刘妍月　　李军成

摘要：针对大气中PM2.5浓度的空间表征问题，提出了一种基于距离反比加权法的克里金插值模型进行PM2.5浓度空间表征的方法。该方法根据各浓度监测站点公布的PM2.5浓度实时数据以及谷歌地球、百度地图中的地理信息，建立能够表征整个城市PM2.5浓度的空间连续曲面，从而获得整个城市各个角落的PM2.5污染情况。实例表明，基于距离反比加权法的克里金插值模型是一种有效的PM2.5浓度空间表征方法，从而为大气中PM2.5污染的防控提供一定的决策依据。

关键词：

PM2.5浓度；空间表征；克里金插值；距离反比加权法

DOI： 10.14068/j.ceia.2015.06.019

中图分类号：X513文献标识码：A文章编号：2095-6444（2015）05-0084-05

PM2.5虽然在大气成分中含量很少，但对空气质量和能见度等有重要的影响，因此已成为我国环境污染防控最重要的对象之一[12]。2013年1月14日，亚洲开发银行和清华大学发布的一份名为《迈向环境可持续的未来：中华人民共和国国家环境分析》[3]中指出，世界上污染最严重的10个城市之中有7个城市位于中国，中国500个大型城市中，只有不到1%达到世界卫生组织空气质量标准。可见，中国的环境污染已经到了相当严重的地步。

近年来，针对大气中PM2.5浓度的空间表征问题，国内外学者先后采用了反距离权重插值、多项式插值、克里金插值等传统空间插值方法进行城市PM2.5浓度的空间表征研究[45]。为了进一步提高精度，Liao等人[6]运用3种克里金插值方法对PM2.5浓度进行了空间表征并对其模型精度进行了评价；Wu等[7]使用反距离权重插值、克里金插值和协同克里金插值等3种方法研究美国南加州森林大火前后空气中的PM2.5浓度变化，结果显示火灾之前反距离权重插值方法预测效果较克里格插值方法好；……