胡炳清，易 鵬，段 寧，趙德剛，趙金民，程 軻（.中國環(huán)境科學(xué)研究院，北京 000；.河南師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院，黃淮水環(huán)境與污染防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 新鄉(xiāng) 453007）

影響精確界定我國酸雨區(qū)空間分布的因素探討

胡炳清1*，易 鵬1，段 寧1，趙德剛1，趙金民1，程 軻2（1.中國環(huán)境科學(xué)研究院，北京 100012；2.河南師范大學(xué)環(huán)境學(xué)院，黃淮水環(huán)境與污染防治教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，河南 新鄉(xiāng) 453007）

利用酸雨監(jiān)測網(wǎng)的實(shí)測數(shù)據(jù)對影響精確界定我國酸雨區(qū)空間分布的因素進(jìn)行了深入分析，結(jié)果表明：首要影響因素是酸雨監(jiān)測網(wǎng)的站點(diǎn)數(shù)量及其空間分布，可導(dǎo)致在同一插值與地統(tǒng)計(jì)方法下所獲得的酸雨區(qū)的分布存在較大差異；其次是選擇正確、合適的空間插值方法及其相應(yīng)參數(shù)的設(shè)置，反距離加權(quán)（IDW）插值法的重酸雨區(qū)分布比克里格（Kriging）插值法多而廣；最后是精確的面積比測算方法，網(wǎng)格法計(jì)算的酸雨區(qū)面積比小于等值面法.建議我國酸雨監(jiān)測網(wǎng)建設(shè)應(yīng)優(yōu)先在西藏、內(nèi)蒙古北部及西部等地區(qū)布點(diǎn)，進(jìn)行酸雨區(qū)空間分析時(shí)應(yīng)采用多種插值方法進(jìn)行比較與分析評估，確保在現(xiàn)有酸雨監(jiān)測網(wǎng)的基礎(chǔ)上獲得精確、可靠的酸雨區(qū)空間分布.

酸雨區(qū)；空間分析；地統(tǒng)計(jì)分析；插值效果評價(jià)

酸雨，因其危害民眾健康、腐蝕文物古跡、破壞生態(tài)系統(tǒng)，已成為當(dāng)今世界上備受關(guān)注的重大環(huán)境問題之一［1-4］.2013年中國環(huán)境狀況公報(bào)顯示，我國473個(gè)監(jiān)測降水的城市中，出現(xiàn)酸雨的城市比例為44.4%，酸雨頻率在25%以上的城市占比27.5%，以上公布的酸雨區(qū)面積比例是按照環(huán)保部門的酸雨監(jiān)測網(wǎng)的年均pH值通過一定的空間插值方法得到的，這與其它酸雨監(jiān)測網(wǎng)獲得的結(jié)果存在差異，甚至有較大的不同［5］.而我國酸雨區(qū)的空間分布是客觀存在的，如何更加科學(xué)、客觀地反映我國酸雨區(qū)的空間分布顯得尤為重要.

1 酸雨監(jiān)測網(wǎng)站點(diǎn)數(shù)量及空間分布

1.1 監(jiān)測網(wǎng)站點(diǎn)數(shù)量影響

影響精確界定我國酸雨區(qū)空間分布的首要因素是酸雨監(jiān)測網(wǎng)布點(diǎn)，主要包括酸雨監(jiān)測網(wǎng)布點(diǎn)的數(shù)量及其空間分布.如果不同的酸雨監(jiān)測網(wǎng)在酸雨監(jiān)測（尤其是降水pH值測量）上所采用的測量方法是統(tǒng)一的，造成不同酸雨監(jiān)測網(wǎng)獲得的酸雨區(qū)分布與面積比不一致的主要原因就是酸雨監(jiān)測網(wǎng)的布點(diǎn)［6-7］.由于不同酸雨監(jiān)測網(wǎng)在測量方法和質(zhì)量控制與保證上可能存在差異，無法直接用不同酸雨監(jiān)測網(wǎng)的布點(diǎn)加以比較說明.為此，在同一酸雨監(jiān)測網(wǎng)布點(diǎn)下采用隨機(jī)函數(shù)選擇酸雨監(jiān)測站點(diǎn)的方法，分別從915個(gè)監(jiān)測站點(diǎn)隨機(jī)獲得了200、400、600和800等4種不同樣本數(shù)的酸雨監(jiān)測數(shù)據(jù)集，監(jiān)測站點(diǎn)的空間分布見圖1.

