大气污染物SO2空间相关性的空间集聚分析

doi:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.08.012

湖北农业科学 ›› 2019, Vol. 58 ›› Issue (8): 56-59.doi: 10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2019.08.012

大气污染物SO₂空间相关性的空间集聚分析

刘梅, 张冬有

黑龙江省普通高等学校地理环境遥感监测重点实验室/哈尔滨师范大学地理科学学院,哈尔滨 150025

收稿日期:2018-09-20 出版日期:2019-04-25 发布日期:2019-12-04
通讯作者: 张冬有（1973-）,男,河北清苑人,教授,硕士生导师,博士,主要从事3S技术与森林生态研究工作。
作者简介:刘梅（1993-）,女,吉林榆树人,在读硕士研究生,研究方向为3S技术与地学应用,（电话）18845764579（电子信箱）LMSYei@163.com
基金资助:
国家自然科学基金项目（41171412）; 黑龙江省自然科学基金项目（D201303）; 哈尔滨师范大学博士后项目（13RBHZ03）

Spatial agglomeration analysis of spatial correlation of atmospheric pollutant SO₂

LIU Mei, ZHANG Dong-you

Key Laboratory of Remote Sensing Monitoring of Geographic Environment,College of Heilongjiang Province/College of Geographical Science,Harbin Normal University,Harbin 150025,China

Received:2018-09-20 Online:2019-04-25 Published:2019-12-04

摘要/Abstract

摘要： 以东北三省2017年的大气污染物SO₂为研究对象,通过全局指标（全局Moran指数、Geary系数）、区域型指标（Moran’s I、局部Geary’s C、局部Getis’s G）等,对SO₂的空间聚集情况进行分析计算,比较两种指标的探测结果。结果表明,在全局型空间自相关的分析中,Moran指数、Geary’s C两个指标均表明东北三省SO₂存在显著的空间自相关性;Moran散点图、LISA集聚图、局部G系数集聚图等均揭示了东北地区36个地级市SO₂的局部空间相关性,即低值集聚区（冷点）主要集中在研究区东部,（热点）高值集聚区集中在研究区的西南部;通过对两种指数的分析可发现,在研究区的西南部,营口、大连、铁岭3个地区在Moran指数中为低-高集聚区,黑河为不相关地区,但在局部G系数中,营口、大连、铁岭为热点（高-高集聚）,黑河为冷点（低-低集聚区）,结合实际情况,对分析SO₂空间相关性来说,Moran指数相对G系数的分析结果更优。

Abstract: Taking the atmospheric pollutant SO₂ of the three northeastern provinces in 2017 as the research object, through global indicators （global Moran index, Geary coefficient）, and regional indicators（Moran’I, local Geary’s C, local Getis’s G）, the spatial aggregation of SO₂ was analyzed and calculated. The detection results of the two indexes were compared. The results showed that in the analysis of spatial autocorrelation, the Moran index and Geary’s C index both indicated that there was significant spatial autocorrelation in SO₂ in the three northeastern provinces; Moran scatter plot, LISA agglomeration map, and local G cluster agglomeration etc. all revealed the local spatial correlation of SO₂ in prefecture-level cities in 36 prefecture-level cities in northeast China, That is, the low-value clusters （cold point） are mainly concentrated in the eastern part of the research area, and the high-value clusters （hot point） are concentrated in the southwest part of the research area; Through the analysis of the two indices, it could be found that in the southwestern part of the research area, Yingkou, Dalian and Tieling are low-high agglomeration areas in the Moran index, and Heihe is an unrelated area. However, in the local G coefficient, Yingkou, Dalian, Tieling are hot spots （high-high agglomeration） and Heihe is a cold spot （low-low agglomeration area）. According to the actual situation, Moran index is better than G coefficient in analyzing the spatial correlation of SO₂.

Key words: spatial statistics, spatial autocorrelation, global indicators, regional indicators, GIS, SO₂

中图分类号:

X511

刘梅, 张冬有. 大气污染物SO₂空间相关性的空间集聚分析[J]. 湖北农业科学, 2019, 58(8): 56-59.

LIU Mei, ZHANG Dong-you. Spatial agglomeration analysis of spatial correlation of atmospheric pollutant SO₂[J]. HUBEI AGRICULTURAL SCIENCES, 2019, 58(8): 56-59.

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Spatial agglomeration analysis of spatial correlation of atmospheric pollutant SO₂

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