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中圖分類號：X831 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2017）20-0079-02
引言
空氣污染是空氣質量中的常見現象，空氣污染從古代就有，只是以前空氣污染的程度小，人們的生活水平低，自然不會引起人們的重視，現代社會中空氣污染已經成為各大城市的“通病”，我國正處在城市化發展的關鍵時期，不能放任空氣污染，走國外城市“先發展，再治理”的老路，因此必提高治理空氣污染的意識，完善城市空氣污染監測方法，采用合理的解決措施，改善城市居民的生活環境，筆者就這些方面在下出具體的探析。
1 我國城市空氣質量的現狀和特點
1.1 我國空氣質量的現狀
根據近期城市環境空氣污染監測報告現實，現階段城市空氣污染總體變化不大，局部地區還有改善的趨勢，但是城市空氣污染仍具有一定規模，國家政府對城市空氣污染做出了改善措施，取得了一定的效果，但是近幾年城市汽車尾氣排放、工業廢氣等因素，使得城市空氣質量惡化，因此我國城市空氣質量標準中做出了明確地規定，空氣中的二氧化硫、懸浮顆粒物、可吸入顆粒物、鉛、氟化物等十種污物的濃度不能超過規定限制。從全國范圍來看，城市空氣污染物最主要的還是可吸入顆粒物和懸浮顆粒物，部分城市二氧化硫濃度較高，酸雨范圍和規模總體保持穩定，大約為國土面積的百分之三十五左右。
1.2 我國城市空氣污染的主要特點
隨著我國改革開放不斷深入，我國經濟正在經歷飛速發展的時期，城市化占有率逐年增加，但是部分人沒有長遠的發展眼光，為了追求眼前的利益，以犧牲環境為代價發展經濟，造成了城市空氣污染，從經濟發展規模來看，我國也是一個發展中國家，缺乏城市空氣質量的意識，在空氣治理過程中技術水平也整體落后于發達國家，總體形勢不容樂觀，具體來說主要包括以下幾個方面：（1）城市綠化面積少。城市人口眾多，各種建設用地都很緊張，在有限的土地資源下，城市綠化就是在“夾縫中求生存”，人均綠化面積很少，綠化植物的作用就是進行化光合作用，吸收空氣中的有毒氣體，但是有限的城市綠化不能滿足城市空氣污染的凈化，所以城市中單位空氣面積的污染物占空氣的濃度極大，對人體健康造成很大的傷害。（2）城市規劃不合理，缺乏整體意識。在我國城市化過程中管理者缺乏整體意識，大城市的發展就是“攤餅”式的對外擴張，新興城市沒有整體合理的布局，粗放式管理模式造成了資源的浪費，空氣中的污染物濃度普遍超標，成為城市經濟進一步發展的瓶頸。另外根據最終的環境監測報告顯示，部分地區空氣惡化的趨勢有所改善，可吸入顆粒物、懸浮顆粒物、二氧化硫、氟化物的濃度降低，達到國家空氣質量標準的二級標準的城市，占調查總數的百分之六十五左右，達到國家空氣質量標準的三級標準的城市數量，占調查總數的百分之三十五左右，該數據是根據全國三百五十個城市的空氣質量報告總結出的，具有權威性。
2 城市空氣質量監測方法
現階段城市空氣質量監測主要包括簡單評價和綜合評價，其中簡單評價分為單因素和單指標，綜合評價主要因素是多因素和多指標，在對城市空氣質量監測過程中，可以采用新式監測方法或者完善已有的監測方法，主要目的還是真實可靠地監測空氣質量。
2.1 指數法
指數法主要內容是在城市空氣質量監測時，根據在現實生活中采集的空氣質量數據和空氣質量標準值進行比較，通過對比法得出空氣質量是否符合標準的方法，指數法主要包括單因子指數法和綜合指數法。（1）單因子指數法。顧名思義，單因子指數法就是采用對照比較法和概率統計法進行比較，對單個污染物在空氣中的濃度進行分析，該方法的優勢簡單明了，可以快速了解污染物對空氣的污染程度，但是缺點就是不能整體分析污染物之間的相關性。（2）綜合指數法。綜合指數法以采集的空氣質量數據為基礎，通過公式運算得出的空氣污染程度的指數，該方法還可以細分為環境空氣污染指數法和綜合污染指數法，分別表現為兩個方面：環境空氣污染指數僅僅依據的是采集數據的最大值，不注重其他方面的作用，通常情況下作用于空氣質量日報的數據指標評價中；綜合污染指數法的優勢可以準確表現出各個污染物之間的比例，可以體現出空氣污染的主要來源和次要來源，該方法目前主要應用于空氣質量報告中的各污染物在總體里的比例變化情況。
2.2 復雜數學模型評價法
（1）模糊綜合評價法。模糊綜合評價法主要考慮的是各部分的關聯性，在評價過程中做到了定向、定量的針對性，模糊綜合評價的結果不僅可以反應時間、空間等因子的相關性，可以清晰明了地觀察不同因子的關系，但是該評價法也有一定的劣勢，在采用線性加權模型的情況下，污染因子權重較少，然而污染因素較多的時候，評估結果會失去真實性，部分真正的有用信息不會得到重視，對城市空氣質量的監測造成誤差。（2）灰色系統法。灰色系統法主要作用是利用推理知識進行的空氣質量的推演，主要內容是通過已知的部分信息、數據，運用灰色系統法的推演知識，對系統中的行為和規律詳盡的描繪出來，但是灰色系統法推論出的現象不是絕對的，有時會因為一些不可抗拒的因素造成判斷出的現象與真實情況有一些誤差，這并不妨礙灰色系統法成為目前較好的城市空氣監測方法之一，該方法的實踐操作方法分為灰色聚類法和灰色關聯法，完成對城市空氣質量狀況監測的任務。（3）物元分析法。物元分析法相當于一個運算模型，在進行城市空氣質量狀況監測過程中將物元分析法中的評價標準、指標、特征作為物元，統一進行分析管理，運算出的節域、權重建立健全評估模型，就可以得出想要的結論，物元分析法關聯度的最大值對應級別應該為評價級別。
2.3 城市空氣質量狀況監測方法的注意問題
城市經濟不斷發展的過程中，城市建設規模、城市功能區布局、產業結構分布都在不斷發展的情況下，在對城市空氣質量監測點進行調整，達到最優的局面，因此要注意以下幾個問題。（1）選擇空氣質量監測點位時，要注意城市的可持續發展，統籌安排各方面的均衡發展，又要注重監測點周邊環境的穩定性，保障空氣質量監測數據的真實可靠，才能評估正確的結果。（2）對于污染區域的監測點安排，要摒棄錯誤思想，主要包括城區邊界地帶污染較小的意識，保證監測點符合空氣質量監測中的合理，準確。（3）要根據城市人口和工業分布合理安置空氣質量監測點，具體操作如下：在人口密集的地區適當的增加監測點，可以更好的得出人們生活活動對空氣的污染程度。在工業密集分布的地區，在工業區周邊和中心地帶增設空氣質量監測點，以便更好地做出工業活動對空氣污染的評估報告。