表1 不同隨機(jī)選擇樣本與全樣本數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計(jì)量Table 1 The statistics of different random selected samples and full samples datasets

4種樣本與全樣本監(jiān)測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1，4種隨機(jī)樣本的降水pH值的頻數(shù)分布如圖2.從圖2可見，隨著樣本數(shù)的增加，頻數(shù)分布集中程度增加，并且呈現(xiàn)雙峰的態(tài)勢，800個(gè)監(jiān)測點(diǎn)的樣本已非常接近于915個(gè)監(jiān)測點(diǎn)的全樣本.

圖1 4種隨機(jī)抽樣下酸雨監(jiān)測點(diǎn)和年均pH值的空間分布Fig.1 Spatial distribution of four random selected acid rain monitoring sites and annual pH value

將這4個(gè)樣本與全樣本采用統(tǒng)一的空間插值和地統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析（表2），結(jié)果表明重酸雨區(qū)與酸雨區(qū)的面積在不同布點(diǎn)下存在較大的差異，重酸雨區(qū)比例最大的為800監(jiān)測點(diǎn)樣本，最小的為200點(diǎn)樣本，而輕酸雨區(qū)和酸雨區(qū)比例最大的為200監(jiān)測點(diǎn)樣本，最小的為800點(diǎn)樣本.

圖2 不同隨機(jī)樣本降水pH值的頻數(shù)分布Fig.2 Frequency distribution of pH value of precipitation of different random selected samples

表2 不同隨機(jī)選擇樣本下酸雨區(qū)面積比（%）Table 2 Area ratio of acid rain area of different random selected samples（%）

2008年A酸雨監(jiān)測網(wǎng)的樣本數(shù)為915個(gè)，B酸雨監(jiān)測網(wǎng)的樣本數(shù)為157個(gè)，其酸雨監(jiān)測點(diǎn)位分布見圖3.B網(wǎng)pH平均值為5.36，最小值為4.06，最大值為8.02，標(biāo)準(zhǔn)差為1.02，與A網(wǎng)（表1）相比，平均值小10%，頻數(shù)分布表現(xiàn)為正偏態(tài)，即多數(shù)監(jiān)測點(diǎn)位的pH值位于平均值右側(cè).A網(wǎng)監(jiān)測點(diǎn)位多，主要位于城區(qū)，B網(wǎng)監(jiān)測點(diǎn)位少，主要位于郊區(qū).

1.2 監(jiān)測網(wǎng)站點(diǎn)空間分布影響

反距離加權(quán)法是以插值點(diǎn)與樣本點(diǎn)之間的距離為權(quán)重的插值方法，插值點(diǎn)越近的樣本點(diǎn)被賦予的權(quán)重越大［8-9］.圖4為采用反距離加權(quán)（IDW）插值后地統(tǒng)計(jì)分析獲得的A網(wǎng)與B網(wǎng)的年均pH值空間分布.從圖4可知，A網(wǎng)與B網(wǎng)的酸雨區(qū)空間分布存在很大不同.對A網(wǎng)、B網(wǎng)和AB網(wǎng)合成的三種酸雨監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行插值與地統(tǒng)計(jì)分析，計(jì)算酸雨空間分布面積，結(jié)果見表3.從表3可見，由于兩個(gè)監(jiān)測網(wǎng)在監(jiān)測點(diǎn)數(shù)量、空間分布的不同，在同一插值與地統(tǒng)計(jì)方法下所獲得的酸雨區(qū)的分布與面積存在巨大的差異.

從同一監(jiān)測網(wǎng)隨機(jī)抽取不同監(jiān)測站點(diǎn)樣本以及不同監(jiān)測網(wǎng)酸雨監(jiān)測數(shù)據(jù)的插值與地統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果表明，酸雨監(jiān)測網(wǎng)站點(diǎn)數(shù)的多少及其空間分布對確定酸雨區(qū)的分布及面積有很大的影響.

