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user: 4. 结果与分析 4.1. 统计数据分析 通过提取四川省94个地面监测站点对应的AOD、风速、相对湿度、气温和PM 2.5 浓度，最终得到四川省2015年145天的有效数据。各相关参数的描述如表1。由表1可知：2015年四川省全年94个站点的AOD变化范围为0.003~1.521，年均值为0.500，标准差为0.314；PM 2.5 浓度范围为1.500~232.5，年均值为47.771，标准差为35.238。 皮尔逊相关系数r描述的是两个变量间的相关性强弱，r的绝对值越大，表明相关性越强。为了分析各变量之间的相关性，本文使用SPSS 23统计分析软件对各建模参数进行了Pearson相关性分析(见表2)，由表2可知除了风和相对湿度的相关系数r为−0.545以外，其他变量之间的 | r | < 0.2 ，即各变量之间相关性极弱或无相关性，这有效避免了模型多重共线问题。 Table 1 Descriptive statistics of parameters in modeling dat 项目 最大值 最小值 中值 平均值 标准差 PM 2.5 /µg/m 3 232.500 1.500 39.500 47.771 35.238 AOD 1.521 0.003 0.440 0.500 0.314 温度/℃ 324.481 −16.178 204.790 189.150 72.045 相对湿度/% 90.115 28.103 67.620 65.983 9.962 风速/m/s 2.827 0.741 1.568 1.5711 0.350 表1. 建模数据各参数的描述性统计分析 Table 2 The Pearson correlation analysis of model independent variable 参数 AOD 相对湿度 温度 风速 AOD 1 0.152 0.075 −0.088 相对湿度 1 −0.102 −0.545 温度 1 0.113 风速 1 表2. 模型自变量的Pearson相关性分析 4.2. 模型回归分析 将2015年四川省处理和匹配好的数据分别用于4个模型并进行回归分析，结果如图2所示。 由图2可知：简单线性回归模型可以解释PM 2.5 浓度33.53%的变异(R 2 = 0.3353)，RMSE为28.613 µg/m 3 ；多元线性回归模型可以解释PM 2.5 浓度质量48.92%的变异(R 2 = 0.4892)，RMSE为25.187 µg/m 3 ；说明在加入气象数据以后可以提高PM 2.5 的预测精度，BP神经网络模型可以解释PM 2.5 浓度60.16%的变异(R 2 = 0.6016)，RMSE为24.109 µg/m 3 ；线性混合模型可以解释PM 2.5 浓度75.77%的变异(R 2 = 0.7577)，RMSE为17.580 µg/m 3 。 从斜率与截距方面进行分析可知：4种模型的斜率小于1，截距大于0，说明各个模型都存在一定程度的高估和低估情况。通过线性混合模型和另外的三种模型进行比较发现：线性混合模型的斜率相比其他三种模型分别提高了114.5%、49.82%、24.92%，截距分别降低了57.99%、46.46%、32.98%。 图2. 模型反演结果对比 为了分析PM 2.5 浓度时空变化规律，进一步将数据划分为春夏秋冬四个季节，本文按3~5月为春节、6~8月为夏季、9~11月为秋季、12~2月为冬季进行划分。各个模型预测的2015年四季平均PM 2.5 浓度见表3。由表3可知地面监测的PM 2.5 浓度四季的大小关系为：冬季 > 春季 > 秋季 > 夏季，其大小关系和多元线性回归模型和线性混合模型预测的大小关系一致；而简单线性回归模型预测的PM 2.5 浓度的大小关系为：春季 > 冬季 > 夏季 > 秋季；BP神经网络模型预测的PM 2.5 浓度的大小关系为：冬季 > 夏季 > 秋季 > 春季。 Table 3 Statistical results of PM2.5 concentration predicted by the four models in each quarte 模型 PM 2.5 浓度(μg∙m −3 ) 春季 夏季 秋季 冬季 年均 简单线性回归模型 57.62 38.79 38.07 49.43 47.25 多元线性回归模型 51.55 28.73 42.71 69.28 47.83 BP神经网络模型 47.22 50.75 48.13 52.39 49.42 线性混合模型 49.46 27.04 39.10 75.65 47.94 地面实测PM 2.5 49.68 25.64 38.39 77.05 47.25 表3. 