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    負(fù)氧離子濃度等級預(yù)測*

    2021-12-04 11:14:38李正泉朱曉翠
    關(guān)鍵詞:負(fù)氧離子氣溫風(fēng)速

    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)測數(shù)據(jù)已被廣泛應(yīng)用于天然氧吧、氣候康養(yǎng)等評估認(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)離子濃度的最主要氣象因子是空氣相對濕度;周曉香等[10]研究指出空氣負(fù)離子與日照時數(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)對空氣負(fù)離子濃度也會產(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)速和相對濕度為自變量建立了海南省5 個景區(qū)空氣負(fù)氧離子預(yù)報方程;顧小麗等[22]建立了以露點溫度、水汽壓、能見度、風(fēng)速和日雨量為主要預(yù)報因子的寧波市負(fù)氧離子預(yù)測模型;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、日照時數(shù)、露點溫度等要素建立了季節(jié)負(fù)氧離子預(yù)報方程;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濕度、氣溫并非單一的正或負(fù)相關(guān)關(guān)系,用空氣相對濕度的二次多項式開展了負(fù)氧離子濃度預(yù)測。

    由于負(fù)氧離子觀測具有很強(qiáng)的局地特性,因而各地建立的預(yù)測模型存在著一定差異,所選取的預(yù)報因子也不盡一致。部分模型所使用的預(yù)報因子(如:露點溫度、能見度、日照時數(shù)等)在日常氣象預(yù)報服務(wù)產(chǎn)品中較難獲?。ɑ蝾A(yù)報準(zhǔn)確度較差),致使這些模型在實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)測模型,但都尚未開展負(fù)氧離子濃度等級的預(yù)報和檢驗。在實際生活中,普通人更關(guān)心的是負(fù)氧離子濃度等級,這就如同公眾會更多關(guān)注舒適度等級而非具體的舒適度指數(shù)值。本文擬通過對負(fù)氧離子與天氣、環(huán)境因子的關(guān)聯(lián)性統(tǒng)計分析,建立寧波市鎮(zhèn)海區(qū)負(fù)氧離子等級預(yù)報模型,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)海國家氣象站質(zhì)控數(shù)據(jù),包括氣溫、相對濕度、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)院觀測點(國控站)逐日空氣質(zhì)量指數(shù)AQI。負(fù)氧離子數(shù)據(jù)取自鎮(zhèn)海國家氣象站監(jiān)測的小時數(shù)據(jù),監(jiān)測設(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)氧離子自動監(jiān)測系統(tǒng)。利用浙江省地方標(biāo)準(zhǔn)DB33/T2226-2019《空氣負(fù)(氧)離子觀測與評價技術(shù)規(guī)范》[5]對2017—2018 年鎮(zhèn)海站的負(fù)氧離子小時數(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)控后的小時數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),按照DB33/T2226-2019 中相關(guān)規(guī)則,將小時數(shù)據(jù)計算統(tǒng)計為負(fù)氧離子日值數(shù)據(jù)。

    1.2 預(yù)報因子篩選

    使用偏相關(guān)分析方法,檢查氣溫、降水、相對濕度、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,確定可用于負(fù)氧離子濃度預(yù)測的入選因子。偏相關(guān)系數(shù)計算公式如下:

    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、相對濕度、風(fēng)速、AQI、降水量和負(fù)氧離子濃度。

    1.3 預(yù)報模型建立

    基于氣溫、降水、相對濕度、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、相對濕度、AQI 為預(yù)報因子,按公式(2)形式,建立負(fù)氧離子濃度預(yù)報模型。

    式中,TEMP 為日平均氣溫、HUMI 為日平均空氣相對濕度、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)計獲得。負(fù)氧離子濃度等級劃分標(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)量等級進(jìn)行數(shù)據(jù)分類,分析氣溫、降水、相對濕度、風(fēng)速及AQI 對空氣負(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,隨AQI升高呈現(xiàn)下降趨勢,與風(fēng)速變化關(guān)系不明顯,有降水時段的負(fù)氧離子濃度相對偏高于無降水時段。

    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)性相對較弱,未能通過0.05 顯著水平檢驗。

    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)報模型。2017—2018 年鎮(zhèn)海站共有447 個有效配對的日氣溫、相對濕度、AQI 和負(fù)氧離子濃度數(shù)據(jù),隨機(jī)選取433 個用于負(fù)氧離子預(yù)報模型回歸統(tǒng)計建模,余下14 個用于模型預(yù)報能力檢驗。通過回歸統(tǒng)計獲得鎮(zhèn)海站空氣負(fù)氧離子預(yù)報模型回歸參數(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。

    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,對比分析模型回算值與實際觀測值兩者差異,以檢驗?zāi)P偷哪M能力。從圖3 可看出,構(gòu)建的負(fù)氧離子預(yù)報模型具有良好的模擬能力,回算值與觀測值的變化趨勢大體一致,兩者的相關(guān)系數(shù)(R)為0.803。

