摘要：本文對福州市城區(qū)PM2.5濃度的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行探索性分析，具體利用4種常用插值方法進行空間插值，最后利用交叉驗證對插值結果進行誤差分析，旨在綜合分析空間插值方法的精度。分析結果顯示：簡單克里金的插值結果是最接近于實測值，而其他三種插值方法的插值結果相差不大；簡單克里金的指標排名和也明顯優(yōu)于其他幾種方法。此外，PM2.5季節(jié)性分布特征對插值結果有明顯影響，夏、秋兩季的插值精度較高，而春季是四個季節(jié)中插值精度最低的。

關鍵詞：PM2.5濃度；空間插值；方法比較

中圖分類號：X830.2 文獻標識碼：A 文章編號：2095-672X（2018）06-0177-01

DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2018.06.106

Abstract ： A data exploratory analysis of PM2.5 concentration monitoring data in Fuzhou urban area was conducted， and four commonly used interpolation methods were used for spatial interpolation. Finally， cross-validation was used to analyze the interpolation results for error analysis， and the spatial interpolation method was comprehensively analyzed. Accuracy. The analysis results show that the simple Kriging interpolation result is the closest to the measured value， while the interpolation results of the other three interpolation methods are not much different； the simple Krigings index ranking is also significantly better than the other methods. The seasonal distribution characteristics of PM2.5 have a significant impact on the interpolation results， and the interpolation accuracy is higher in summer and autumn， and the spring is the lowest in the four seasons.

Keywords： PM2.5 concentration； Spatial interpolation； Method comparison

空間插值是根據(jù)已有空間數(shù)據(jù)預測未知空間數(shù)據(jù)的方法。隨著ArcGIS和計算機技術的快速發(fā)展，空間數(shù)據(jù)插值的應用越來越廣泛。丁卉等[1]采用三種空間插值方法對珠三角地區(qū)62個大氣環(huán)境自動監(jiān)測站的空氣污染物濃度數(shù)據(jù)進行空間插值，結果顯示克里金法插值效果最佳；李杰等[2]利用石家莊趙縣100個點的PM2.5數(shù)據(jù)，采用三種常用插值方法進行插值，結果表明，協(xié)同克里金插值的精度最高；劉妍月等[3]對長沙市某時刻的PM2.5濃度進行空間插值，結果表明克里金插值法能較好的反映出PM2.5濃度分別特點，但精度有待提高；許亞輝等[4]利用反距離加權插值法分析了南京市城區(qū)PM2.5分布情況。

本文對福州市城區(qū)的PM2.5濃度監(jiān)測數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)探索性分析，并利用4種常用的空間插值方法進行插值，最后利用交叉驗證對插值的結果進行誤差計算，綜合分析了空間插值方法的精度。

1 數(shù)據(jù)來源

本研究的PM2.5質量濃度數(shù)據(jù)來源于2016年12月1日～2017年11月30日福州市環(huán)境監(jiān)測中心站22個空氣自動監(jiān)測點的數(shù)據(jù)。22個自動監(jiān)測點包含5個國控監(jiān)測點、7個市控監(jiān)測點，10個區(qū)控監(jiān)測點。通過分季節(jié)PM2.5的日均值折線圖，選取數(shù)據(jù)波動較大的4月16日、7月21日、10月23日、1月11日的數(shù)據(jù)分別代表春夏秋冬四個季節(jié)的PM2.5來進行空間插值。對四個日期的PM2.5質量濃度進行分析，結果表面福州PM2.5濃度分布具有明顯的季節(jié)性特征，即春季平均濃度最高，其次是冬季，夏季和秋季較低，均方差結果顯示，春季最高，冬季次之，秋季最低（表1）。

2 方法介紹

2.1 數(shù)據(jù)預處理

ArcGIS提供了直方圖、正態(tài)QQ分布圖、趨勢分析等數(shù)據(jù)分析方法，其中直方圖顯示數(shù)據(jù)的概率分布特征以及概括性的統(tǒng)計指標，正態(tài)QQ分布圖檢查數(shù)據(jù)的正態(tài)分布情況，而趨勢面分析用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)在某個方向上是否有分布趨勢。本文應用這三種方法分別對4個季度的樣點數(shù)據(jù)進行分析。

本文選取了應用較為廣泛的反距離權重插值法、徑向基函數(shù)法這兩種確定性插值方法，以及普通克里金插值、簡單克里金這兩種的統(tǒng)計插值方法。利用地理信息的ArcGIS軟件實現(xiàn)空間插值。

2.2 插值結果驗證

以平均誤差（ME）、均方根誤差（RMS）、平均相對誤差（MRE）作為插值結果的評價標準。平均誤差指測量值與預測值之間的平均差值，反應預測誤差的整體分布情況。

均方根誤差指明模型預測結果與測量值的接近程度，此值越小越好。

3 結果與討論

3.1 空間插值結果

從表2可以看出，4種分析插值方法中，簡單克里金的平均誤差為正，而其他3種方法的平均誤差均為負，說明簡單克里金的插值整體上是略高于實測值，其他3種則是低于實測值。從均方根誤差大小看，簡單克里金的插值結果最接近于實測值，可見其插值精度最高、誤差最小，而其他3種插值方法的插值結果相差不大；從平均相對誤差看，也是簡單克里金的相對誤差最小，可見相對于測量值來說，簡單克里金的插值也是最為準確的。對4種插值方法的3個評價參數(shù)分別排名，然后求和得到表3。可以看出，簡單克里金的指標排名和明顯優(yōu)于其他幾種方法，普通克里金插值和徑向基函數(shù)法幾乎不相上下，反距離權重插值法則是最差的。

3.2 季節(jié)對插值結果的影響

4種方法的插值結果，夏、秋兩季的RMS明顯小于春、冬季，說明夏、秋兩季的插值精度較高，而春季是4個季節(jié)中插值精度最低的，可見PM2.5的季節(jié)性分布特征對插值結果有明顯影響。

4 結論

對比4種插值方法，簡單克里金的插值結果最接近于實測值，而其他3種插值法的插值結果相差不大；簡單克里金指標排名和明顯優(yōu)于其他方法。但是，簡單克里金插值雖然是幾種方法中插值效果精度最高的，其RMS值也達到12.11，說明方法的精度還不是非常理想。

4種方法的插值結果，夏、秋兩季的RMS明顯小于春、冬季，說明夏、秋兩季的插值精度較高，而春季是4個季節(jié)中插值精度最低的，可見PM2.5的季節(jié)性分布特征對插值結果有明顯影響。

參考文獻

[1]丁卉，余志，徐偉嘉等. 3種區(qū)域空氣質量空間插值方法對比研究[J].安全與環(huán)境學報，2016，16（3）：309-315.

[2]李杰，翟亮，桑會勇等.PM2.5濃度插值中不同空間插值方法對比[J].測繪科學，2016，41（4）： 50-55.

[3]劉妍月，李軍成.長沙市大氣中PM2.5濃度分布的空間插值方法比較[J].環(huán)境監(jiān)測管理與技術，2016，28（2）：14-18.

[4]許亞輝，周蕾，倪海峰等.基于反距離加權空間插值方法的南京老城區(qū)PM2.5的空間分布研究[J].中國科技信息，2014，（16）：48-49.

收稿日期：2018-04-17

作者簡介：周淑玲（1985-），女，研究生，工程師，研究方向為污染源監(jiān)督性監(jiān)測及企業(yè)自行監(jiān)測。