3 城市空氣污染的防治措施
3.1 加強城市空氣質量的監測，從源頭開始控制污染源
運用各種空氣污染監測方法，全天候監測城市空氣的質量，保證對整個城市的空氣掌控，一旦某些區域發生空氣污染的現象，城市空氣監測部門一定要做到及時曝光，讓社會的輿論道德壓力和政府有關部門的干預將空氣污染源扼殺在萌芽中，并且還可以喚醒城市居民的環境保護意識，用整個社會的力量去保護空氣質量安全。
3.2 加強防治汽車尾氣排放對空氣的污染
人們的生活水平越來越高，城市汽車保有量基本飽和，大量的汽車不僅使城市交通變得擁擠，汽車尾氣還造成了空氣污染，因此政府相關部門嚴格按照機動車環保制度，采用限制行車區域、時間等方式，減少汽車尾氣對空氣的污染。還可以大力扶持公共交通、新能源汽車以及共享自行車等一系列手段，根本目的就是減少汽車尾氣對城市空氣的污染。
3.3 加強防治工業對空氣的污染
政府要制定有關工業排放廢氣的準則，使工業廢氣的排放能被自然環境凈化，對于重度污染工業可以搬遷到遠離城市的區域，對于城區工業的廢氣排放，一定要嚴格監測，發現企業違規排放要嚴肅處理，不能給企業留下僥幸心理，并且還要鼓勵企業發展新型廢氣處理設備，盡量杜絕工業對城市空氣污染的現象。
3.4 加強城市綠化規劃
綠色植物是天然的空氣調節器，是凈化城市空氣的最主要手段，因此城市規劃時要有長遠的發展眼光，預留出足夠的綠化地區，并且合理規劃綠化地區的分布，實現綠化的功能最大化。
4 結束語
城市空氣污染問題日益成為制約城市進一步發展的難題，因此監測城市空氣質量不僅解決了城市居民關注的民生問題，而且可以使城市走上可持續發展的道路，全社會應該有長遠的發展眼光，也要給子孫后代留下一片干凈的藍天，本文就城市空氣質量監測方法和防治措施進行了具體探析，具有一定的參考價值。
參考文獻：
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[2]洪千淇，劉萌萌，王堯.淺談室內空氣污染的危害及其防治措施[J].科技創新與應用，2016（12）：162.
[3]侯洪剛.室內空氣污染對人類健康的影響及防治措施[J].環境與發展，2014（03）：151-152.
關鍵詞 環境空氣質量；準確率；API
中圖分類號 X831 文獻標識碼 A 文章編號 1673-9671-（2012）121-0149-01
自2001年6月5日開始，我國47個環境保護重點城市已經相繼開展了環境空氣質量的日報和預報工作。到目前為止，全國已有180個地級以上城市了環境空氣質量日報，其中90個地級城市還實行了環境空氣質量預報，并且通過地方電視臺、電臺、報紙和因特網等媒體向社會。環境空氣質量周報、日報和預報的相繼讓公眾及時的了解了環境空氣的質量，對于環境保護起到了很好的宣傳作用。
1 全國環境空氣質量的狀況
各個城市經過了幾年的工作探索和實踐，結合自身實際，先后提出了各種空氣質量預報的模式。大部分城市采用統計預報模式，這種模式是在環境空氣自動監測的基礎上，通過對天氣系統與空氣污染的相關分析，建立了一套行之有效的環境空氣污染預報方案，經常以SO2、NO2和PM10這三項環境空氣質量指標作為預報對象，建立多元回歸方程，實施了環境空氣污染濃度的統計預報。同時，通過對多年的監測結果和特殊污染狀態的分析，建立一套空氣污染特殊情況分析系統，對模式難以正確預報的特殊天氣和特殊污染狀態，用預報會商的方式作出“專家預報”。
相對于環境空氣質量日報而言，預報的意義和作用顯得更加重要和明顯，提高環境空氣質量預報的準確率更是重中之重。根據API為對象以及我國的環境監測技術規定，分析環境空氣質量的預報絕對誤差準確率和預報級別準確率是極為重要的。環境空氣質量根據API的大小，定義了5個代表不同級別的污染狀況。級別準確率要求預報的空氣質量級別和實測的日報空氣質量級別要一致。
2 影響環境空氣質量預報準確率的因素
預報的準確率與日報API的變化是相關的，影響API的因素主要有兩方面，即天氣系統的變化和污染源排放的變化。其中環境空氣污染與氣象系統有著密切的關系，不同的天氣狀況對環境空氣污染有著不同的影響，預報的準確率也依靠于氣象預報的準確性。
2.1 天氣系統的變化
2.1.1 降水
降水對環境空氣質量的影響是非常明顯的，降水可以沖刷環境空氣中各種污染物，可以減少顆粒物的濃度，大部分城市環境空氣污染重的首要污染物都是PM10，降水可以提高預報準確率。但是，當天氣狀況比較晴朗向降水天氣轉變的時候，或者降水天氣向晴朗天氣轉變的時候，發生的環境空氣質量預報準確率會有所下降，并且預報絕對誤差超過30或者級別誤差超過一級的現象也容易在此時發生，同時當降水量比較小，比如毛毛雨天氣的時候，PM10的濃度有時候反而會上升，這時環境空氣質量預報的準確率也會下降。
2.1.2 能見度
能見度對空氣質量也有很大的影響，能見度高說明了空氣中污染物PM10的濃度低，造成這種能見度下降的主要因素有降水、霧、霾等等。經過分析，表明當能見度
2.1.3 溫度以及風向的變化
溫度的變化會影響冷暖氣團的變化，當溫度變化發生劇烈的時候，空氣質量也會隨之發生很大的變化，例如：冬春兩季大風降溫的天氣、夏季強降水降溫的天氣狀況都會減輕城市污染物的濃度。有統計表明，當兩日平均溫度的溫差超過5攝氏度的時候，兩天日報的API絕對誤差超過30的可能性將會超過50%。
風速與污染物濃度有著較為顯著的負相關，在靜風或者威風的時候，不利于污染物的擴散，特別是當天氣連續的晴朗、風速也不大的時候，污染物濃度將會急劇上升，此時環境空氣質量預報的準確率就會下降。PM10的主要來源是揚塵和建筑塵，如果風向對PM10濃度的影響不大，受城市局部亂流的影響，將會抵消不利風向的作用。
2.1.4 逆溫
研究表明在環境空氣的污染中，當API超過100大部分的時候都發生了逆溫天氣，可見逆溫天氣的時候容易出現高污染，預報的準確率會受到影響。