圖3 2008年不同部門酸雨監(jiān)測網(wǎng)站點(diǎn)分布Fig.3 Distribution of acid rain monitoring sites of different department in 2008

圖4 2008年A酸雨監(jiān)測網(wǎng)與B酸雨監(jiān)測網(wǎng)年均pH值空間分布Fig.4 Spatial distribution of annual pH value of Acid Rain Monitoring Network A and B

當(dāng)酸雨監(jiān)測網(wǎng)的站點(diǎn)數(shù)量足夠多時(shí)，酸雨監(jiān)測站點(diǎn)的空間布置顯得尤為重要.普通克里格插值方法不僅可以預(yù)測空間分布，而且可以對預(yù)測的不確定性進(jìn)行空間分析［10-11］.圖5為普通克里格插值預(yù)測酸雨發(fā)生概率分布與預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差分布.

從圖5可知，我國酸雨主要發(fā)生在東南部地區(qū)，即酸雨發(fā)生概率較大的地區(qū)，而酸雨監(jiān)測站點(diǎn)稀少的地方預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差也大.概率≥0.5的面積比為16.38%，概率≥0.2的面積比為25.86%.預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差≤0.8的面積比為42.87%，＞1的面積比為4.84%.若用AB網(wǎng)合成數(shù)據(jù)可以進(jìn)一步降低預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差，AB網(wǎng)合成預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差＞1的面積比下降到3.11%，＞0.9的面積比從原先的25.15%下降到22.08%.由圖5可知，B網(wǎng)的監(jiān)測站點(diǎn)與A網(wǎng)的監(jiān)測站點(diǎn)具有較好的互補(bǔ)效果.今后酸雨監(jiān)測網(wǎng)站點(diǎn)的建設(shè)應(yīng)優(yōu)先考慮在預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差大的地方進(jìn)行布點(diǎn)，以減少空間分析的不確定性，降低預(yù)測誤差，提高預(yù)測精度.

表3 不同酸雨監(jiān)測網(wǎng)酸雨區(qū)面積比（%）Table 3 Area ratio of acid rain area of different Acid Rain Monitoring Network（%）

圖5 普通Kriging預(yù)測酸雨發(fā)生概率分布與預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差分布Fig.5 Prediction probability and prediction standard error of Ordinary Kriging interpolation

2 空間插值方法與參數(shù)設(shè)置

2.1 空間插值方法

由于環(huán)境條件、財(cái)力、物力和人力等多種原因的限制，酸雨監(jiān)測站點(diǎn)的空間分布及數(shù)量難于達(dá)到一個(gè)監(jiān)測站點(diǎn)所能表征的足夠小的空間分辨率，在實(shí)際布點(diǎn)上也沒有這個(gè)必要.酸雨區(qū)的空間分布是客觀存在的，除了合理布點(diǎn)較好地反映酸雨區(qū)的空間分布外，不同的空間插值方法對酸雨區(qū)的空間分布的表征與描述也存在差距［12-14］.

本文采用IDW和Kriging兩種插值方法進(jìn)行比較分析.IDW插值綜合了泰森多邊形的自然鄰近法和多元回歸漸變方法的長處，在插值時(shí)待估點(diǎn)Z值為鄰近區(qū)域內(nèi)所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離加權(quán)平均值.權(quán)重函數(shù)與待估點(diǎn)到樣點(diǎn)間的距離的U次冪成反比，即隨著距離增大，權(quán)重呈冪函數(shù)遞減.且對某待估點(diǎn)而言，其所有鄰域的樣點(diǎn)數(shù)的權(quán)重和為1，IDW是一種全局插值法和精確插值法.地統(tǒng)計(jì)插值引入了概率模型，即地統(tǒng)計(jì)插值認(rèn)為從一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型不可能完全精確地得出預(yù)測值，所以在進(jìn)行預(yù)測時(shí)，應(yīng)該給出預(yù)測值的誤差，即預(yù)測值在一定概率內(nèi)合理［9］.通常所說的地統(tǒng)計(jì)插值是指克里格插值法（Kriging），它是以區(qū)域化變量理論為基礎(chǔ)，以變差函數(shù)為主要工具，在保證估計(jì)值滿足無偏性條件和最小方差條件的前提下求得估計(jì)值［10］.無偏是指偏差的數(shù)學(xué)期望為0，最優(yōu)是指估計(jì)值與實(shí)際值之差的平方和最小.

