李正泉 鄭 健 胡 曉 朱曉翠

（1.浙江省氣候中心，浙江 杭州 310052; 2.奉化區(qū)氣象局，浙江 寧波 315500; 3.鎮(zhèn)海區(qū)氣象局，浙江 寧波 315202）

空氣負(fù)氧離子是帶有負(fù)電荷的氣體分子和輕離子團(tuán)的總稱，具有降塵、滅菌作用，可改善人體心肺功能、促進(jìn)新陳代謝、增強(qiáng)肌體抗病能力，有利于身心健康，被稱為“空氣維生素”[1-5]?？諝庳?fù)氧離子的濃度高低常被作為衡量空氣質(zhì)量好壞、空氣清新與否的重要指標(biāo)[4-5]，其監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)已被廣泛應(yīng)用于天然氧吧、氣候康養(yǎng)等評(píng)估認(rèn)定工作。目前空氣負(fù)氧離子濃度分布特征及其影響因素的研究較多[6-20]，如：李巧云等[7]分析了湖南省森林植物園空氣負(fù)氧離子濃度夏季最高，且空氣負(fù)氧離子濃度與溫度、降雨量、相對(duì)濕度基本呈正相關(guān)；韋朝領(lǐng)等[8]和王繼梅等[9]研究得出影響空氣負(fù)離子濃度的最主要?dú)庀笠蜃邮强諝庀鄬?duì)濕度；周曉香等[10]研究指出空氣負(fù)離子與日照時(shí)數(shù)呈現(xiàn)出極顯著的線性負(fù)相關(guān)，與降水量有顯著的線性正相關(guān)；不同下墊面類型和不同的綠地結(jié)構(gòu)對(duì)空氣負(fù)離子濃度也會(huì)產(chǎn)生一定影響[11-14,18]，森林和濕地的空氣負(fù)氧離子濃度顯著高于城區(qū)[13-15]。

近些年來，也有學(xué)者開展了有關(guān)空氣負(fù)氧離子預(yù)測(cè)研究相關(guān)工作[21-26]，如：趙蕾等[21]以氣溫、氣壓、風(fēng)速和相對(duì)濕度為自變量建立了海南省5 個(gè)景區(qū)空氣負(fù)氧離子預(yù)報(bào)方程；顧小麗等[22]建立了以露點(diǎn)溫度、水汽壓、能見度、風(fēng)速和日雨量為主要預(yù)報(bào)因子的寧波市負(fù)氧離子預(yù)測(cè)模型；叢菁等[23]研究認(rèn)為氣溫和PM10等是影響大連市負(fù)氧離子濃度的關(guān)鍵因素，且均與負(fù)氧離子濃度呈負(fù)相關(guān)，并以氣溫、PM10、日照時(shí)數(shù)、露點(diǎn)溫度等要素建立了季節(jié)負(fù)氧離子預(yù)報(bào)方程；王寶等[25]研究發(fā)現(xiàn)玉溪空氣負(fù)氧離子濃度日變化與相對(duì)濕度、氣溫并非單一的正或負(fù)相關(guān)關(guān)系，用空氣相對(duì)濕度的二次多項(xiàng)式開展了負(fù)氧離子濃度預(yù)測(cè)。

由于負(fù)氧離子觀測(cè)具有很強(qiáng)的局地特性，因而各地建立的預(yù)測(cè)模型存在著一定差異，所選取的預(yù)報(bào)因子也不盡一致。部分模型所使用的預(yù)報(bào)因子（如：露點(diǎn)溫度、能見度、日照時(shí)數(shù)等）在日常氣象預(yù)報(bào)服務(wù)產(chǎn)品中較難獲取（或預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度較差），致使這些模型在實(shí)際使用過程中或多或少的存在著應(yīng)用局限，且大多數(shù)模型都未考慮空氣質(zhì)量對(duì)負(fù)氧離子的影響。另一方面，以往大部分研究雖然建立了負(fù)氧離子濃度預(yù)測(cè)模型，但都尚未開展負(fù)氧離子濃度等級(jí)的預(yù)報(bào)和檢驗(yàn)。在實(shí)際生活中，普通人更關(guān)心的是負(fù)氧離子濃度等級(jí)，這就如同公眾會(huì)更多關(guān)注舒適度等級(jí)而非具體的舒適度指數(shù)值。本文擬通過對(duì)負(fù)氧離子與天氣、環(huán)境因子的關(guān)聯(lián)性統(tǒng)計(jì)分析，建立寧波市鎮(zhèn)海區(qū)負(fù)氧離子等級(jí)預(yù)報(bào)模型，旨在為當(dāng)?shù)亻_展清新空氣服務(wù)、開發(fā)康養(yǎng)旅游資源及保護(hù)生態(tài)環(huán)境等提供幫助。