2.2 污染源排放的變化
污染源排放有本地污染和外部污染的分別，其中本地污染包括焚燒秸稈和大規模的城市基礎建設，每年的5、6月份，農業收割時會焚燒秸稈，大量的濃煙導致了環境空氣的污染；大規模的城市基礎設施建設也會引起環境空氣的污染，拆遷、建筑工地和運輸等容易產生大量的揚塵，特別是在監測子站附近的建筑工地對監測數據產生的影響會更大，這些污染都會影響環境空氣質量預報的準確率。
而受西北沙塵暴影響是典型的外部污染的例子。西北沙塵暴發生的時候API會大幅度的上升，甚至超過4級標準，API預報準確率的偏差也是比較大的。
3 總結
綜上所述，影響環境空氣質量預報準確率的因素由天氣系統的變化和污染源排放的變化。為了提高預報的準確率，我們應該獲取更加詳盡的未來天氣的氣象資料，包括24小時之內溫度的變化、降水的變化、風速風向的變化、能見度的變化以及逆溫發生的情況等等，加強對不同天氣情況下的污染變化趨勢的研究，結合實際及時調整預報模式。加強對污染源排放的動態分析，建立污染源排放的動態信息庫，研究污染源排放的動態變化和空氣污染變化的關系。增加對外來源的預測和監督攻讀，特別是大范圍的污染。加強預報的專家分析能力，培訓預報人員的業務素質，
（下轉第183頁）
（上接第149頁）
注意培養他們對有關氣象資料的分析能力。開展空氣質量數值預報的業務化運行，這樣才能提高預報的準確率。
參考文獻
[1]張偉.環境空氣質量預報的準確率分析[J].環境監測管理與技術，2005，2.
[2]江峰琴.空氣質量預報的改進[J].環境監測管理與技術，2003，4.
關鍵詞：空氣污染；AQI；聚類分析；區域劃分；可持續發展
中圖分類號：X823 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2015）015-0000-02
一、前言
AQI是空氣質量指數（Air Quality Index）的簡稱，是定量描述空氣質量狀況的無量綱指數，是2012年3月國家的新空氣質量評價標準。參與空氣質量評價的主要污染物為細顆粒物、可吸入顆粒物、二氧化氮、二氧化硫、臭氧、一氧化碳等六項。AQI是將這6項污染物用統一評價標準的呈現，即報告每日空氣質量的參數。AQI不僅描述空氣清潔或者污染的程度，更是為居民提供了室外空氣環境的參考。
研究表明，空氣污染對健康造成了顯著的負向影響，特別是當季節交替變換時，空氣質量在伴隨著氣象因素的同時作用，會加劇呼吸道系統疾病的患病率；并且，空氣污染指數的空間分布形勢是按照由海向內陸遞增，不同城市之間的空氣質量狀況有著明顯的相互聯系，具有區域性特點；最后，城市機動車保有量及工業排放對空氣質量有著相當大的影響。
根據《環境空氣質量指數（AQI）技術規定（試行）》（HJ 633―2012）規定：空氣污染指數劃分為0-50（優）、51-100（良）、101-150（輕度污染）、151-200（中度污染）、201-300（重度污染）和大于300（嚴重污染）六檔，對應于空氣質量的六個級別，指數越大，級別越高，說明污染越嚴重，對人體健康的影響也越明顯。
二、描述性分析
全文數據來源于中華人民共和國環境保護部的數據中心，共搜集了全國161個主要城市2014年全年的空氣質量數據，我們每個城市一年中空氣質量等級的天數做了整理，整理后的表格如表1（因表格太長，只列出前10行）：
首先關注空氣質量為優的天數，有26個城市在一年中空氣質量有100天以上為優，僅有6個城市空氣質量都達到優的天數超過了半年。可見，我國空氣質量普遍不是很好。
隨后關注空氣質量為良的天數。有85個城市有200天以上空氣質量達到良，但250天以上的城市就只剩13個。可見，空氣質量多數天數達到良的城市數量也偏少。此時空氣對絕大多數人無害。
從空氣質量為不同程度污染的角度，有45個城市輕度污染的天數在100天以上，沒有一個城市輕度污染的天數是在200天以上；50天以上中度污染的城市有17個，中度污染天數最多的有58天；只有23個城市一年中沒有重度污染的情況；所有城市中嚴重污染的天數平均數為3天，有63個城市一年中沒有出現過嚴重污染的情況。
由此可見，全國空氣質量普遍不是太好。我們猜想，空氣質量狀況與行政區域以及其主要的經濟帶動的產業類型有關。
三、聚類分析
聚類分析的基本思想是由于我們所研究的樣品或指標之間存在不同程度的相似性，以一些能夠度量樣品或指標之間相似程度的指標量作為劃分類型的依據，相似程度較大的樣品聚合成一類。
我們使用R軟件，采用聚類分析中的快速聚類（kmeans）方法，根據對一年中每天AQI的記錄值，對所有城市進行kmeans聚類分析，將161個城市分成6類。得到結果如下：
第一類：陽泉市、濟南市、淄博市、棗莊市、東營市、濰坊市、濟寧市、泰安市、萊蕪市、臨沂市、聊城市、濱州市、菏澤市、鄭州市、開封市、洛陽市、平頂山市、安陽市、焦作市、三門峽市、西安市、銅川市、寶雞市、咸陽市、渭南市、庫爾勒市；
第二類：秦皇島市、承德市、張家口市、太原市、大同市、長治市、臨汾市、呼和浩特市、包頭市、赤峰市、鄂爾多斯市、沈陽市、大連市、鞍山市、撫順市、本溪市、丹東市、錦州市、營口市、盤錦市、葫蘆島市、長春市、吉林市、哈爾濱市、牡丹江市、煙臺市、威海市、延安市、蘭州市、嘉峪關市、金昌市、西寧市、銀川市、石嘴山市
第三類：武漢市、宜昌市、荊州市、長沙市、株洲市、湘潭市、岳陽市、常德市、張家界市、柳州市、桂林市、重慶市、成都市、自貢市、瀘州市、德陽市、綿陽市、南充市、宜賓市、烏魯木齊市
第四類：齊齊哈爾市、大慶市、寧波市、溫州市、衢州市、舟山市、臺州市、麗水市、福州市、廈門市、泉州市、南昌市、九江市、廣州市、韶關市、深圳市、珠海市、汕頭市、佛山市、江門市、湛江市、茂名市、肇慶市、惠州市、梅州市、汕尾市、河源市、陽江市、清遠市、東莞市、中山市、潮州市、揭陽市、云浮市、南寧市、北海市、海口市、三亞市、攀枝花市、貴陽市、遵義市、昆明市、曲靖市、玉溪市、拉薩市、克拉瑪依市
第五類：北京市、天津市、石家莊市、唐山市、邯鄲市、邢臺市、保定市、滄州市、廊坊市、衡水市、德州市。
