域的4个 污 浓 季节
变化特征，如图3所示（浓度单位为憾/m 3）%
Table 1 Primaiy polluints io four asons at ven stationo in Kunming.
时间/站点碧鸡广场关上呈贡新区西山森林公园金鼎山东风广场龙泉镇冬季P (2.5
PM »s 、PM 10/
PM “、PM 10
PM 2.、N&PM 2.春季PM 2.5、PM 10、NO 2
祝福语英语
PM ?.、PM 10
PM 2.
PM 2.5、PM 10PM 2.5、PM 10
卷耳诗经注音
PM ：.、PM 10
PM 2.、N&
夏季PM 2.5
PM 2.5
/////秋季
//
/
/
/
/
/
138
碧鸡广场
-»-NO2-B-O3-A-PmlO-><-Pm2.5
呈贡新区
--»-O3-*-PmlO-x-Pm2.5
关上
—*-NO2-»-O3-A-PmlO-x—Pm2.5
图3昆明市7个站点首要污染物季节浓度变化
Ficure3Seasonal concentration changes of primars poiutantr at7sites in Kunmin.
图3中黄色，浅绿色，蓝色，淡蓝色，分别表示PM2,5、PM10、no2、O3的浓昆个监测站季节变化趋势%由图可知！每个监测站空气质量污浓度均在春季!季次之，夏季、秋季污浓，形I “V”型趋势％趋可能原因是冬季、春季多，风速过大会将尘粒带到空中，形大风浮尘、扬沙，导致PM2,5!PM］。浓度过高减低了空气质量［⑹，此外有研究结果表明!
昆春季空气污主要原因他污所致［⑺％季节空气的湿大，且伴随着高频过程，使得空气中的PM/!PM10吸附在雨水表面而落至地面，使得浓度%
PM2,5和PM10主要来源于交通排放、建筑粉尘以及燃煤取暖等，碧鸡广场、东东路站点位于昆带⑴，人口和交通的密，早中晚均通，汽车尾气的大量排放，使域的二次污（NO：等）为空气质量污染物⑴％呈贡新区区域目前建设地，其首要空气质量污染物为PM2,5，中一部分就来源于建尘％山是昆工业区为集中，空气质量污主要来源于、工业废气排放等，使得PM10浓度最高⑴％龙泉镇位于昆明市城区北部⑴，是地铁经之地！因此导致此区域的首要空气质量污染物的种类为PM2,5和N02!主要来源于建工和汽车尾气的排放%西山公园位于滇池北！人动较为频繁！同时植被较多，有利于03有生化学，域的空气质量污染物主要为PM］°与PM2.%
4.3相关性分析
空气质量污染物之间有着相互的关联性，空气中各个污染物浓度的高低能够相互影响，如NO3一主要通过NO2等气态污染物的光化学反应生成，是细颗粒物pm2,5的主要化学组成［⑷，研究他们的相关重要%本根据季节污染物浓，分析污间的相关关系％由表2可，每个区域污' PM2.与PM10均为显著正相关关系，这表明当PM2.的浓度变化时会显著影响PM10的浓度，这也和其他诸多研究结果相吻合口6"］%除碧鸡广场站以外的所有站点的NO2浓度与PM2.和PM］o呈现出显著的正负相关关系％关上、呈贡新和金鼎山站为相关，西山公园、东东路和龙泉镇为显著正相关，大车尾气排放的NO：是这些区域的污染物主要来源％O3与NO：存此消彼长的现!有相关关系％另外，在做污间的相关性后，运用T-test检验方法检验各个站相关性系数，结果显示P值均小于0.01，且通过了99%的显著性检验，更加证明了各个污间相关关系%
表2昆明市七个地面监测站点的首要污染物之间的相关性系数
Table2Correlation coefficientr of pOmare pollutanO among ven
ground monitoeng stations in Kunming cif in winter.
站点首要污染物NO PM2.PM10O3
碧鸡广场
no2 1.00
PM2.5-0.13 1.00
PM10-0.110.93 1.00
O3-0.1420.630.74 1.00
-
喉支气管炎
139
检测与分析
4结论
关上
NO 2PM 2.5
-0. 82PM 10
-0. 600. 97O 3-0. 58
0. 06
0. 38
1. 00
呈贡新区
NO PM .
-0. 90PM 10
-0. 830. 99O 3-0. 28
0. 28
0. 48
1. 00望的成语
西山森林公园
no 2
PM 2.50. 99PM 10
0. 990. 97O 3-0. 74
0. 62
-0. 1 1. 00
金鼎山
no 2
PM 2.5
-0. 94PM 10
-0. 710. 98O 3-0. 4
0. 1
0. 27
1. 00
东风广场
no 2
PM 2.5
0. 90PM 10
0. 950. 99O 3-0. 72
0. 23
0. 41
1. 00
龙泉镇
no 2
PM 2.50. 87
PM 10
0. 990. 99O 3
0. 32
-0.2
0. 21 1. 00
本文基于2018年昆明市的空气质量污染物的小时数据对昆明市
的空气质量污 行分析，运用Pearson 相关系 探究了首要
污
间的相关关系，并给 4种首要污 时间序列 化
规律%
研究结果表明，昆明市的首要空气污染物为PM 2.5、PM 10、N02
和03, 种空气污 导致了昆 空气质 ％
春、夏季节03、PM 2,5、PM 10的浓度在昆明市的空气质量降低的影
响中占主导地位％几种首要污染物（03、PM ?.、PM 10、NO ?）出现
7个地面监测站点中
各不相同，其浓 体 春
、 季节趋势% Pearson 相关系 分析结果表明,NO ：
浓 O 3的浓 长 ，有
相关关系，
冬季的PM 2,5与PM 】。有显著的正相关关系，NO ：在除了碧鸡广场站 以外的所有站点均与PM 2.和PM 】。呈现显著相关关系％关上、呈贡 新区、 山站点均
相关，
山 公园、东
东路和龙泉镇站 相关，
站
置有关和 人口
因素有关％季节浓度分析结果表明，2018年昆
空
气质量污 浓度由 季节分别是春季、冬季、夏季和秋季，总体 春高、
趋。冬春季节的pm 2.浓 有
多个站点的月均值超过了国家标准的一级限值，空气质量有所降
低％夕卜，昆
各个站 污 种
不同， 污染
物的来源途径和人类活动有关％
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