    圖3 負(fù)氧離子預(yù)報模型回算值與觀測值對比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)離子濃度等級劃分標(biāo)準(zhǔn)(表1),對實際觀測和模型回算的負(fù)氧離子濃度值進(jìn)行等級劃分,以檢驗?zāi)P蛯ω?fù)氧離子濃度等級的預(yù)報能力。從表3 可知,負(fù)氧離子濃度等級越高,模型的模擬能力越強(qiáng)。在192 個負(fù)氧離子濃度等級為“I 級”的觀測日值中,模型回算結(jié)果有168 個正確、24 個錯誤(誤判為“II 級”),準(zhǔn)確率約為88%;在71 個負(fù)氧離子濃度等級為“III 級”的觀測日值中,模型回算結(jié)果有43 個正確、28 個錯誤(其中:有27 個誤判為“II 級”,有1 個誤判為“IV 級”),準(zhǔn)確率約為61%。在總的433 個樣本中,模型回算結(jié)果有336 個正確,總體準(zhǔn)確率約為78%。

    表3 預(yù)報模型回算與實際觀測的負(fù)氧離子濃度等級對比分析Table 3 Comparison of negative oxygen ion concentration grade between the simulation and the observation

    2.3 負(fù)氧離子預(yù)報檢驗

    為進(jìn)一步檢驗負(fù)氧離子預(yù)報模型的預(yù)報能力,選用2017—2018 年未參與建模的氣溫、相對濕度和AQI 數(shù)據(jù)(共14 d)進(jìn)行負(fù)氧離子濃度等級預(yù)報獨立性檢驗,獲得的預(yù)報檢驗結(jié)果如圖4 所示。在14 d 預(yù)報中,有10 d 預(yù)報正確、4 d 預(yù)報錯誤,其中:3 d 為低報,“II 級”錯報為“III 級”2 次、“I 級”錯報為“II 級”1 次,1d 為高報,“III 級”錯報為“II 級”,預(yù)報準(zhǔn)確率約為71%。

    圖4 負(fù)氧離子預(yù)報模型預(yù)報能力檢驗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,同時天氣條件和空氣質(zhì)量對它的變化也會產(chǎn)生一定影響。本研究重點分析了氣溫、相對濕度、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、相對濕度和AQI呈現(xiàn)顯著相關(guān),其中,與氣溫和相對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。對于降水對負(fù)氧離子濃度的影響,以往研究有人指出降水量對負(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)測儀是通過測量空氣分子所帶的電荷數(shù)量,以微弱電流信號(皮安級,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)測儀的觀測性能較差,觀測數(shù)據(jù)常常呈現(xiàn)異常波動,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)對負(fù)氧離子監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制,剔除了空氣相對濕度大于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)報服務(wù)可為社會公眾開展天然氧吧“深呼吸”活動提供出行指引。本研究基于氣溫、相對濕度、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,選取了對負(fù)氧離子濃度變化有顯著影響的氣溫、相對濕度和AQI 要素作為預(yù)報因子,建立了負(fù)氧離子濃度等級預(yù)報模型。所建立的預(yù)報模型不僅所需的預(yù)報因子少,且預(yù)報因子易在常規(guī)的預(yù)報服務(wù)產(chǎn)品中獲得,預(yù)報模型簡易、便于操作。本研究基于氣溫、相對濕度和AQI 構(gòu)建的負(fù)氧離子濃度等級預(yù)報模型具有較好的預(yù)測能力,預(yù)報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值兩者之間相關(guān)性(R)可達(dá)0.803,濃度等級的歷史回算準(zhǔn)確率總體為78%,其中,濃度等級為“I 級”的準(zhǔn)確率約為88%,濃度等級為“II 級”的準(zhǔn)確率約為74%,濃度等級為“III 級”的準(zhǔn)確率約為61%。預(yù)報模型的獨立性檢驗進(jìn)一步證實了本研究預(yù)報模型對負(fù)氧離子濃度等級預(yù)報的潛力,等級預(yù)報準(zhǔn)確率總體可達(dá)71%,且預(yù)報模型表現(xiàn)出負(fù)氧離子濃度等級越高,預(yù)測準(zhǔn)確度越大。

    本研究基于預(yù)報因子和預(yù)報變量的統(tǒng)計關(guān)系建立了負(fù)氧離子濃度等級預(yù)報模型。眾所周知,統(tǒng)計預(yù)報模型的可靠性不僅取決于預(yù)報變量與預(yù)報因子的相關(guān)程度,還取決于參與建模的數(shù)據(jù)樣本量大小。本研究僅選取了2017—2018 年期間的433 個有效配對的日氣溫、相對濕度、AQI 和負(fù)氧離子濃度數(shù)據(jù),對負(fù)氧離子濃度等級預(yù)報模型進(jìn)行回歸統(tǒng)計建模。因參與建模的樣本量數(shù)據(jù)相對較少,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)報模型的獨立檢驗過程中,預(yù)報模型的獨立檢驗所采用的氣溫、相對濕度和AQI 數(shù)據(jù)均是各要素的觀測值而不是它們預(yù)報產(chǎn)品的預(yù)報值,由于氣溫、相對濕度和AQI 的預(yù)報技術(shù)仍不完善、預(yù)報產(chǎn)品本身也存有預(yù)報誤差,因此在使用實際預(yù)報產(chǎn)品開展負(fù)氧離子等級預(yù)報時,模型的預(yù)報準(zhǔn)確度可能會因氣溫、相對濕度和AQI 等預(yù)報產(chǎn)品的預(yù)報誤差造成模型預(yù)報準(zhǔn)確度降低。

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