第六類：上海市、南京市、無錫市、徐州市、常州市、蘇州市、南通市、連云港市、淮安市、鹽城市、揚州市、鎮江市、泰州市、宿遷市、杭州市、嘉興市、湖州市、金華市、紹興市、合肥市、蕪湖市、馬鞍山市、青島市、日照市
據此可將全國分為6塊大的區域：山東大部，陜西和山西東部；山東北部，河北南部，內蒙古，陜西、甘肅；武漢、湖北、湖南、廣西、重慶、桂林；京津冀等地；上海、江蘇、浙江以及山東沿海；其他地區。
由此可見，空氣質量狀況具有區域性，相鄰城市空氣質量相似；具有中心擴散性，如以濟南等重工業污染較重的城市為中心，其周邊城市空氣質量也受到影響；沿海地區與經濟比較不發達的地區空氣質量普遍較好。
四、政策建議
通過對城市空氣狀況的聚類分析以及對所劃分的區域進行產業結構分析，可以看出產業結構的確會在一定程度上影響城市空氣質量。為了使得經濟發展與環境相適應，促進我國經濟協調快速可持續發展，我們提出以下建議：
1.提高城市綠化率。綠植是大自然的天然空氣清新劑，能夠增加空氣濕度，提高空氣中的氧氣含量，并吸收二氧化碳，吸附粉塵微粒，減少熱島效應，減少噪音，美化環境，可謂是一舉多得。
2.大力發展公共交通，減少私家車的使用。最直觀的影響便是交通擁堵。研究發現，其對空氣質量帶來的影響也是相當可觀的。當然這與我們的公共交通不夠發達也有一定的關系。因此我們提倡大力發展公共交通，鼓勵人們公交出行綠色出行。
3.大力發展第二、三產業，促進經濟發展的轉型。產業結構對空氣質量的影響也是相當顯著的，并且具有區域擴散性。我們現階段應大力促進經濟發展的轉型，既要促發展，又要保環境。
4.控制人口密度。人口過多帶來的問題不僅僅是交通擁擠，使得人均占有耕地面積減少以及水資源等資源短缺，也增加了能源的消耗，需要消耗越來越多的能源物質，需要提供更多的石油、煤、天然氣等能源物質，當然這些能源物質的使用也會增加空氣的污染。因此必須嚴格控制人口數量。追求可持續發展。
參考文獻：
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[3]黃樂樂，鄭安迪，陳相托.空氣質量指數AQI的統計分析.北京航空航天大學.
[4]吳喜之.統計學：從數據到結論.中國統計出版社.
關鍵詞：空氣質量三線城市方差性分析主成分分析
一、背景
1.地區發展的差異
空氣質量優劣程度[1]與一個城市的經濟發展密切相關，它直接影響到投資環境和居民的健康，因此越來越受到政府和公眾的廣泛關注。城市化建設是發展中國家實現現代化的必經之路，但是該過程往往會導致環境污染不斷加劇；大城市工業集中、大量消耗化石燃料，高密度建筑群又不利于污染物的擴散，因此一般一些發展城市的空氣污染現象異常嚴重。人們在感受著城市化帶來的便利的同時，也深深的體會到了苦澀的回報――城市空氣質量問題。
隨著城市的發展，各個城市[2]之間在經濟上出現了顯著性的差別，城市逐漸被分為了幾個等級。目前國內常見的一線、二線、三線城市最早起源于房地產市場，現在已演變成城市綜合實力和競爭力的劃分。專家介紹說，常規的劃分指標包括:綜合競爭實力、城市發展規模（建設水平、人口、面積等）、輻射帶動力與影響力、交通通達能力等許多層面；簡單來說，政治地位、經濟實力、城市規模、區域輻射力是劃分一線、二線、三線城市的主要標準。
2.空氣質量指標
新聞報道中經常出現的空氣質量指數[3]（英文：Air Quality Index, AQI）是定量描述空氣質量狀況的非線性無量綱指數。其數值越大、級別和類別、表征顏色越深，說明空氣污染程度越嚴重，對人體的健康危害也越大。AQI分級計算是參考的標準是GB 3095-2012《環境空氣質量標準》，參與評價的污染物為PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO等六項；所以，AQI采用的標準更嚴、污染物的指標更多、頻次更高，其評價的結果也將更加接近公眾的真實感受。
本文主要研究的是通過中國環境監測總站的全國主要城市空氣質量指標的數據，分析城市發展與空氣質量指數的關系，而且城市環境空氣質量直接反映城市規劃建設管理水平，影響城市經濟發展，關系城市居民生活質量。隨著經濟建設、城市建設的快速發展，城市作為政治、經濟、文化、商貿中心、建筑密度、人口密度、交通車輛密度的不斷膨脹，各類能源的消耗也與日俱增；而且空氣質量的治理不是一兩項指標就可以奏效的，而是需要通過綜合防治、長效管理才能得以恢復，走向良性循環的道路。
二、一二三線城市之間空氣質量的差異性分析
選取一二三線城市中具有代表性的城市5-10月份（數據來自：中國環境監測總站）每月份的各個空氣質量因素的平均值，具體數據見下表（選取了部分數據）：
表1 各線城市在2013年5-10月的空氣質量因素
1.差分析理論
方差分析[4]是用于兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀，造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。
方差分析的基本原理是認為不同處理組的均數間的差別基本來源有兩個：
第一，隨機誤差，如測量誤差造成的差異或個體間的差異，稱為組內差異，用變量在各組的均值與該組內變量值之偏差平方和的總和表示，記作SSw，組內自由度dfw。
第二，實驗條件，即不同的處理造成的差異，稱為組間差異。用變量在各組的均值與總均值之偏差平方和表示，記作SSb，組間自由度dfb。
總偏差平方和SSt=SSb+SSw。組內SSw、組間SSb除以各自的自由度(組內dfw=n-m，組間dfw=m-1，其中n為樣本總數，m為組數)，得到其均方MSw和MSb，一種情況是處理沒有作用，即各組樣本均來自同一總體，MSb/MSw≈1。另一種情況是處理確實有作用，組間均方是由于誤差與不同處理共同導致的結果，即各樣本來自不同總體。那么，MSb>>MSw(遠遠大于)。MSb/MSw比值構成F分布。用F值與其臨界值比較，推斷各樣本是否來自相同的總體。
2.數據分析結果
分析結果如下表：
表2 空氣質量指標的各個因素和城市之間的方差分析圖
從表中可以看出：