圖6為A網(wǎng)分別采用地統(tǒng)計(jì)分析的IDW插值法與Kriging插值法獲得的年均pH值的空間分布，即酸雨區(qū)空間分布.IDW插值采用冪指數(shù)優(yōu)化，冪指數(shù)Power為1.57，普通克里格插值采用球形模型，其余采用系統(tǒng)缺省值.從圖6可見，IDW插值法的重酸雨分布比Kriging插值法多而廣，但酸雨區(qū)的分布Kriging插值法比IDW插值法略廣而連續(xù).表4為兩種插值方法的酸雨區(qū)面積統(tǒng)計(jì)結(jié)果.

在表3中，首先，利用空間分析工具中的IDW插值方法（冪指數(shù)為缺省值2），將散點(diǎn)數(shù)據(jù)通過插值產(chǎn)生柵格數(shù)據(jù)，柵格大小為0.1度，而在地統(tǒng)計(jì)分析中無法對柵格大小進(jìn)行控制，但可以對冪指數(shù)進(jìn)行優(yōu)化；其次，利用地統(tǒng)計(jì)分析工具，直接對前面產(chǎn)生的柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行插值，插值方法仍舊采用IDW插值法，并對冪指數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，最終獲得A網(wǎng)酸雨區(qū)面積.而表4中，地統(tǒng)計(jì)IDW插值方法沒有進(jìn)行柵格化，直接用地統(tǒng)計(jì)分析的IDW插值法，并對冪指數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理，最終獲得A網(wǎng)酸雨區(qū)面積.對比表3的A網(wǎng)與表4的地統(tǒng)計(jì)IDW，可以發(fā)現(xiàn)首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格化獲得的重酸雨區(qū)面積要大于直接用地統(tǒng)計(jì)分析方法，這種情況在A網(wǎng)200個(gè)隨機(jī)樣本中表現(xiàn)尤為明顯，采用地統(tǒng)計(jì)分析方法時(shí)，A網(wǎng)200個(gè)隨機(jī)樣本沒有重酸雨區(qū)分布，酸雨區(qū)占全國的比例為18.59%，而采用先插值柵格化后地統(tǒng)計(jì)分析中，A網(wǎng)重酸雨區(qū)占全國比例為0.32%，酸雨區(qū)占全國比例為18.26%（表2）.由此可見，不同的插值過程也會(huì)對插值結(jié)果產(chǎn)生影響，地統(tǒng)計(jì)分析由于無法對柵格大小進(jìn)行控制，會(huì)導(dǎo)致重酸雨監(jiān)測站點(diǎn)分布頻率小而分散時(shí)被忽略的現(xiàn)象（20個(gè)監(jiān)測站點(diǎn)pH≤4.5，占總樣本數(shù)的10%，分布在廣西、湖南、湖北、浙江、江西、江蘇、上海、云南等地）.

圖6 不同地統(tǒng)計(jì)分析插值方法下的酸雨空間分布Fig.6 Spatial distribution of acid rain under different geostatistics analysis interpolation method

表4 不同地統(tǒng)計(jì)分析插值方法下酸雨區(qū)面積統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 4 Statistical result of acid rain area under different geostatistics analysis interpolation method

2.2 不同參數(shù)設(shè)置

采用地統(tǒng)計(jì)分析的IDW插值方法對A網(wǎng)酸雨監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行酸雨空間分布分析，分別設(shè)置冪指數(shù)值為1、2和3，并利用冪指數(shù)優(yōu)化功能獲得優(yōu)化后的冪指數(shù)值為1.57，其余參數(shù)均采用缺省值，這樣形成了地統(tǒng)計(jì)分析的IDW插值方法的4種不同參數(shù)設(shè)置的空間分析方案，其地統(tǒng)計(jì)分析獲得的酸雨區(qū)面積見表5.