1 材料與方法

1.1 資料來源與數(shù)據(jù)質(zhì)控

本文所需氣象數(shù)據(jù)來源于2017—2018 年鎮(zhèn)海國(guó)家氣象站質(zhì)控?cái)?shù)據(jù)，包括氣溫、相對(duì)濕度、降水量和風(fēng)速?？諝赓|(zhì)量數(shù)據(jù)來源于寧波市生態(tài)環(huán)境局公布的鎮(zhèn)海龍賽醫(yī)院觀測(cè)點(diǎn)（國(guó)控站）逐日空氣質(zhì)量指數(shù)AQI。負(fù)氧離子數(shù)據(jù)取自鎮(zhèn)海國(guó)家氣象站監(jiān)測(cè)的小時(shí)數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)設(shè)備為北京威德創(chuàng)新科技有限公司生產(chǎn)的WIMD-A 型大氣負(fù)氧離子自動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。利用浙江省地方標(biāo)準(zhǔn)DB33/T2226-2019《空氣負(fù)（氧）離子觀測(cè)與評(píng)價(jià)技術(shù)規(guī)范》[5]對(duì)2017—2018 年鎮(zhèn)海站的負(fù)氧離子小時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，分別進(jìn)行界限值、跳變值和空氣濕度檢查。以質(zhì)控后的小時(shí)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，按照DB33/T2226-2019 中相關(guān)規(guī)則，將小時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)為負(fù)氧離子日值數(shù)據(jù)。

1.2 預(yù)報(bào)因子篩選

使用偏相關(guān)分析方法，檢查氣溫、降水、相對(duì)濕度、風(fēng)速、AQI 等氣象環(huán)境因子與空氣負(fù)氧離子濃度變化的關(guān)聯(lián)關(guān)系。根據(jù)偏相關(guān)系數(shù)是否通過0.05 水平t 檢驗(yàn)，確定可用于負(fù)氧離子濃度預(yù)測(cè)的入選因子。偏相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式如下：

式中，Rij?hmlk表示Xi和Xj的四階樣本偏相關(guān)系數(shù)，右邊均為三階偏相關(guān)系數(shù)，i、j、h、m、l、k分別取1、2、3、4、5、6 的組合，X1、X2、X3、X4、X5、X6分別表示日平均氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速、AQI、降水量和負(fù)氧離子濃度。

1.3 預(yù)報(bào)模型建立

基于氣溫、降水、相對(duì)濕度、風(fēng)速、AQI 與負(fù)氧離子濃度數(shù)據(jù)的偏相關(guān)分析，確定以氣溫、相對(duì)濕度、AQI 為預(yù)報(bào)因子，按公式（2）形式，建立負(fù)氧離子濃度預(yù)報(bào)模型。

式中，TEMP 為日平均氣溫、HUMI 為日平均空氣相對(duì)濕度、AQI 為空氣質(zhì)量指數(shù)、FYLZ 為負(fù)氧離子濃度，C0、C1、C2、C3為模型參數(shù)，由回歸統(tǒng)計(jì)獲得。負(fù)氧離子濃度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)參照DB33/T2226-2019，詳見表1。

表1 空氣負(fù)（氧）離子濃度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Standard for concentration grade of air negative oxygen ion

