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user: 3. 结果分析 3.1. 负氧离子浓度时空分布特征 3.1.1. 地域分布特征 2019年3月~2020年2月温州地区平均负氧离子分布见图1，泰顺的负氧离子浓度最高，为102个/cm 3 ，其次为大罗山75个/cm 3 ，这两个站均为高山站，海拔高度在500 m以上。平阳、洞头、乐清的负氧离子浓度较低，均在50个/cm 3 以下，其中平阳最低，为39个/cm 3 。永嘉、温州、瑞安、文成、苍南的负氧离子浓度较为接近，在50~60个/cm 3 之间。 研究表明 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]，空气负氧离子浓度与人类活动、周围绿化环境等有关，市中心附近的负氧离子浓度远小于郊区和植被覆盖率高的森林山区。温州的观测站中，泰顺和大罗山处于高海拔山区，周围山林茂密，植物数量多，环境污染少，空气中负氧离子浓度相对较高。 3.1.2. 负氧离子浓度季节和月变化 以3~5月、6~8月、9~11月和12月至翌年2月分别代表春夏秋冬四季。由表1可见，乐清、大罗山、永嘉、平阳、瑞安负氧离子浓度以冬季最高，春季最低；温州、泰顺、洞头负氧离子浓度以夏季最高，春季最低；文成负氧离子浓度以冬季最高，夏季最低；苍南负氧离子浓度以秋季最高，春季最低。 负氧离子浓度的上述季节变化可能与天气状况有关，春季温州大部分县市区大雾、阴天日数较多，空气质量较差；而冬季温州大部分县市区平均风速大，烟尘很快被稀释，冬季晴天日数也远远多于春季。曾曙才等 [ 14 ] 的研究表明，晴天负氧离子浓度要高于阴天。夏季负氧离子浓度高，与夏季雷雨天气多、空气湿度大、草木繁茂吸收气溶胶粒子多等有关。 Table 1 The seasonal distribution of oxygen anion concentrations in Wenzhou (unit: number per cubic centimeter 站点 春 夏 秋 冬 乐清 37 45 45 58 大罗山 62 65 76 94 永嘉 38 49 51 70 温州 36 78 57 61 泰顺 76 128 106 106 文成 35 30 61 90 平阳 29 34 39 51 瑞安 48 55 61 73 苍南 38 42 81 65 洞头 36 60 38 40 表1. 温州地区负氧离子浓度季节分布(单位：个/cm 3 ) 图2为温州地区空气负氧离子浓度的月变化，可见除了泰顺表现为多峰特征外，其余站点的月变化表现为单峰或双峰特征。乐清负氧离子浓度的月变化表现为双峰特征，峰值出现在冬季的1月、2月和夏季的8月；大罗山负氧离子浓度的月变化表现为单峰特征，峰值出现在冬季的1月；永嘉负氧离子浓度的月变化表现为单峰特征，峰值出现在冬季的2月；温州负氧离子浓度的月变化表现为双峰特征，峰值出现在冬季的2月和夏季的7月；文成、平阳、瑞安负氧离子浓度的月变化表现为单峰特征，峰值出现在冬季的1月；苍南负氧离子浓度的月变化表现为双峰特征，峰值出现在冬季的1月和秋季的9月；洞头负氧离子浓度的月变化表现为单峰特征，峰值出现在夏季的6月；泰顺负氧离子浓度的月变化表现为多峰特征，峰值出现在冬季的1月和2月，夏季的6月和8月，以及秋季的11月。 3.1.3. 负氧离子浓度日变化 图3为温州地区各站2019年3月~2020年2月平均的负氧离子浓度日变化。由图可见，乐清、永嘉、温州、平阳、瑞安和洞头负氧离子浓度的日变化相对较小；大罗山、泰顺、文成和苍南负氧离子浓度的日变化相对明显，大罗山和苍南负氧离子浓度分布总体上呈U型，上午9时之前较高，其后开始下降，14时左右降到最低，然后浓度开始逐渐增大，直到第二日上午；泰顺和文成负氧离子浓度分布总体上呈W型，早晨和傍晚处于低值区，14时左右达到峰值。 图2. 温州地区乐清(a)、大罗山(b)、永嘉(c)、温州(d)、泰顺(e)、文成(f)、平阳(g)、瑞安(h)、苍南(i)和洞头(j)负氧离子浓度月变化 图3. 温州地区乐清(a)、大罗山(b)、永嘉(c)、温州(d)、泰顺(e)、文成(f)、平阳(g)、瑞安(h)、苍南(i)和洞头(j)负氧离子浓度日平均浓度变化 大罗山和苍南夜间负氧离子浓度较高，白天负氧离子浓度较低，最大值出现在早晨时段，最小值出现在中午时段，因此建议人们到大罗山和苍南康养旅游时在早晨出门，可以呼吸到负氧离子含量相对较高的清新空气。泰顺和文成中午时段负氧离子浓度较高，早晨和傍晚负氧离子浓度较低，因此建议人们到泰顺和文成康养旅游时在中午出门，可以呼吸到负氧离子含量相对较高的清新空气。 3.2. 负氧离子与气象因素的关系及预测模型 3.2.1. 负氧离子浓度与气象因素的关系 对温州地区各站做2019年3月~2020年2月日平均负氧离子浓度与气温、相对湿度、风速等气象因素的相关性分析，选用日雨量、日平均气温、日最高气温、日最低气温、日最大风速、日极大风速、日平均湿度等7个气象因素。 