表5 地統(tǒng)計(jì)分析IDW插值法4種不同冪指數(shù)值的酸雨區(qū)面積（%）Table 5 Acid rain area of four different exponential values of IDW interpolation method（%）

從表5可見，重酸雨區(qū)面積比差距較大，冪指數(shù)值為3的插值方案重酸雨區(qū)面積比最大，比最小的冪指數(shù)值為1的大1倍多，面積比差值達(dá)0.68%；輕酸雨區(qū)面積比變化在13.57%～13.87%之間，酸雨區(qū)面積比變化在14.51%～14.93%之間.

同時(shí)，采用地統(tǒng)計(jì)分析的普通克里格插值方法通過選擇不同的變異函數(shù)模型對A網(wǎng)酸雨監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行酸雨空間分布分析，其余參數(shù)均采用缺省值.ArcGIS提供的變異函數(shù)模型有Circular（圓形）、Spherical（球形）、Tetraspherical （四球形）、Pentaspherical （五球形）、Exponential （冪）、Gaussian （高斯）、Rational Quadratic（有理二次函數(shù)）、Hole Effect（空穴效應(yīng)）、K-Bessel（K-貝塞爾）、J-Bessel（J-貝塞爾）和Stable（穩(wěn)定的）等11種模型［15-17］.另外，在球形模型下，選擇“顯示搜索方向”，設(shè)置方向角度為32度.這樣形成了地統(tǒng)計(jì)分析的普通克里格插值方法12種不同參數(shù)的空間分析方案，計(jì)算結(jié)果見表6.

表6 地統(tǒng)計(jì)分析Kriging插值法12種不同冪指數(shù)值的酸雨區(qū)面積（%）Table 6 Acid rain area of twelve different exponential values of Kriging interpolation method（%）

從表6可見，重酸雨區(qū)面積比差距較大，冪指數(shù)模型方案重酸雨區(qū)面積比最大，比最小的空穴效應(yīng)模型大1倍多，面積比差值為0.22%；輕酸雨區(qū)面積比變化在13.92%～14.63%之間，酸雨區(qū)面積比變化在14.35%～14.84%之間.

從地統(tǒng)計(jì)分析的IDW與Kriging插值方法不同參數(shù)的空間分析結(jié)果來看，同一種插值方法下，重酸雨區(qū)、輕酸雨區(qū)和酸雨區(qū)的空間分布及面積沒有很大的差異，相比較而言IDW的變化略比Kriging大些.

3 面積比計(jì)算方法

面積比計(jì)算方法分為網(wǎng)格法與等值面法兩種，網(wǎng)格法利用等間距網(wǎng)格插值獲得的柵格數(shù)據(jù)或者利用地統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果導(dǎo)出的網(wǎng)格數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計(jì)每種類型的網(wǎng)格數(shù)除于總網(wǎng)格數(shù)得到面積比［18-20］.等值面法利用地統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果導(dǎo)出等值面（填充的等值線）數(shù)據(jù)，再通過投影轉(zhuǎn)換和地圖裁切的手段獲得整個(gè)區(qū)域的空間分布的等值面，然后進(jìn)行各類區(qū)域的面積計(jì)算除于總面積得到面積比.后者等值面法是精確計(jì)算面積比的方法，而前者網(wǎng)格法存在一定誤差，造成誤差的主要原因是計(jì)算區(qū)域邊界一般是不規(guī)則的曲線，邊界網(wǎng)格只包含實(shí)際區(qū)域的一部分，當(dāng)一個(gè)網(wǎng)格代表的面積較大時(shí)，誤差也隨之變大.如果采用的網(wǎng)格是經(jīng)緯度網(wǎng)而不是公里網(wǎng)的話，由于每個(gè)網(wǎng)格所代表的面積不同，網(wǎng)格面積從低緯度向高緯度逐漸減少，在這種情況下，利用網(wǎng)格法計(jì)算面積比誤差將更大.