2 結(jié)果與分析

2.1 負(fù)氧離子與天氣環(huán)境因子關(guān)聯(lián)性分析

將2017—2018 年鎮(zhèn)海區(qū)氣溫、降水、相對(duì)濕度、風(fēng)速、AQI 和空氣負(fù)氧離子濃度等各要素的日均值數(shù)據(jù)，按一定數(shù)量等級(jí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類，分析氣溫、降水、相對(duì)濕度、風(fēng)速及AQI 對(duì)空氣負(fù)氧離子濃度的影響。從圖1～2 可知，負(fù)氧離子濃度隨氣溫升高、濕度增大呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，隨AQI升高呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，與風(fēng)速變化關(guān)系不明顯，有降水時(shí)段的負(fù)氧離子濃度相對(duì)偏高于無降水時(shí)段。

圖1 負(fù)氧離子濃度與天氣因子關(guān)聯(lián)關(guān)系Fig.1 Correlation between negative oxygen ion concentration and weather factors

進(jìn)一步使用偏相關(guān)函數(shù)分析日平均氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速、空氣質(zhì)量指數(shù)、日降水與負(fù)氧離子濃度的相關(guān)關(guān)系，由表2 可知，負(fù)氧離子濃度與氣溫、相對(duì)濕度有顯著性正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)（R）分別為0.569、0.210，與AQI 變化有顯著性負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)（R）為-0.578；與風(fēng)速、降水的相關(guān)性相對(duì)較弱，未能通過0.05 顯著水平檢驗(yàn)。

表2 負(fù)氧離子濃度與天氣環(huán)境因子偏相關(guān)分析Table 2 Partial correlation analysis between negative oxygen ion concentration and the factors of weather and environment

2.2 負(fù)氧離子預(yù)報(bào)模型建立與模型回算

以負(fù)氧離子濃度為因變量，氣溫、相對(duì)濕度、AQI 為自變量，按公式(2)形式建立空氣負(fù)氧離子預(yù)報(bào)模型。2017—2018 年鎮(zhèn)海站共有447 個(gè)有效配對(duì)的日氣溫、相對(duì)濕度、AQI 和負(fù)氧離子濃度數(shù)據(jù)，隨機(jī)選取433 個(gè)用于負(fù)氧離子預(yù)報(bào)模型回歸統(tǒng)計(jì)建模，余下14 個(gè)用于模型預(yù)報(bào)能力檢驗(yàn)。通過回歸統(tǒng)計(jì)獲得鎮(zhèn)海站空氣負(fù)氧離子預(yù)報(bào)模型回歸參數(shù)C0、C1、C2、C3分別為600、1.601、4.735 和-4.301，回歸方程決定系數(shù)R2為0.677，通過0.01 水平顯著性檢驗(yàn)。

圖2 負(fù)氧離子濃度與空氣質(zhì)量AQI 關(guān)聯(lián)關(guān)系Fig.2 Correlation between negative oxygen ion concentration and air quality index

將回歸建模數(shù)據(jù)進(jìn)行模型回算，對(duì)比分析模型回算值與實(shí)際觀測(cè)值兩者差異，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷哪M能力。從圖3 可看出，構(gòu)建的負(fù)氧離子預(yù)報(bào)模型具有良好的模擬能力，回算值與觀測(cè)值的變化趨勢(shì)大體一致，兩者的相關(guān)系數(shù)（R）為0.803。

圖3 負(fù)氧離子預(yù)報(bào)模型回算值與觀測(cè)值對(duì)比Fig.3 Comparison of the observation value and the simulated value of the negative oxygen ion prediction model

按照DB33/T2226-2019 中空氣負(fù)（氧）離子濃度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)（表1），對(duì)實(shí)際觀測(cè)和模型回算的負(fù)氧離子濃度值進(jìn)行等級(jí)劃分，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)負(fù)氧離子濃度等級(jí)的預(yù)報(bào)能力。從表3 可知，負(fù)氧離子濃度等級(jí)越高，模型的模擬能力越強(qiáng)。在192 個(gè)負(fù)氧離子濃度等級(jí)為“I 級(jí)”的觀測(cè)日值中，模型回算結(jié)果有168 個(gè)正確、24 個(gè)錯(cuò)誤（誤判為“II 級(jí)”），準(zhǔn)確率約為88%；在71 個(gè)負(fù)氧離子濃度等級(jí)為“III 級(jí)”的觀測(cè)日值中，模型回算結(jié)果有43 個(gè)正確、28 個(gè)錯(cuò)誤（其中：有27 個(gè)誤判為“II 級(jí)”，有1 個(gè)誤判為“IV 級(jí)”），準(zhǔn)確率約為61%。在總的433 個(gè)樣本中，模型回算結(jié)果有336 個(gè)正確，總體準(zhǔn)確率約為78%。

