基于时间序列模型的南京市能见度分析

论文总字数：16529字

目 录

摘要 Ⅰ

Abstract Ⅱ

1.引言 1

2.数据资料 2

3.方法介绍 2

3.1等级分析法 2

3.2偏相关分析法 3

3.3 时间序列分析方法 4

4.实例分析 5

4.1日均能见度的季节分布差异 5

4.2能见度在不同时刻的差异 6

4.3南京地区能见度年变化趋势 6

4.4能见度季节性变化特征分析 7

4.5南京市能见度与各气象要素的相关性 10

4.6 时间序列预测模型 11

5.总结与讨论 14

参考文献： 15

致谢 16

基于时空数据模型的南京市能见度分析

王雅欣

, China

Abstract：In recent years, with the growth of population and rapid economic development, the issue of air quality has become the focus of attention. This paper uses the data of visibility, relative humidity, air temperature, barometric pressure, plutonium, wind speed, etc., from 2000 to 2014 in Nanjing, and uses the rank analysis method and partial correlation analysis method to observe the annual variation of atmospheric visibility in Nanjing. The features of the characteristics and seasonal trends were analyzed, and the degree of correlation between visibility and six meteorological elements was examined. Based on this, the time series seasonal decomposition forecast model was used to predict the visibility of Nanjing in 2018. The results showed that the frequency of visibility grade GG and grade EG in Nanjing had a significant upward trend in all seasons, and the overall visibility was improved. In Nanjing, visibility was negatively correlated with relative humidity, and the temperature and wind speed were correlated. There is a positive correlation; according to the seasonal decomposition, the monthly average visibility in January, February, June, and December is relatively low; the time-series prediction model has a good fit with monthly average visibility in Nanjing.

Key words：Visibility; Meteorological elements; Correlation coefficient; Time series forecasting model; Seasonal decomposition

1.引言

大气能见度，也称作气象能见度，是反应大气透明度的一个指标，被定义为具有正常视力的人眼与可见对象的最大距离^[1]。随着社会经济的高速发展，居民的生活水平逐渐提高，污染物的排放日益增涨，不可避免的造成空气质量恶化，该现象在大中型城市中尤为突出，这直接导致城市的大气能见度下降，严重影响人们的日常工作生活，以及交通系统的正常运行。较低的能见度直接影响了驾驶人在驾驶交通工具的过程中对路途中的障碍物、行人的判断，是引发重大交通事故的重要因素，具有极大的危险性。更重要的是，与低能见度并存的低空气质量、严重的空气污染等将影响人们的健康，而不清晰的视野本身也会对人们造成一定程度上的心理影响。可见，低能见度的影响力并不只是局限于交通运输，它在很多方面都对人们的生活产生着不可忽视的负面影响。可见，进一步了解和分析能见度的变化特征和趋势，并研究其季节性规律和成因，对保障人们的生活质量、身心健康，以及减少交通事故的发生有着极其重要的意义。

二十世纪前期，随着雾霾天气的频繁出现，以及能见度的逐渐降低，国内外越来越多的学者将目光集中于见度的研究。德国学者H.Koschmieder(1926)是最早对能见度进行定义的学者之一，他将能见度定义为人眼与可见对象之间的最大水平距离。Holzworth(1960)最先采用累计百分率法对能见度进行趋势分析，但这种方法的缺陷之一是它依赖低能见度出现频率。Craig等(1979)引入的Ridit方法对能见度概率分布不敏感，弥补了先前累积百分率法的缺陷。在这些方法的基础上，国内外多位学者展开了对能见度的研究：P.Brimblecombe(1982)在伦敦雾霾频繁出现期间对大气能见度的变化规律进行分析和研究。范引琪等(2008)使用累计百分率、Ridit值分析等方法，对京津冀地区大气能见度分布及变化规律进行了研究，表明京津冀地区大部分城市的能见度均有逐年降低的趋势，该现象在夏季尤为明显。Wu等(2013)在中国483个台站采集的1960年到2009年晴天能见度数据用来检查不同能见度等级的概率，分析得到，四个等级的概率的季节性变化表明晴天最好的空气质量最有可能发生在中国夏季，其次是冬季，发生在春季的概率最小。李兵等(2015)利用百分位分析法等方法，对安化山区的能见度情况进行了趋势分析，发现安化地区能见度整体呈现下降趋势。王敏华，傅伟聪等(2017)利用均指计算、Ridit值分析法，对杭州市1957-2016大气能见度变趋势进行研究，结果表明杭州地区的大气能见度整体上呈下降趋势，但从2010年后下降趋势变缓，2016年有上升趋势，说明杭州市针对大气污染所采取的措施起到了一定作用。陈玉乔等(2018)利用蚌埠市从1952-2017年的能见度观测数据，使用MK检验，对蚌埠地区能见度发展情况进行了趋势分析，结果显示，四季和全年的能见度在1960 年之后均呈现出显著的下降趋势。