由表2可知，乐清站日雨量、最大风速和极大风速这3个气象因子与负氧离子浓度的相关性显著，均为正相关，相关系数在0.4以上；大罗山站与平均气温、最高气温、最低气温、平均湿度显著负相关(相关系数为−0.34~−0.2)，与极大风速显著正相关(相关系数为0.22)；永嘉站与平均气温、最高气温、最低气温显著负相关(相关系数为−0.39~−0.24)，与日雨量、最大风速、极大风速显著正相关(相关系数为0.21~0.26)；文成站与平均气温、最高气温、最低气温显著负相关(相关系数为−0.54~−0.43)；平阳站与平均气温、最高气温、最低气温显著负相关(相关系数为−0.34~−0.31)，与最大风速、极大风速显著正相关(相关系数为0.41~0.44)；瑞安站与极大风速显著正相关(相关系数为0.25)；温州站、泰顺站、苍南站和洞头站负氧离子浓度与上述7个气象因素相关性不明显。 Table 2 Correlation coefficient between diurnal oxygen anion concentration and meteorological elements in Wenzho 站点 日雨量 平均气温 最高气温 最低气温 最大风速 极大风速 平均湿度 乐清 0.4 −0.15 −0.17 −0.11 0.42 0.44 −0.05 大罗山 0 −0.27 −0.2 −0.29 0.04 0.22 −0.34 永嘉 0.24 −0.31 −0.39 −0.24 0.21 0.26 −0.06 温州 0.02 0.15 0.12 0.16 0.05 0.11 −0.04 泰顺 0.14 0.09 0.06 0.1 0 −0.03 0.05 文成 0.03 −0.5 −0.54 −0.43 0 0.1 −0.17 平阳 0.12 −0.34 −0.34 −0.31 0.41 0.44 −0.16 瑞安 0.09 −0.12 −0.13 −0.11 0.19 0.25 −0.13 苍南 0.01 0.02 0.02 0.03 0.05 0.06 −0.01 洞头 0.09 0.07 0.05 0.08 0.02 0.02 0.08 表2. 温州地区日负氧离子浓度与气象因素的相关系数 3.2.2. 负氧离子预测模型 由3.2.1节可知，温州站、泰顺站、苍南站和洞头站负氧离子浓度变化与气象因素基本无关，因此无法通过筛选多元回归预报因子建立预测方程。乐清站选择日雨量和极大风速作为多元回归预报因子。大罗山站选择平均气温、最高气温、最低气温、极大风速、平均湿度作为多元回归预报因子。永嘉站选择日雨量、平均气温、最高气温、最低气温、极大风速作为多元回归预报因子。文成站选择平均气温、最高气温、最低气温作为多元回归预报因子。平阳站选择平均气温、最高气温、最低气温、极大风速作为多元回归预报因子。瑞安站选择极大风速作为一元回归预报因子。 本文利用入选预报因子和负氧离子浓度资料，进行多元回归计算，最后得到乐清、大罗山、永嘉、文成、平阳和瑞安日负氧离子浓度预报回归方程： 乐清回归方程： y = 20.11 + 0.57 R + 2.49 V (3) 大罗山回归方程： y = 107.67 − 5.47 T + 3.34 T max + 0.99 T min + 2.28 V − 0.67 R H (4) 永嘉回归方程： y = 73.45 + 0.14 R + 2.42 T − 3.72 T max − 0.18 T min + 3.92 V (5) 文成回归方程： y = 124.11 − 2.94 T − 1.82 T max + 1.97 T min (6) 平阳回归方程： y = 34.78 − 1.59 T − 0.05 T max + 0.61 T min + 2.61 V (7) 瑞安回归方程： y = 34.20 + 3.43 V (8) 式(3)~式(8)中，y为空气负氧离子浓度；R为日雨量；T为日平均气温； T max 为日最高气温； T min 为日最低气温；V为日极大风速；RH为日平均相对湿度。 选取2020年4~6月作为负氧离子浓度预测模型的检验样本，其中剔除异常观测值之后，乐清和文成仅选取4月检验样本，瑞安选取4~5月检验样本。将式(3)~式(8)中气象要素的观测值分别代入相应的回归方程，计算出模型预报的空气负氧离子浓度，并与实际观测值进行对比(图4)。从图4可以看出，模型预报值和实际观测值的变化趋势有较好的一致性，乐清、大罗山、永嘉、文成、平阳和瑞安观测与预报值的相关系数分别为0.31、0.33、0.3、0.23、0.2和0.45，各站模型计算的预报值与观测值显著相关。除个别样本外，预报值与观测值在量级上较为接近，方程具有较好的预报能力。 需要说明的是，在个别极值样本中，预报与观测值的误差略大，这可能是因为影响负氧离子浓度的要素众多，预测模型只引入了有限的气象因子，故模型难以全面体现。另外，个别观测极值可能是观测仪器出现故障导致的，观测值本身不准确。 图4. 温州地区乐清(a)、大罗山(b)、永嘉(c)、文成(d)、平阳(e)和瑞安(f)负氧离子浓度观测值和预报值比较 温州、泰顺、苍南和洞头负氧离子浓度变化与气象因素相关性小，因此无法通过筛选多元回归预报因子建立预测方程，但可以通过温州与瑞安、泰顺与大罗山、苍南与瑞安、洞头与乐清负氧离子浓度接近的关系以及上述6个回归方程实现温州、泰顺、苍南和洞头负氧离子浓度的预测。