表7 不同面積比計(jì)算方法與站點(diǎn)類型的空間分析結(jié)果Table 7 Statistical result of spatial analysis of different area ratio computational method and monitoring site types

表7為不同面積比計(jì)算方法獲得的酸雨區(qū)比例.從表7可見，在采用城市站點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)，網(wǎng)格法計(jì)算的重酸雨區(qū)、酸雨區(qū)面積比均小于等值面法，尤其重酸雨區(qū)面積網(wǎng)格法只有等值面法的1/2.空間分析樣本采用酸雨監(jiān)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)與綜合平均后的城市站點(diǎn)數(shù)據(jù)，在統(tǒng)一的等值面法下，2006年和2008年重酸雨區(qū)城市站點(diǎn)大于監(jiān)測站點(diǎn)，2006年酸雨區(qū)城市站點(diǎn)小于監(jiān)測站點(diǎn).將監(jiān)測站點(diǎn)數(shù)據(jù)綜合平均成城市站點(diǎn)數(shù)據(jù)容易造成低pH值凸顯與高pH值的消失，以及空間位置的不確定性.

4 結(jié)語

影響精確界定我國酸雨區(qū)空間分布的首要因素是酸雨監(jiān)測網(wǎng)的站點(diǎn)數(shù)量及其空間分布，其次是選擇正確、合適的空間插值方法及其相應(yīng)參數(shù)的設(shè)置，最后是精確的面積測算方法.我國酸雨監(jiān)測網(wǎng)建設(shè)應(yīng)優(yōu)先在西藏、內(nèi)蒙古北部及西部等地區(qū)布點(diǎn)，目前可以整合兩個(gè)部門的酸雨監(jiān)測網(wǎng)，統(tǒng)一監(jiān)測方法，共享監(jiān)測數(shù)據(jù).空間分析插值方法的評價(jià)表明，采用先IDW插值形成柵格數(shù)據(jù)再使用地統(tǒng)計(jì)分析的IDW進(jìn)行預(yù)測、插值的空間分析技術(shù)路線，交叉驗(yàn)證三項(xiàng)指標(biāo)均顯著好于直接使用地統(tǒng)計(jì)分析，進(jìn)行酸雨區(qū)空間分析時(shí)應(yīng)采用多種插值方法進(jìn)行比較與分析評估，確保在現(xiàn)有酸雨監(jiān)測網(wǎng)的基礎(chǔ)上獲得最精確、可靠的酸雨區(qū)空間分布.

［1］王文興.中國酸雨成因研究 ［J］. 中國環(huán)境科學(xué)， 1994，14（5）：323-329.

［2］劉炳江，郝吉明，賀克斌，等.中國酸雨和二氧化硫污染控制區(qū)劃及實(shí)施政策研究 ［J］. 中國環(huán)境科學(xué)， 1998，18（1）：1-7.

［3］WANG W X， WANG T. Short communication on acid rain formation in China ［J］. Atmos Environ， 1996，30（23）：4091-4093.

［4］云雅茹，柴發(fā)合，王淑蘭，等.歐洲酸雨控制歷程及效果綜合評述［J］. 環(huán)境科學(xué)研究， 2010，23（11）：1361-1367.

［5］環(huán)境保護(hù)部.2013中國環(huán)境狀況公報(bào)［EB/OL］. 2014［2014-06-05］. http：//jcs.mep.gov.cn/hjzl/zkgb/.

［6］朱求安，江 洪，宋曉東.基于空間插值方法的中國南方酸雨時(shí)空分布格局模擬及分析 ［J］. 環(huán)境科學(xué)研究， 2009，22（11）：1237-1244.

［7］丁國安，徐曉斌，王淑鳳，等.中國氣象局酸雨網(wǎng)基本資料數(shù)據(jù)集及初步分析 ［J］. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)， 2004，15（S1）：85-94.

［8］封志明，楊艷昭，丁曉強(qiáng)，等.氣象要素空間插值方法優(yōu)化 ［J］. 地理研究， 2004，23（3）：357-364.

［9］陳歡歡，李 星，丁文秀. Surfer 8.0等值線繪制中的十二種插值方法 ［J］. 工程地球物理學(xué)報(bào)， 2007，4（1）：52-57.

［10］莊立偉，王石立.東北地區(qū)逐日氣象要素的空間插值方法應(yīng)用研究 ［J］. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)， 2003，14（5）：605-615.

