中国经济的持续高速发展主要依赖于能源密集型产业的建设发展，因此中国的大气污染问题很大程度上来源于能源结构不合理^[1]。

国内外已有很多专家学者利用统计分析的方法对空气质量进行了研究，如利用Spearman等级相关分析^[2]、Daniel趋势检验法^[3]等对空气质量进行了分析。一些学者则基于分形模型^[4]、改进的灰色聚类法^[5]及层次分析法^[6]对城市空气质量进行了评价。还有部分学者通过建立回归模型^[7]、人工神经网络模型^[8]对城市空气质量进行预测，或通过对空气质量时空变化趋势进行季节性趋势分析，以获取空气质量的时间变化和发展趋势^[9-10]。

相较于统计分析方法，空气质量可视化分析的结果易读易懂。面向时间的城市空气质量数据可以通过目视进行分析^[11]，在此基础上加入空间参考信息则可以同时分析空气质量数据的时空变化规律。东北地区是我国重要的重化工产业基地及主要粮食产业产区，其生态环境，特别是空气质量备受关注。因此，本文拟通过对东北地区空气质量可视化来探究该地区空气质量及首要污染物的时空变化模式。

1 研究方法

面向时间的城市空气质量可视化可分为两个方面。其中对每天的空气质量指数级别进行可视化表达可以从总体水平上反映出城市空气质量的好坏；而对每天的首要污染物进行可视化表达则可以具体反映影响当日空气质量的首要污染物的类别，有助于针对不同城市的不同情况因地制宜地开展污染治理工作。

1.1 研究区域及数据

本研究对东北地区辽宁、吉林、黑龙江3个省，共34个地级及以上城市的空气状况进行了分析。

中华人民共和国环境保护部数据中心(http://datacenter.mep.gov.cn/)向大众提供全国部分城市每日的空气质量指数(air quality index，AQI)、空气质量指数等级及首要污染物等数据。空气质量指数是定量描述空气质量状况的无量纲指数。《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》^[12]中规定

AQI=max{IAQI₁，IAQI₂，…，IAQIn}

式中，IAQI为空气质量分指数；n为污染物项目。

1.2 面向时间的城市空气质量可视化 1.2.1 图例设计

图中表达空气质量级别的色彩的设计主要参考《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》，选用对比较为鲜明的颜色代表空气质量不同等级，见表 1。

《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》中规定需要测算的污染物共有6类。AQI大于50时，IAQI最大的污染物为首要污染物，每日的首要污染物不唯一。在研究中对首要污染物和超标污染物不加区分。图中代表不同种类污染物的定性色彩配色方案见表 2，在进行色彩配置时参考了color brewer网站上的配色方案^[13]。

1.2.2 数据排列

研究主要通过合理排列表示每日空气数据的小矩形来表达每天、每周、每月的多时间尺度的空气质量时空格局。每个城市每天的空气质量数据以日历视图排列为一个大矩形^[14]。在日历视图中，每一行上的数据属于每个星期中的同一天，因此这种数据排列方式可用于检测每周尺度上空气质量变化的可能模式。图 1中代表每天空气质量数据的小矩形排列方式与2015年的日历相同，代表 5月中的星期一的小矩形排列在同一行。

1.3 空间关系表达

为减少底图要素对信息认知过程的干扰^[15]，并均衡城市分布密集及稀疏区域的信息密度差异，同时便于对比分析数据，利用PGM (point grid map)^[16]排布代表各城市数据的图表。PGM中一个图表代表一个城市，地理空间上邻近城市所对应的图表是相邻接的。图 2表达了各城市空气质量不同表达方法的对比。