表3 預(yù)報(bào)模型回算與實(shí)際觀測(cè)的負(fù)氧離子濃度等級(jí)對(duì)比分析Table 3 Comparison of negative oxygen ion concentration grade between the simulation and the observation

2.3 負(fù)氧離子預(yù)報(bào)檢驗(yàn)

為進(jìn)一步檢驗(yàn)負(fù)氧離子預(yù)報(bào)模型的預(yù)報(bào)能力，選用2017—2018 年未參與建模的氣溫、相對(duì)濕度和AQI 數(shù)據(jù)（共14 d）進(jìn)行負(fù)氧離子濃度等級(jí)預(yù)報(bào)獨(dú)立性檢驗(yàn)，獲得的預(yù)報(bào)檢驗(yàn)結(jié)果如圖4 所示。在14 d 預(yù)報(bào)中，有10 d 預(yù)報(bào)正確、4 d 預(yù)報(bào)錯(cuò)誤，其中：3 d 為低報(bào)，“II 級(jí)”錯(cuò)報(bào)為“III 級(jí)”2 次、“I 級(jí)”錯(cuò)報(bào)為“II 級(jí)”1 次，1d 為高報(bào)，“III 級(jí)”錯(cuò)報(bào)為“II 級(jí)”，預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率約為71%。

圖4 負(fù)氧離子預(yù)報(bào)模型預(yù)報(bào)能力檢驗(yàn)Fig.4 Prediction test of prediction model of negative oxygen ion

3 討論與結(jié)論

空氣負(fù)氧離子主要產(chǎn)生于大氣電離、水體Lenard 效應(yīng)、植被光合和植物尖端放電等自然過程，其濃度的高低主要取決于局地的本底小環(huán)境，同時(shí)天氣條件和空氣質(zhì)量對(duì)它的變化也會(huì)產(chǎn)生一定影響。本研究重點(diǎn)分析了氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速、降水和AQI 與負(fù)氧離子濃度的變化關(guān)系，結(jié)果顯示,負(fù)氧離子濃度變化與氣溫、相對(duì)濕度和AQI呈現(xiàn)顯著相關(guān)，其中,與氣溫和相對(duì)濕度變化有顯著性的正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)（R）分別為0.569、0.210，與AQI 變化有顯著性的負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)（R）為-0.578，而與風(fēng)速和降水的關(guān)系并不顯著。對(duì)于降水對(duì)負(fù)氧離子濃度的影響，以往研究有人指出降水量對(duì)負(fù)氧離子濃度變化具有顯著性正相關(guān)關(guān)系[7,10]，這與本研究結(jié)論有一定差異。由于負(fù)氧離子監(jiān)測(cè)儀是通過測(cè)量空氣分子所帶的電荷數(shù)量，以微弱電流信號(hào)（皮安級(jí)，10-12A）換算得到空氣負(fù)氧離子濃度值，在高濕和降水天氣，負(fù)氧離子監(jiān)測(cè)儀的觀測(cè)性能較差，觀測(cè)數(shù)據(jù)常常呈現(xiàn)異常波動(dòng)，存在大量“可疑”數(shù)據(jù)。本研究為了提高數(shù)據(jù)分析的可靠性，利用浙江省地方標(biāo)準(zhǔn)[5]（DB33/T2226-2019）對(duì)負(fù)氧離子監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，剔除了空氣相對(duì)濕度大于99%和降水過程的負(fù)氧離子數(shù)據(jù)，這可能是造成降水與負(fù)氧離子濃度關(guān)系不顯著的主要原因。