根据已有数据显示，目前我国很多地区在二十世纪末期及二十一世纪初期均面临能见度显著下降的问题，但个别城市在相应政府部门的管制下，大气能见度有所回升，我们希望将这种回升持续并扩散，这就需要选择具有代表性的城市对能见度的影响因子及其变化趋势进行进一步研究。众所周知，能见度是一种与多种因素有关的复杂的大气现象，温度、湿度、气压、风速等气象因素均可能对能见度产生影响，但是，影响能见度最主要的因素是什么，这些因素与能见度有怎样的相关关系，这些问题还需要更深入的研究。目前国际上广泛运用统计方法对能见度的趋势特征进行研究，利用多个气象因素数据，在统计分析的基础上，研究区域能见度的变化规律，建立能见度与多种气象因子（气温、气压、湿度、风速等）的统计模型，研究各气象因素与能见度的相关程度。具体的方法主要有Ridit值分析法^[2]、等级分析法^[3]、累计百分率法^[4]等。

南京市是坐落在长三角地区的核心城市，自20世纪末期以来，经济发展迅速，众多外来人口涌入南京，随着旅游业的发展，来南京度假的游客也一年比一年多，这不可避免的导致了南京市空气质量下降，能见度也随之趋于恶化。可见，对近年来南京市能见度发展趋势的研究是十分必要的，因此本文选择南京为能见度分析的对象。本文将在前人的理论基础上，用等级分析法研究南京地区2000-2014这15年来各个能见度等级的分布情况及变化趋势，并分季节讨论，研究其季节差异；用偏相关系数模型计算南京市能见度与各气象因子的偏相关系数；建立时间序列预测模型，对已有数据的年份进行预测并分析预测值与实际值的相对误差，然后对预测模型进行评估。

该节介绍了本文研究内容的背景、意义及国内外研究现状，将在第二节介绍本文所使用能见度数据的来源和特点，第三节介绍了能见度分级的准则、偏相关分析法的原理模型及时间序列预测模型建立步骤，第四节将使用上述方法对南京地区2000-2014年的能见度变化趋势进行讨论分析；分季节讨论各个等级的分布情况和发展趋势；将六个气象要素分别与能见度的相关程度进行讨论；建立时间序列预测模型并对其准确性进行分析。第五节将对以上内容进行总结，分析南京地区能见度的主要特点，并对此提出意见。

2.数据资料

本文所使用的数据来源于国家基准气候观测站，选取站点58238（南京市）2000-2014年的气象观测数据进行研究（2006年五月数据缺失，各指标均有个别日期缺失）。其中包括每日 2时、8时、14时和20时的能见度、气温、气压、风速、相对湿度和地温六个气象因素，以及当日霾（能见度lt;10km，相对湿度lt;80%的天气现象）的出现情况（0表示无霾，1表示有霾），具体情况如表1所示。在后文研究能见度的年度变化规律时，将选择使用四个时刻中14时的能见度数据对南京能见度变化趋势进行研究，原因是2时和20时的能见度数据分别是在夜间和黄昏时分观测到的，用来测量能见度的参考物体与白天使用的参考物体不同，这会造成数据的不一致。而8时的能见度很容易受到辐射雾和晚上形成的地表反转的影响，这可能会损害这些数据的可靠性。在讨论能见度的季节分布特征时，将根据官方标准，把12-2月定义为冬季，3-5月定义为春季，6-8月定义为夏季，9-11月定义为秋季。

3.方法介绍

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