基于大数据视角的河南省空气质量状况及影响因素深度分析
基于大数据视角的河南省空气质量状况及影响因素深度分析
近年来，随着“绿水青山就是金山银山”理念的提出，国家和社会越来越关注生态环境的保护。本文从大数据视角出发，对河南省空气质量的状况及影响因素进行了深度分析。
河南省空气质量状况分析
季节变化特征
研究团队收集了2018-2022年河南省18个地市的空气质量指数（AQI）和六种主要大气污染物（SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5）数据。分析结果显示，河南省空气质量存在显著的季节性差异特征。其中，冬季的空气质量最差，大部分处于污染天气；而夏季相对于春秋季来说，空气质量较差，但大部分空气质量良好；春秋季空气质量普遍处于良好状态。
图1：2018-2022年河南省空气质量季节性变化图
年际变化特征
从年际变化趋势来看，河南省18个地市的AQI呈现先上升后下降的趋势。2019年，河南省的空气质量整体较差，而在2019-2021年之间，河南省绝大部分地区的AQI呈现下降趋势，空气质量逐渐变好，至2022年，绝大部分地区的空气质量趋于稳定。
图3：2018-2022年河南省18个地级市空气质量年际变化折线图
空间分布特征
从空间维度来看，河南省不同地市的空气质量存在差异。一些工业发达、人口密集的城市，如郑州、许昌等地，其空气质量相对较差；而一些自然风光优美、工业污染较少的城市，如信阳、驻马店等地，其空气质量相对较好。
图5：2018-2022年河南省六种主要大气污染物季节变化图
河南省空气质量影响因素分析
主要大气污染物的年际变化特征
研究发现，CO和SO2指标浓度在2018-2022年整体呈现下降趋势，说明河南省空气质量正在向好的趋势发展，而O3和NO2浓度在五年内呈现稳定趋势，PM2.5和PM10浓度在五年内虽有波动，但总体来说在下降。
图6：主要大气污染指标年际变化
河南省气象因素与大气污染物相关性分析
研究发现，AQI与PM2.5、PM10的相关系数已经达到了0.5以上，说明其与PM2.5、PM10中度相关，并与三种气象因素呈负相关关系。进一步分析三种气象因素与各大气污染物之间的相关性发现，PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2、O3均与三种气象因素呈负相关，六项污染物彼此之间也呈正相关关系，而风速与降水量两者之间呈负相关关系。
图8：指标间相关系数图
探究对空气质量影响最大的因素
通过内梅罗指数法分析发现，CO对空气质量指数的影响最大，其次是O3、PM10、PM2.5、NO2和SO2。因此，河南省应采取相应措施重点减少CO的排放。
结论与建议
- 春秋季空气质量最好，夏冬季空气质量次之
- 空气质量时空分布特点：从时间维度来看，河南省AQI年际变化呈倒“V”形，从年际变化趋势来看，五年中AQI呈现下降趋势，表明河南省各地空气质量近年来有所改善。从空间维度来看，河南省AQI总体呈现“北高南低”的空间分布特点。
- 空气质量影响因素关系：通过对影响空气质量的因素进行分析发现，AQI与六种污染物均呈正相关，与三种气象因素之间均呈负相关，并且分析发现AQI与PM10的正相关性最强，与降水量的负相关性最强。通过分析六大污染物对空气质量的影响程度可知，六大空气污染物指标浓度呈现逐年降低的趋势，CO对空气质量指数的影响最大。
政策建议
- 减少污染物排放，加强监测
- 加强工业治理
- 适当增大降雨量
- 植树造林