空氣負(fù)氧離子的濃度高低常被作為衡量空氣清新與否的重要指標(biāo)，建立負(fù)氧離子預(yù)報(bào)服務(wù)可為社會(huì)公眾開展天然氧吧“深呼吸”活動(dòng)提供出行指引。本研究基于氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速、降水和AQI 與負(fù)氧離子濃度關(guān)系的關(guān)聯(lián)分析，選取了對(duì)負(fù)氧離子濃度變化有顯著影響的氣溫、相對(duì)濕度和AQI 要素作為預(yù)報(bào)因子，建立了負(fù)氧離子濃度等級(jí)預(yù)報(bào)模型。所建立的預(yù)報(bào)模型不僅所需的預(yù)報(bào)因子少，且預(yù)報(bào)因子易在常規(guī)的預(yù)報(bào)服務(wù)產(chǎn)品中獲得，預(yù)報(bào)模型簡(jiǎn)易、便于操作。本研究基于氣溫、相對(duì)濕度和AQI 構(gòu)建的負(fù)氧離子濃度等級(jí)預(yù)報(bào)模型具有較好的預(yù)測(cè)能力，預(yù)報(bào)模型的回歸方程決定系數(shù)（R2）達(dá)0.677，模型的負(fù)氧離子濃度歷史回算值與觀測(cè)值兩者之間相關(guān)性（R）可達(dá)0.803，濃度等級(jí)的歷史回算準(zhǔn)確率總體為78%，其中，濃度等級(jí)為“I 級(jí)”的準(zhǔn)確率約為88%，濃度等級(jí)為“II 級(jí)”的準(zhǔn)確率約為74%，濃度等級(jí)為“III 級(jí)”的準(zhǔn)確率約為61%。預(yù)報(bào)模型的獨(dú)立性檢驗(yàn)進(jìn)一步證實(shí)了本研究預(yù)報(bào)模型對(duì)負(fù)氧離子濃度等級(jí)預(yù)報(bào)的潛力，等級(jí)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率總體可達(dá)71%，且預(yù)報(bào)模型表現(xiàn)出負(fù)氧離子濃度等級(jí)越高，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度越大。

本研究基于預(yù)報(bào)因子和預(yù)報(bào)變量的統(tǒng)計(jì)關(guān)系建立了負(fù)氧離子濃度等級(jí)預(yù)報(bào)模型。眾所周知，統(tǒng)計(jì)預(yù)報(bào)模型的可靠性不僅取決于預(yù)報(bào)變量與預(yù)報(bào)因子的相關(guān)程度，還取決于參與建模的數(shù)據(jù)樣本量大小。本研究?jī)H選取了2017—2018 年期間的433 個(gè)有效配對(duì)的日氣溫、相對(duì)濕度、AQI 和負(fù)氧離子濃度數(shù)據(jù)，對(duì)負(fù)氧離子濃度等級(jí)預(yù)報(bào)模型進(jìn)行回歸統(tǒng)計(jì)建模。因參與建模的樣本量數(shù)據(jù)相對(duì)較少，所獲的模型回歸參數(shù)有可能不是最終的最優(yōu)參數(shù)，仍需結(jié)合后續(xù)數(shù)據(jù)積累對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化調(diào)整。另一方面，本研究在開展預(yù)報(bào)模型的獨(dú)立檢驗(yàn)過程中，預(yù)報(bào)模型的獨(dú)立檢驗(yàn)所采用的氣溫、相對(duì)濕度和AQI 數(shù)據(jù)均是各要素的觀測(cè)值而不是它們預(yù)報(bào)產(chǎn)品的預(yù)報(bào)值，由于氣溫、相對(duì)濕度和AQI 的預(yù)報(bào)技術(shù)仍不完善、預(yù)報(bào)產(chǎn)品本身也存有預(yù)報(bào)誤差，因此在使用實(shí)際預(yù)報(bào)產(chǎn)品開展負(fù)氧離子等級(jí)預(yù)報(bào)時(shí)，模型的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度可能會(huì)因氣溫、相對(duì)濕度和AQI 等預(yù)報(bào)產(chǎn)品的預(yù)報(bào)誤差造成模型預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度降低。