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(广州大学数学与信息科学学院 广东广州 510006)
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&,acute,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Moran’s 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Moran’s 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)-0100-01
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
该文的空气污染指数(API)数据选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进行研究.
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,见图1.
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Moran’sI及其检验的标准化统计量Z(I),结果如表1所示.
从表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Moran’s 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Moran’s 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Moran’sI检验的结果并不显著.
4.结语
该文从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.
空气污染:上海：受区域雾霾影响 昨夜今晨空气污染严重
[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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