粤港珠三角区域空气污染的空间自相关分析

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'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Morans 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Morans 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）-0000-00

作者简介：曾礼祥（1988-），男，广东梅州人，硕士研究生，研究方向：金融统计与风险管理。

引言

由于粤港珠三角区域城市的发展和人口的增长，随之出现了很多与环境问题，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

本文的空气污染指数（API）数据选取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。

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为：

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Morans I及其检验的标准化统计量Z（I），结果如表3.1所示。

表3.1 2012年粤港珠三角区域空气污染指数的全局Morans I及其检验

月份

Morans I

Z（I）

2012年1月

-0.1733

-0.3712

2012年2月

0.2500

1.1714

2012年3月

0.2605

1.2096

2012年4月

-0.0170

0.1983

2012年5月

-0.0100

0.2249

2012年6月

-0.1503

-0.2874

2012年7月

0.1019

0.6316

2012年8月

-0.0503

0.0770

2012年9月

-0.0081

0.2308

2012年10月

0.0148

0.3139

2012年11月

-0.1305

-0.2153

2012年12月

0.0025

0.2694

从表3.1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Morans 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Morans 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Morans I检验的结果并不显著。

4 结论

本文从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.

[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.