影響空氣指標的各個因素大部分具有顯著性差異，綜合評判空氣質量的AQI在一二三線城市之間具有顯著性差異；PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2，五項指標在一二三線城市之間具有顯著性差異，這幾個指標和工業發展的C排放、汽車尾氣等具有明顯的關系，所以，從圖表中可以看出城市的發展程度與空氣質量因素之間密切相關。
三、一二三線城市空氣質量指數的主成分分析原理和方法實現
1.主成分分析理論
主成分分析[5]是數學上數據降維的一種方法。其基本思想是設法將原來眾多的具有一定相關性的指標X1，X2，…，XP（比如p個指標），重新組合成一組較少個數的互不相關的綜合指標FM來代替原來指標。那么綜合指標應該如何去提取，使其既能最大程度的反映原變量Xp所代表的信息，又能保證新指標之間保持相互無關（信息不重疊）。
設F1表示原變量的第一個線性組合所形成的主成分指標，即 ,由數學知識可知，每一個主成分所提取的信息量可用其方差來度量，其方差Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。常常希望第一主成分F1所含的信息量最大，因此在所有的線性組合中選取的F1應該是X1，X2，…，XP的所有線性組合中方差最大的，故稱F1為第一主成分。如果第一主成分不足以代表原來p個指標的信息，再考慮選取第二個主成分指標F2，為有效地反映原信息，F1已有的信息就不需要再出現在F2中，即F2與F1要保持獨立、不相關，用數學語言表達就是其協方差CoV(F1,F2)=0 ，所以F2是與F1不相關的X1，X2，…，XP的所有線性組合中方差最大的，故稱F2為第二主成分，依此類推構造出的F1、F2、……、Fm為原變量指標X1，X2，…，XP第一、第二、……、第M個主成分。
2.主成分分析的數據分析
影響各個城市空氣質量的因素有很多，在分析城市發展程度與影響空氣質量指標之后，為進一步說明提取的主成分對城市空氣質量的影響，對一二三線城市中的代表城市進行進一步主成分分析（以北京為例）：
表3主成分與原有變量的權重關系
結合圖表和理論分析得出，
第一主成分：Z1=0.216*X1+0.240*X2+0.153*X3+0.216*X4+0.198*X5+0.066*X6-0.135*X7-0.134*X8
第二主成分：
Z2=0.156*X1+0.072*X2+0.270*X3-0.034*X4-0.121*X5+0.253*X6+0.288*X7-0.287*X8
第三主成分：
Z3=0.215*X1+0.221*X2-0.155*X3+0.440*X4-0.454*X5-0.559*X6+0.158*X7+0.168*X8
由于三個主成分達到了99.291%的信息貢獻累計值，所以，基本上可以完全涵蓋原有變量信息，則得出衡量空氣質量的新的關系式：
Z=49.202%*Z1+35.956%*Z2+14.133%*Z3
用上述分析方法，對一二三線城市中選取的城市進行主成分分析[6]，取各個城市半年內的主成分值的平均值表示這段時間的影響數值，得出如下分析表：
圖4部分城市各個主成分的數值
經過主成分分析，原來評價各個城市的八個因素，縮減為現在的一到三個，明顯減少了分析量，為后續的分析提供了參考依據，更容易分析出數據間的規律，也使得空氣質量的評價問題更易分析，但是，通過主成分分析中的主成分提取，并不能用來評價各個城市的空氣質量指數。
圖表中的主成分Z1，一線城市明顯大于二線城市，二線城市小于三線城市，并不能得出相應的變化規律；圖表中的主成分Z2，二線城市明顯大于一線城市，一線城市又明顯大于三線城市，部分地區沒有第二主成分，這樣也不能分析出相應的變化規律；而圖表中的第三主成分Z3，僅有一個城市有，顯然第三主成分不是分析的重點，也沒有提供相應的分析結論，不具有參考價值。
整個成分分析的結果如圖3所示，部分一線城市大于二線城市，二線城市大于三線城市；如果根據這個結果，可以得出和前面分析類似的結論：空氣質量指數的污染程度和城市的發展程度成正比。但是，部分數據不符合該變化規律。所以，在對問題進行主成分分析時，不能簡單的從簡化問題的角度分析，這樣會導致最終的分析結果和原來結果不一樣；在進行對比分析時，一定要結合實際問題的規律進行分析。
四、結論及建議
我國城市空氣污染的一個重要的特征是煤煙型污染，煤炭燃燒排除大量煙塵，是主要的城市空氣污染源。以煤炭為主的能源消費形成的城市空氣污染已經威脅到人民群眾的健康和經濟社會的可持續發展。另外，城市機動車保有量在不斷增加，由于城市人口密集，交通運輸量加大，機動車排氣污染在城市空氣污染中所占的比例也不斷上升，從圖表分析可以看出PM2.5和PM10在空氣污染中占主要比重，我們從天氣狀況也可以看出，城市陰霾天氣不斷出現，據2007年中國環境狀況公報，我們空氣質量達到國家一級標準的城市僅占2.4%，可想而知空氣污染給我們帶來了多大的影響。
一二三線城市之間的空氣質量具有顯著性差異，在分析影響空氣質量的主成分時，將一二三線城市分開分析，分析結果顯示在城市發展過程中的污染物種類基本相同，而它們的比重隨著城市發展加快也有所增加。
目前，我們城市的空氣污染已經危害到了人們正常的生活，由霧霾引起的呼吸道疾病也逐漸增多，研究表明，中國引起慢性呼吸道疾病的主要決定因素是城市空氣污染。并且城市的污染也造成了巨大的經濟損失，就北京來說，2012年北京持續一周的霧霾天氣給北京帶來直接經濟損失達120億，嚴重制約了經濟的發展。
我國應該重點治理城市環境污染，從一下兩個方面出發：一方面是治理工廠排放的污染物和煤炭的燃燒量；另一方面限制城市汽車的擁有量或者發展新能源供汽車使用。我們堅信，主要我們從現在開始，從自身做起，每個企業家從自身企業做起，從減少一塊煤、一度電、一升油開始，在不久的將來，我們的空氣質量一定會發展的很好，我們一定可以為我們自己和子孫后代創造一片藍天。