［11］李 新，程國棟，盧 玲.青藏高原氣溫分布的空間插值方法比較 ［J］. 高原氣象， 2003，22（6）：565-573.

［12］劉登偉，封志明，楊艷昭.海河流域降水空間插值方法的選取 ［J］.地球信息科學(xué)， 2005，8（4）：75-79.

［13］HUTCHINSON M F， GESSLER P E. Splines-more than just a smooth interpolator ［J］. Geoderma， 1994，62：45-67.

［14］林忠輝，莫興國，李宏軒.中國陸地區(qū)域氣象要素的空間插值 ［J］.地理學(xué)報(bào)， 2002，57（1）：47-56.

［15］鄔 倫，劉 瑜，張 晶，等.地理信息系統(tǒng)-原理、方法和應(yīng)用［M］. 北京：科學(xué)出版社， 2001：89-190.

［16］徐貞元，江 欣.淺談環(huán)境信息中的GIS技術(shù)和中介數(shù)據(jù) ［J］.環(huán)境科學(xué)研究， 1997，10（5）：9-13.

［17］張攀攀，王義祥，鄔群勇，等.GIS與大氣環(huán)境模型的集成及其應(yīng)用 ［J］. 環(huán)境科學(xué)研究， 2010，23（5）：575-580.

［18］孫英君，王勁峰，柏延臣，等.地統(tǒng)計(jì)學(xué)的GIS空間分析功能擴(kuò)展［J］. 華僑大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2004，25（4）：435-439.

［19］杜迎燕.基于網(wǎng)格的面雨量實(shí)時(shí)計(jì)算方法研究 ［D］. 南京：河海大學(xué)， 2006：7-15.

［20］孟俊貞.克里金插值近似網(wǎng)格算法在柵格數(shù)據(jù)投影變換中的應(yīng)用 ［D］. 長沙：中南大學(xué)， 2009：11-22.

Study on the influence factors of accurate definition of the spatial distribution of acid rain area in China.

HU Bing-qing1*， YI Peng1， DUAN Ning1， ZHAO De-gang1， ZHAO Jin-min1， CHENG Ke2（1.Chinese Research Academy of Environmental Sciences， Beijing 100012， China；2.Key Laboratory for Yellow River and Huaihe River Water Environmental and Pollution Control， Ministry of Education， School of Environment， Henan Normal University， Xinxiang 453007， China）. China Environmental Science， 2015，35（3）：917～924

The influential factors of accurate definition of the spatial distribution of acid rain area was analyzed based on the monitoring data of Acid Rain Monitoring Network in China. The results showed that the number and spatial distribution of the sites of Acid Rain Monitoring Network were the primary influence factor， which can cause a great difference to the acid rain distribution by using the same interpolation and geostatistical analysis methodologies. The secondary factor was the selection of a proper spatial interpolation method and corresponding parameter settings. As the result， the distribution size of heavy acid rain area that obtained by using the IDW interpolation was larger and wider than that used the Kriging method. Moreover， a precise calculation method for area ratio was another key factor. The ratio of heavy acid rain area got based on the grid method was smaller than that obtained from the isosurface method. The research suggests that some areas should be given a priority consideration for the establishing of Acid Rain Monitoring Network such as Xizang， north and west of Inner Mongolia. In addition， multiple interpolation method should be applied for the spatial analysis of acid rain area so as to obtain the precise and reliable distribution data.

acid rain area；spatial analysis；geostatistical analysis；interpolation effects evaluation

X517

A

1000-6923（2015）03-0917-08

胡炳清（1963-），男，浙江慈溪人，研究員，學(xué)士，主要從事環(huán)境管理技術(shù)、環(huán)境系統(tǒng)模擬、環(huán)境管理系統(tǒng)與平臺研發(fā)、環(huán)境規(guī)劃與評價(jià).發(fā)表論文28篇，出版專著1部，合作出版專著4部.

2014-07-31

國家“973”計(jì)劃（2005CB422200）；環(huán)保公益性行業(yè)科研專項(xiàng)（201209003，201209001）

* 責(zé)任作者， 研究員， hubq@craes.org.cn