4种模型预测的PM 2.5 浓度季均统计情况 各模型预测的四季平均PM 2.5 浓度变化趋势见图3，由图3可知：线性混合模型预测的PM 2.5 浓度季均值变化趋势和地面实测的PM 2.5 浓度基本一致；BP神经网络和简单线性回归模型预测的夏季和冬季PM 2.5 浓度和地面监测站预测的PM 2.5 浓度相差较大。结合各个模型预测的PM 2.5 浓度的R 2 和RMSE可知：线性混合模型估算四川省PM 2.5 质量浓度精最高、效果最好。 4.3. PM 2.5 时空变化特征分析 由4.2章节可：线性混合模型估算四川省PM 2.5 质量浓度精最高、效果最好，本文将采用线性混合模型预测的PM 2.5 浓度进行时空变化分析。为了准确分析四川省2015年PM 2.5 浓度时空变化，本文将从成都平原经济区、川南经济区、川东北经济区、攀西经济区、川西北经济区的时空变化及影响因子进行分析，具体划分见表4所示。 图3. 各模型预测的 浓度季均值变化趋势 Table 4 Sichuan province economic zone division tabl 经济区 包括的州、市 成都平原经济区 成都市、绵阳市、德阳市、雅安市、眉山市、乐山市、资阳市、遂宁市 川东北经济区 广元市、巴中市、南充市、达州市、广安市 川南经济区 内江市、自贡市、宜宾市、泸州市 攀西经济区 攀枝花市、凉山彝族自治州 川西北经济区 阿坝藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州 表4. 四川省经济区划分表 由图4(a)和图4(b)可知，2015年四川省全年平均PM 2.5 浓度整体呈现东高西低的空间分布趋势，其高值主要出现在成都平原经济区、川东北经济区和川南经济区，其主要原因是此区域的工业发达、汽车尾气和人类生活排放的PM 2.5 浓度高，加之成都平原经济区和川东北经济区四面环山，不利于PM 2.5 的扩散。川南经济区地处西南涡旋的中心地带，污染物累积，不易扩散 [ 21 ]。雅安属于成都平原经济区，其有“华西雨屏”之称，虽然与成都市、眉山和乐山相邻，但年平均PM 2.5 浓度却很低，这主要与雅安年均降雨量有关 [ 22 ]，较高的降雨量利于PM 2.5 浓度的稀释。攀西经济区PM 2.5 浓度次之，虽然攀枝花以钢铁著称，但年均PM 2.5 浓度却低，主要是因为该区域海拔高，受南亚季风的影响，PM 2.5 浓度容易扩散。攀西经济区的凉山彝族自治州和川东北经济区的PM 2.5 浓度最低，其主要原因是该地区主要发展旅游、纺织食品等产业，大型电厂及污染企业分布很少 [ 23 ]。 2015年四川省相对湿度、温度、风速的空间分布图分别见图5~图7，结合相对湿度、温度、风速对2015年四川省四个季节的PM 2.5 浓度进行时空分布分析。由图4(c)可知春季PM 2.5 浓度主要集中在成都平原经济区的成都、绵阳和德阳，其主要原因是春季该地区的相对湿度较高、温度较低、风速小和降雨量小，这不利于PM 2.5 的扩散和稀释。 由图4(d)可知成都平原经济区、川东北经济区、川南经济区夏季的PM 2.5 浓度均值是四个季节中同区域最低的季节。通过对比图5(c)和图5(b)可知夏季成都平原经济区、川东北经济区和川南经济区的相对湿度比春季同区域的相对湿度高，但PM 2.5 浓度却没有春季高，主要原因是因为夏季的温度、风速都要比春季高，这有利用PM 2.5 的扩散，其次夏季PM 2.5 高值区的降雨量占同年降雨量的70%~75%，这有利于PM 2.5 的稀释。 图4. 2015年四川省PM 2.5 质量浓度分布图 图5. 2015年相对湿度空间分布图 图6. 2015年温度空间分布图 图7. 2015年风速空间分布图 由图4(e)可知秋季PM 2.5 高值区主要集中在成都经济区的资阳和遂宁、川南经济区的内江、自贡、宜宾和泸州以及川东北经济区的南充，由图5(d)和图7(d)可知此区域的相对湿度大、风速小，PM 2.5 浓度扩散速率小，导致了该区域的PM 2.5 浓度较大。 由图4(f)可知冬季是四个季节中PM 2.5 浓度最高的季节，PM 2.5 浓度高值主要分布在成都平原经济区、川东北经济区和川南经济区，主要原因有：冬季PM 2.5 高值区域的降雨量占年均降雨量的3%~5%，降雨量低不利于PM 2.5 的稀释；相对湿度高(图5(e))、温度低(图6(e))、风速小(图7(e))，不利于PM 2.5 的扩散；其次受北方供暖期的影响也增加了该区域PM 2.5 的浓度。