基于改进Moran's I指数的成都市PM_(2.5)的空间统计分析

作     者：甘茂林 吕王勇 符璐 GAN Maolin;LYU Wangyong;FU Lu

作者机构：四川师范大学数学与软件科学学院四川成都610068 可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室四川成都610068 

出 版 物：《环境科学与技术》 (Environmental Science & Technology)

年 卷 期：2016年第39卷第9期

页      面：187-193页

核心收录：

学科分类：083305[工学-城乡生态环境与基础设施规划] 08[工学] 0833[工学-城乡规划学] 

基　　金：四川省教育厅重点项目(2015ZA0030) 可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室项目(KJ201410) 全国统计科学研究计划一般项目(2013LY028) 

主　　题：改进Moran's I指数 空间自相关分析 空间统计学 PM2.5 

摘      要：以PM2.5污染的空间分布为研究对象,改进传统Moran＇s I指数,以便适用于大样本数据的空间自相关分析。通过改进Moran＇s I指数推导出期望与方差对改进Moran＇s I指数进行统计意义上的显著性检验,从而对PM2.5污染情况进行空间自相关性的判断与评价,揭示PM2.5污染呈现的空间分布趋势。为说明改进Moran＇s I指数的实际应用价值,采用成都市区7个空气质量监测点（不包括灵岩寺监测点）PM2.5每小时数据,进行改进Moran＇s I指数的计算与分析,绘制改进全局指数时序图和改进局部Moran＇s I指数渲染图。结果表明,成都市区全局Moran＇s I指数的范围为0.728 7-0.998 5,即PM2.5污染整体呈现显著空间聚集趋势,从局部看,PM2.5污染的空间聚集和空间异质特性随着时间转移至不同监测点,地理位置邻近或环境类似的监测点有类似的分布趋势。