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環境保護部環境監測司司長羅毅說,12月受大范圍空氣重污染過程影響,74個城市環境空氣質量總體狀況同比、環比均轉差。74個城市PM10、PM2.5和NO2濃度同比、環比均有所上升,SO2濃度同比有所下降,環比有所上升,CO超標率同比和環比均有所上升,O3超標率同比持平,環比有所下降。74個城市平均達標天數比例為55.6%。其中,廈門、福州、昆明、惠州、江門、海口和深圳等7個城市的達標天數比例為100%,東莞、中山和珠海等15個城市的達標天數比例在80%~100%之間,重慶、寧波和秦皇島等13個城市達標天數比例在50%~80%之間,保定、邯鄲和濟南等39個城市達標天數比例不足50%。超標天數中以PM2.5為首要污染物的天數最多,其次是PM10。
按照城市環境空氣質量綜合指數評價,12月空氣質量相對較差的后10位(從第74名到第65名)城市分別是保定、邢臺、衡水、邯鄲、石家莊、廊坊、濟南、鄭州、唐山和哈爾濱;空氣質量相對較好的前10位(從第1名到第10名)城市分別是海口、惠州、廈門、福州、深圳、昆明、肇慶、東莞、貴陽和江門。
12月,我國北方地區全部進入采暖期,受采暖期污染物排放量大和不利氣象條件影響,我國除華南地區外,均出現了重污染天氣。其中京津冀及周邊地區污染程度最重、持續時間最長,12月該區域先后出現5次明顯重污染過程,保定、衡水市一度出現連續8天的重度及以上污染天氣。與2014年同期相比,京津冀區域13個城市PM2.5月均濃度全部升高,其中北京市同比升高166.7%;京津冀周邊的太原、呼和浩特、濟南和鄭州市PM2.5月均濃度同比分別上升了15.6%、41.7%、92.8%和49.5%。
京津冀區域13個城市空氣質量達標天數比例在12.9%~80.6%之間,平均為34.9%。其中,張家口市達標天數比例為80.6%,秦皇島、承德2個城市的達標天數比例在50%~80%之間,保定、邯鄲、衡水等10個城市的達標天數比例不足50%。超標天數中以PM2.5為首要污染物的天數最多,其次是PM10。
北京市達標天數比例為35.5%,超標天數中首要污染物均為PM2.5,其中重度污染7天,嚴重污染6天,重度及以上污染天數同比增加11天。
長三角區域25個城市空氣質量達標天數比例在29.0%~93.5%之間,平均為54.2%。其中,溫州、臺州、衢州、麗水和舟山等5個城市的達標天數比例在為80%~93.5%之間,寧波、嘉興和湖州等7個城市的達標天數比例在50%~80%之間,徐州、無錫和宿遷等13個城市的達標天數比例不足50%。超標天數中以PM2.5為首要污染物的天數最多,其次是PM10。
基于APP端的城市空氣質量數據系統作為智慧環保的信息與收集平臺，能夠使用戶和環保信息高度耦合，實現環保“更透徹的感知”、“更全面的互聯”和“更智慧化應用”。通過整合全國190個城市的空氣質量數據，并結合GIS地圖供用戶在手機上直觀的查詢，已豐富的圖表顯示功能展示空氣質量數據。
【關鍵詞】APP 空氣質量 系統
2015年中國移動終端將超5億，隨著4G網絡和智能手機的普及，移動互聯網時代進入了高速發展時期， 移動APP成為了移動互聯網的主流，未來移動互聯網將更多基于云的應用和云計算上。基于APP端的城市空氣質量數據系統作為智慧環保的信息與收集平臺，能夠使用戶和環保信息高度耦合，實現環保“更透徹的感知”、“更全面的互聯”和“更智慧化應用”。基于APP端的城市空氣質量數據系統通過整合全國190個城市的空氣質量數據，并結合GIS地圖供用戶在手機上直觀的查詢，已豐富的圖表顯示功能展示空氣質量數據。
1 建設目標
基于APP端的城市空氣質量數據系統通過整合全國190個城市的空氣質量數據，并結合GIS地圖供用戶在手機上直觀的查詢，已豐富的圖表顯示功能展示空氣質量數據。系統需實現以下七個功能，包括AQI時報及預測、城市AQI統計、AQI小知識、空氣質量排名、自動站查詢、在線數據查詢、GIS展示及查詢功能。
2 系統建設內容
2.1 數據建設要求
（1）支持ANSI/ISO SQL-89、ANSI/ISO SQL-92標準；
（2）支持中文漢字內碼，符合雙字節編碼；
（3）支持主流廠商的硬件平臺及操作系統平臺；
（4）具有良好的伸縮性；
（5）支持主流的網絡協議，如：TCP/IP、IPX/SPX、NETBIOS及混合協議；
（6）具有良好的開放性，支持異種數據庫的互訪；
（7）支持對大型異種數據庫的訪問；
（8）支持分布式事務及兩階段提交功能；
（9）具有支持并行操作所需的技術，如：多服務器協同技術、事務處理的完整性控制技術等；
（10）支持聯機事務處理OLTP，要求能夠實現數據的快速裝載、高效的并發處理和交互式查詢；
（11）支持數據庫存儲加密及相應冗余控制；
（12）應具有強的容錯能力、錯誤恢復能力、錯誤記錄及預警能力；
（13）應避免數據庫死鎖的出現，一旦死鎖能夠自動解鎖。
2.2 系統構架要求
2.2.1 先進性
采用國內外先進、成熟的技術和設備，及市場覆蓋率高、標準化和技術成熟的軟硬件產品。具有先進的設計思想和設計理念，及一定的超前性，不僅要滿足到當前的實際需要，而且要考慮將來的發展需求。
2.2.2 實用性
應充分考慮資源、環境和人等因素，以人為本，采用高科技手段，進行智能化設計，以減少系統操作的復雜性，使用戶最方便地實現各種功能。
2.2.3 可靠性和可用性
具有容錯功能，管理、維護方便，系統運行穩定可靠，維護簡單。
2.2.4 開放性
系統設計應采用現有的國際工業標準，開放技術、開放結構、開放系統組件和開放用戶接口，可以支持遠程圖像傳輸和遠程控制，同時利于今后的擴展和升級。
2.2.5 云計算功能
系統必須是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式的結構設計，系統設計需要通過互聯網來提供動態易擴展且是虛擬化的資源，必須具有云計算架構的數據中心、服務中心、辦公中心、控制中心等功能結構。
2.3 開發環境要求
（1）基于Android技術架構；
（2）系統具備快速響應能力。通常情況下，頁面顯示響應時間不超過3秒，查詢處理響應時間不超過5秒；
（3）系統連續運行要求：提供7X24小時的連續運行，平均年故障時間不超過8小時；
