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user: 4. 地理探测器 4.1. 驱动因素的选择和数据处理 PM 2.5 和O 3 的浓度变化原因复杂，概括而言可分为自然气象因素和社会经济因素。社会经济因素中规模以上工业综合能源消费量(X1)和工业用电量(X2)、塑料制品(X3)、发电量(X4)、二产用电占比(X5)等参数可以反映经济增长对环境的污染 [ 35 ]，而环境污染专用设备(X6)和节能环保支出(X7)等反映了经济增长对环境污染的抑制作用。气象因素中选择气温(X8)、露点(X9)、相对湿度(X10)、风速(X11)、NO 2 (X12)、PM 2.5 (X13)、O 3 -8h (X14)等因子。选择这些因子的原因在于：气温对O 3 的光化学反应速率有密切影响 [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ]，风速会影响O 3 及其前体物的扩散和传输速度 [ 39 ] [ 40 ]，相对湿度对O 3 及其前体物有显著的冲刷、沉降等清除作用 [ 41 ] [ 42 ]。同时O 3 和PM 2.5 之间具有复杂的相互作用，因此气象因素也会影响到PM 2.5 的浓度变化 [ 43 ] [ 44 ]。 本次计算取自然气象因子的日均值，对社会经济因素和自然气象因素数值进行离散化处理，用地理探测器探测不同影响因子与PM 2.5 和O 3 浓度之间的相关性，并计算相关因子的贡献。 4.2. 影响PM 2.5 浓度变化的因素 4.2.1. 因子探测分析 利用因子探测器来确定影响因子对PM 2.5 浓度变化影响程度的结果如图3所示。影响因子值q的范围为 图3. PM 2.5 和O 3 -8h因子探测q统计量 0.03~0.38，对其有显著性影响的有平均温度(0.39)，环境污染专用设备(0.37)，塑料制品(0.35)，发电量(0.34)，规模以上综合能源消费量(0.33)和露点(0.31)等。平均温度对PM 2.5 浓度影响最大，与PM 2.5 浓度在不同季节发生较大变化吻合；其次是环境污染专用设备，表明环境污染设备的使用对大气中PM 2.5 浓度影响显著；塑料制品、发电量和规模以上综合能源消费量往往和化石能源密切相关，塑料制品来源于煤化工过程获得的含苯环物质。目前大部分城市以火力发电为主，主要利用煤炭等化学燃料产生电能，这些化石能源的提炼和燃烧会产生大量SO 2 、NO x 等有害气体，导致PM 2.5 的大幅升高。露点也表现出了对PM 2.5 浓度的明显影响。尽管多位学者在研究中提出相对湿度与PM 2.5 浓度的相关性 [ 45 ] [ 46 ] [ 47 ]，从本文分析来看，露点较相对湿度而言，对PM 2.5 浓度的影响更为显著。 4.2.2. 交互作用探测分析 交互探测器探测影响因子之间交互后对PM 2.5 浓度变化的影响。由表2可见，任何两种因子的交互作用都要大于单独一种因子对PM 2.5 浓度变化的影响。例如露点和相对湿度交互后作用于PM 2.5 浓度变化的q值为0.61，对PM 2.5 浓度的影响最大；发电量和塑料制品与NO 2 交互后q值均为0.60，对PM 2.5 的影响次之；发电量、二产用电占比和环境污染防治专用设备等和露点的交互，对PM 2.5 的影响也较为显著。 Table 2 Interactive exploration results of PM2.5 in Zhengzhou of 202 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X14 X1 0.33 X2 0.50 0.07 X3 0.50 0.49 0.35 X4 0.44 0.50 0.45 0.34 X5 0.46 0.48 0.50 0.41 0.14 X6 0.46 0.49 0.50 0.47 0.49 0.37 X7 0.50 0.27 0.45 0.45 0.39 0.42 0.15 X8 0.51 0.50 0.46 0.52 0.54 0.52 0.51 0.38 X9 0.52 0.41 0.49 0.58 0.59 0.58 0.43 0.55 0.31 X10 0.46 0.21 0.55 0.52 0.45 0.55 0.40 0.56 0.61 0.08 X11 0.37 0.12 0.40 0.41 0.22 0.42 0.20 0.44 0.37 0.16 0.03 X12 0.51 0.36 0.60 0.60 0.47 0.59 0.49 0.58 0.52 0.49 0.36 0.29 X14 0.46 0.30 0.46 0.50 0.42 0.50 0.40 0.44 0.43 0.41 0.27 0.42 0.22 表2. 2020年郑州市PM 2.5 交互探测结果 4.3. 影响O 3 -8h浓度变化的因素 4.3.1. 因子探测分析 利用因子探测器来确定影响因子对O 3 -8h浓度变化影响程度的结果如图3所示。影响因子值q的范围为0.07~0.58，对其有显著性影响的有平均温度(0.58)，露点(0.39)，塑料制品(0.31)，二产用电占比(0.30)，PM 2.5 含量(0.26)和环境污染防治设备(0.21)等。平均温度对O 3 -8h浓度影响最大；其次是露点，露点和空气湿度之间具有正相关，空气中的水分影响了臭氧的转化过程；塑料制品、二产用电比和PM 2.5 含量这三者，前两者促使了PM 2.5 形成的同时，产生的SO 2 、NO x 和PM 2.5 共同作用，从化学角度促使了O 3 的形成；环境污染防治设备则对控制大气中O 3 浓度影响显著。 4.3.2. 交互作用探测分析 交互探测器探测影响因子之间交互后对O 3 -8h浓度变化的影响，如表3所示，基本上任何两种因子的交互作用都要大于单独一种因子对O 3 -8h浓度变化的影响。例如平均温度和第二产用电占比交互后作用于O 3 -8h浓度变化的q值为0.73，对O 3 -8h变化的影响最大。整体而言，温度和社会经济因素(规模以上工业综合能源消费量、工业用电量、塑料制品、发电量、环境污染防治设备、节能环保支出)和其他气象因素的相互作用后，对O 3 -8h浓度变化的影响非常显著，大于其他因素之间的相互作用。 Table 3 Interactive exploration results of O3-8h in Zhengzhou of 202 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X14 X1 0.20 X2 0.65 0.15 X3 0.65 0.51 0.31 X4 0.38 0.65 0.48 0.13 X5 0.64 0.54 0.65 0.47 0.30 X6 0.50 0.63 0.65 0.54 0.62 0.21 X7 0.64 0.46 0.48 0.48 0.56 0.41 0.16 X8 0.72 0.66 0.73 0.72 0.73 0.70 0.67 0.58 X9 0.57 0.47 0.55 0.56 0.66 0.58 0.55 0.62 0.39 X10 0.33 0.26 0.52 0.35 0.51 0.45 0.35 0.69 0.67 0.07 X11 0.30 0.28 0.41 0.26 0.38 0.33 0.25 0.64 0.48 0.18 0.08 X12 0.40 0.37 0.47 0.36 0.51 0.44 0.35 0.67 0.54 0.30 0.27 0.20 X14 0.39 0.38 0.42 0.36 0.50 0.42 0.43 0.62 0.47 0.36 0.33 0.33 0.26 表3. 2020年郑州市O 3 -8h交互探测结果 综上分析，城市空气污染是自然和社会经济因素综合作用的结果，随着人类活动的加剧，人为因素对空气质量的影响越来越大。因此，调整产业结构，控制污染源，降低塑料制品使用，加强污染治理对改善郑州大气环境质量具有重要意义。