2 时空分布模式 2.1 空间变化

从图 3中可以看出，东北地区2015年空气质量不容乐观。东北地区按空气质量大致可以分为3部分：① 北部地区，包括吉林省白城、松原，以及黑龙江省除哈尔滨以外的城市，这一区域的空气质量等级以优良为主，整体较好；② 中部地区，包括吉林省吉林、长春、四平、辽源，黑龙江省哈尔滨，辽宁省沈阳、铁岭、本溪、鞍山、辽阳、抚顺，这一区域是东北地区空气污染最为严重的区域；③ 西南地区，包括吉林省通化、白山，辽宁省大连、营口、丹东、盘锦、锦州、葫芦岛、阜新、朝阳，这一区域的空气质量等级以良为主，空气污染较为严重。选用Ward’s法、组间距离法和组内距离法，根据各城市每日AQI值对城市进行聚类，其结果与对空气质量可视化图进行目视分析所得的结果基本一致。

从图 3(b)中可以看出, 东北地区空气质量主要受PM_2.5、PM₁₀和O₃影响，部分城市也出现了NO₂及SO₂污染，朝阳市还出现了CO污染，其中O₃污染的出现频率随纬度的升高有所降低。这表明东北地区的空气污染类型基本由以煤烟型污染为主的传统空气污染类型^[17]转变为以PM_2.5、PM₁₀和O₃为首要污染物的新空气污染类型^[18]。

与三大经济区相比^[18]，东北地区SO₂及CO污染出现的频率明显偏高，NO₂污染出现的频率明显偏低，PM_2.5及PM₁₀污染出现的频率差异不大。作为传统的重工业基地，东北地区工业SO₂排放非常高^[19]，导致了辽宁省较为严重的SO₂及CO污染。而研究表明，因人类活动所产生的NO₂排放量与机动车尾气排放、工农业活动释放等高温燃烧过程及人口密度间的相关性较大^[20-21]。可以推断，随着东北地区全面振兴的推进，东北地区NO₂污染会更加严重，空气污染类型会逐渐向经济更发达、工业化及城镇化水平更高的区域靠拢。

2.2 时间变化

从图 3(a)中可以看出，东北地区空气质量分布具有较为明显的季节特征：空气污染主要集中在1、2、3、11、12月，表现出夏季的空气质量较好、春季和秋季次之、冬季的空气质量最差的规律。东北地区首要污染物的分布也具有一定的时间规律：PM_2.5污染在1—3月、10—12月都频繁出现；相对而言，O₃污染主要集中出现在4—9月；东北地区除阜新和鸡西外的大部分城市受PM₁₀污染影响较小；此外，辽宁省的部分城市在1—3月、10—12月出现了SO₂污染。冬季空气污染较为严重是多种因素共同作用的结果。从自然因素来看，冬季降水较少，多逆温，不利于污染物运动扩散^[22-23]。从社会经济因素来看，冬季空气污染严重主要受燃煤影响，此外也可能是受焚烧秸秆、燃放烟花爆竹等人类活动的影响。

3 结语

空气质量点格图利用日历视图展现了2015年东北地区空气质量时空分布模式。从图中可以直观地看出，东北地区由南至北空气质量逐渐转好，空气质量在一年之中呈现较差—较好—较差的时空变化规律，也能够使读图者识别出不同的首要污染物分布规律。东北地区的空气污染程度较轻，但其分布时间范围广，空气质量整体较差。此外，频繁出现的PM_2.5、O₃和PM₁₀污染说明了东北地区迫切需要调整经济发展模式，优化产业结构，控制污染物排放，加强区域污染联防联治。目前来看，东北地区城镇化水尚未达到对空气污染影响由负变正的拐点，经济的持续增长、人口密度的不断提高、重化工产业的高速发展都会造成城市环境空气质量明显下降^[24]。

应用点格图的空气质量可视化地图直观简洁地表达了多尺度的空气质量信息和空气质量变化的时空模式，有助于提高公众的环境保护意识，也便于有关机构立足实际问题，以制定切实有效的遏制空气污染的政策法规。后续的研究将结合定性可视化与定量分析，并使用空气质量指数数据代替空气质量等级数据，使分析结果更加直观精确。