（4）適配尺寸要求：支持主流手機屏幕尺寸；
（5）數據庫要求：支持主流數據庫和國產數據庫；
（6）中間件要求：支持主流中間件和國產中間件。
2.4 核心模塊及實現功能
AQI時報及預測主要展示內容包括：昨天、今天與未來三天的天氣狀況；實時空氣質量AQI、等級、首要污染物；實時AQI的京津冀排名；未來三天的的空氣質量預測情況；根據不同的空氣質量給出相應的健康影響提示和建議；空氣質量AQI等級圖例；可以顯示數據更新時間；空氣監測數據來源等信息。
城市AQI統計主要統計2種情況：主要城市24小時空氣質量情況；城市30天空氣質量情況。
AQI小知識為方便用戶快速了解AQI的相關名詞定義，本系統提供了AQI相關知識的名詞解說便于用戶查詢。
空氣質量排名：系統應提供對空氣質量相關排名功能。從空氣質量和相關綜合指數為數據對河北省、京津冀乃至全國的多維度排名，使得管理人員能夠對我市的空氣質量狀況與其他地市對比了解。主要分為3類排名情況：京津冀AQI實時排名；全國城市AQI實時排名；全國城市綜合指數月度排名。
自動站查詢：系統可以對各區域空氣自動站AQI監測數據進行實時查詢，能夠將各監測點位的實時AQI數據及濃度數據進行展示并以站點為單位進行查詢。具體展示空氣自動站的如下數據：空氣自動站名稱；所屬地區；空氣質量AQI；空氣質量等級；首要污染物；污染物監測濃度（包括：SO2，NO2，CO，O3，O3 8小時均值，PM2.5，PM2.5 24小時均值，PM10，PM10 24小時均值）；數據時間。
在線數據查詢：系統提供對各個空氣自動站今天與昨天的空氣質量數據對比變化趨勢的查詢功能。以柱狀圖的形式顯示當天站點的AQI、各空氣污染物的實時小時均值和近30天的日均值，并且給出環比數值，供用戶對比分析。還可以指定統計時間，查詢歷史數據。
GIS展示及查詢：為了實現空氣質量AQI數據的直觀查詢，系統可通過地圖查詢空氣自動監測站點位，并且能夠實現通過地圖的放大、縮小、定位等功能，精確了解具體站點的信息，實現站點信息的快速查找。在地圖中，會默認顯示所有空氣自動站，并且會在各個空氣自動站的圖標上展示該站點的空氣質量AQI，另外，站點圖標的顏色也會根據實時的AQI數值而變化，便于用戶迅速、直觀的了解到各個站點的空氣質量。用戶點擊各個站點還可查看該站點的如下數據：站點名稱；空氣質量實時AQI；空氣污染物實時濃度；空氣質量等級。
環保部當日了2015年12月京津冀、長三角、珠三角區域及直轄市、省會城市和計劃單列市等74個城市空氣質量狀況。
環境護部環境監測司司長羅毅介紹,12月受大范圍空氣重污染過程影響,74個城市環境空氣質量總體狀況同比、環比均轉差。74個城市PM10、PM2.5和NO2濃度同比、環比均有所上升,SO2濃度同比有所下降,環比有所上升,CO超標率同比和環比均有所上升,O3超標率同比持平,環比有所下降。74個城市平均達標天數比例為55.6%。其中,廈門、福州、昆明、惠州、江門、海口和深圳等7個城市的達標天數比例為100%,東莞、中山和珠海等15個城市的達標天數比例在80%~100%之間,重慶、寧波和秦皇島等13個城市達標天數比例在50%~80%之間,保定、邯鄲和濟南等39個城市達標天數比例不足50%。超標天數中以PM2.5為首要污染物的天數最多,其次是PM10。
按照城市環境空氣質量綜合指數評價,12月空氣質量相對較差的后10位(從第74名到第65名)城市分別是保定、邢臺、衡水、邯鄲、石家莊、廊坊、濟南、鄭州、唐山和哈爾濱;空氣質量相對較好的前10位(從第1名到第10名)城市分別是海口、惠州、廈門、福州、深圳、昆明、肇慶、東莞、貴陽和江門。
羅毅介紹,12月,我國北方地區全部進入采暖期,受采暖期污染物排放量大和不利氣象條件影響,我國除華南地區外,均出現了重污染天氣。其中京津冀及周邊地區污染程度最重、持續時間最長,12月該區域先后出現5次明顯重污染過程,保定、衡水市一度出現連續8天的重度及以上污染天氣。與2014年同期相比,京津冀區域13個城市PM2.5月均濃度全部升高,其中北京市同比升高166.7%;京津冀周邊的太原、呼和浩特、濟南和鄭州市PM2.5月均濃度同比分別上升了15.6%、41.7%、92.8%和49.5%。
監測數據顯示,12月,京津冀區域13個城市空氣質量達標天數比例在12.9%~80.6%之間,平均為34.9%。其中,張家口市達標天數比例為80.6%,秦皇島、承德2個城市的達標天數比例在50%~80%之間,保定、邯鄲、衡水等10個城市的達標天數比例不足50%。超標天數中以PM2.5為首要污染物的天數最多,其次是PM10。
關鍵詞：空氣質量；污染損害指數；開封市
中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：A 文章編號：1674-0432（2011）-08-0153-2
0 引言
隨著社會經濟持續發展，城市規模擴大，城市環境問題也日益突出，特別是城市環境空氣質量狀況的惡化給人們的生產和生活帶來了諸多的影響，并將成為制約今后經濟發展的主要因素之一[1-4]。本研究利用開封環境空氣質量定點監測資料，探討城市發展過程中空氣質量變化趨勢及其影響因素，并提出建議和對策，為有關部門進行環境質量評估提供參考。
1 開封市環境空氣污染狀況
上世紀末，開封市空氣煙塵污染較為嚴重。據資料顯示，開封市空氣污染以煤煙型為主，煤煙型污染是以塵和SO2為代表的污染類型[5]。主要污染因素有：氣候和人為原因造成的風沙揚塵、建筑施工塵，燃煤污染，機動車尾氣污染和飲食業煙塵油煙污染等[6]。近幾年，市有關部門對燃煤鍋爐和飲食業煙塵油煙污染進行了集中整治，并加強施工工地現場管理，采取措施防止揚塵，環境空氣狀況有所改觀，但環境形勢依然嚴峻。
2 數據收集與處理
2.1 數據來源
文中所用數據來自開封市空氣自動監測站、1999-2008年河南省統計年鑒和1999-2008年開封市環境狀況公報。
按人口和功能區布點法，開封市環境監測站在城區設立了4個環境空氣質量常規監測點，分別為：龍亭旅游品商場（商業、旅游及居住混合區），紗廠（工業、居住混合區），柴油機廠（工業、交通混合區）、世紀星幼兒園（交通、居住混合區）。
1999-2008年的主要監測指標SO2、NO2、TSP（2004年以后為PM10）的年均值見表1。
表1 1999-2008年開封市主要空氣污染物濃度（mg/m3）[6]
注：由于測量項目不同，大氣顆粒物1999-2003年以總懸浮顆粒物為監測指標，2004-2008年以可吸入顆粒物為監測指標。
另附：
表2 各主要監測指標的國家環境空氣質量二級標準[7]
2.2 數據分析處理方法
本研究先采用污染損害指數法來分析污染因子對開封市環境空氣質量的危害程度，然后通過國內外常用的污染趨勢定量分析方法――相關系數法來分析開封市大氣污染的變化趨勢[8，9]。
除此之外，本研究還進行了各主要污染物年際變化分析，探討各污染物的濃度與城市人口數量、市GDP總值、工業企業數量、民用汽車總量等因素之間的關系，旨在找出對環境污染貢獻較大的因素，為決策部門提供參考意見。
3 結果分析
3.1 整體空氣質量的污染狀況分析
3.1.1 單因子的污染損害指數 國內外學者已經提出了多種環境空氣質量評價方法，常見的有污染指數法、模糊評價法、灰色聚類法等。但這些方法都存在各自的不足[10，11]。污染損害指數公式是我國學者李祚泳借鑒空氣污染損害率評價法后提出的，能應用于多種污染物的空氣質量評價[12-15]。
空氣污染損害指數公式[13]如下：
其中xj為用下式表示的污染物j濃度的相對值：
兩式中：Ij――空氣污染物的污染損害指數；
Cj――污染物j的實測濃度；
Cjo――為污染物j的設定的“基準”濃度值（表3）。
表3 空氣污染物的“基準”濃度值[13]
根據空氣污染損害指數公式，計算出各監測指標的污染損害指數見表5。
3.1.2 污染損害綜合指數 受m種污染物污染的空氣污染損害綜合指數計算公式為[13]:
式中：Wj――為污染物j的歸一化權值（表4）。
表4 環境空氣質量級別與污染損害指數的對應關系[13]
由上述公式計算出歷年污染損害綜合指數見表5。
表5 1999-2008年開封市主要空氣污染物污染損害指數
整體上看，開封市近十年總體狀況為輕度污染。2004年污染損害綜合指數達19.7，中度污染，為歷年環境空氣質量最差的一年。從各污染物單因子損害指數來看，以TSP與PM10為代表的大氣顆粒物污染貢獻最大，全年污染損害指數均值超過12.5。
3.2 主要大氣污染物的變化趨勢分析
污染趨勢定量分析方法――相關系數法采用了Daniel趨勢檢驗，使用了Spearman相關系數，公式如下[16,17]：
式中：N――時間周期（年）；
di――變量Xi和Yi的差值，即：di=Xi-Yi；
Xi――周期Ⅰ到周期N按濃度值從小到大排列的序號；
Yi――按時間排列的序號。
如果rs為正值表示呈上升趨勢，若rs為負值則表示有下降趨勢。用秩相關系數rs與Spearman秩相關系數統計表中的臨界值Wp進行比較，若rs>Wp，則變化趨勢顯著，有意義；若rs
3.2.1 大氣顆粒物 1999-2007年，無論監測指標是TSP還是PM10，年均值均超過國家二級標準，只有2008年PM10年均值未超標，TSP歷年超標率為100%，PM10歷年超標率為80%。從污染損害程度方面分析，2004年的污染損害指數為歷年最高，達21.5，屬中度污染；2008年損害指數最低，為7.9，屬輕度污染。對1999-2008年連續10年的監測數據（表1）、污染物損害指數（表5）及趨勢進行分析，TSP的rs=-0.6，│rs│ Wp（0.9）。結果表明：大氣顆粒物為主要污染物；1999-2003年開封市環境空氣中TSP濃度處于下降趨勢，但下降趨勢不顯著；2004-2008年PM10濃度也處于下降趨勢，且下降趨勢顯著。
3.2.2 SO2與NO2 開封市熱能源以煤為主，SO2主要來自煤炭燃燒。1999-2003年開封市大氣環境中的SO2濃度呈逐年上升的趨勢。從2004年起呈現波動下降趨勢，到2008年SO2濃度年均值減少到歷年最低值0.038mg/m3。近十年間，SO2濃度除了2003、2004和2006年超標之外，其余7年均低于國家二級標準，超標率為30% 。SO2年平均值為0.056mg/m3，接近國家二級標準閾值。污染損害指數屬于輕度污染。經檢驗，1999-2008年SO2的rs=0.236
NOx濃度全年變化較為平穩，近十年都控制在國家二級標準之內。由圖4可看出2001-2008年，開封市NOx變化規律與SO2大體一致。經檢驗，NOx的rs=0.03
3.2.3 NOx/SO2 近十年間，空氣中各種污染物濃度呈現出不同的消長趨勢，使開封市空氣污染的總體特征也發生改變。總體看來，開封市環境空氣污染為煤煙型污染，但在2001年之前環境空氣污染更接近汽車尾氣型污染，2000年NOx/SO2的比值[18]是10年間的最高值1.389。2001年以后，除了個別年份有所波動之外，NOx/SO2的比值總體表現出緩慢增長的態勢，2003年NOx/SO2的rs=0.943>Wp（0.829），說明2003-2008年NOx與SO2的比值呈明顯上升趨勢。若按此趨勢發展，并考慮到民用汽車擁有量的增長，開封市環境空氣有可能會由煤煙型污染轉化為煤煙和汽車尾氣復合型污染。
4 結論
（1）1999-2004年開封市整體環境空氣質量介于輕度污染和中度污染之間，自2004年來各監測指標對環境空氣的綜合損害指數逐年下降，且SO2與PM10的濃度年均值呈明顯下降趨勢，可見近年整體環境空氣質量在提高。隨著環保工作力度的進一步加大，開封市整體環境空氣質量有從輕度污染轉為清潔的可能性。
（2）通過對各主要污染物濃度年均值損害指數和變化趨勢分析發現，大氣顆粒物（TSP、PM10）近十年年均污染損害指數最大，達到中度污染，其濃度呈逐年降低趨勢。SO2和NOx的污染損害程度較小，2006-2008年間污染狀況有較明顯改善。
（3）自2003年起，SO2和NOx的比值呈顯著上升趨勢，由此可說明開封市環境空氣正由煤煙型污染向煤煙和汽車尾氣復合型污染轉化。
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