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论文负离子与气象要素
负氧离子浓度与气象要素的相关性研究
引言:
负氧离子又称为“空气维生素”和“长寿素”,对人体的生命活动和寿命有着很重要的影响,单位为个/cm3。
空气中负氧离子浓度每立方厘米20个以下时,人就会感到倦怠、头昏脑胀;当每立方厘米空气中的负氧离子数在1000-10000个之间时,人就会感到心平气和、平静安定;当每立方厘米空气中的负氧离子数在10000个以上时,人就会感到神清气爽、舒适惬意;因此,负氧离子浓度多少不仅预示着空气质量的好坏,同时高负氧离子浓度的大气环境,对人类的健康有一定的医疗保健作用。
本文以织金为例,分析负氧离子浓度和气温、总云量、能见度、降水量、定时风、地温、日照、相对湿度、蒸发量共11个气象要素之间的相关性,最后再根据相关性大小,用逐步回归方法分析负氧离子与各气象要素之间逐步回归关系,进一步研究负氧离子与良好的生态环境的关系,得出技术报告。
研究其相关性的必要性
气象公共服务的需要:
负氧离子是大气成分的组成部分,负氧离子观测网建设是大气成分轨道业务建设的重要内容。
中国气象局业务技术体制改革总体方案中,明确了大气成分业务包括各类大气成分的观测分析、预警预报和评估与服务。
由于目前负氧离子观测规范、观测方法处于起步阶段,我省加快建立负氧离子观测网,制定完善负氧离子观测技术方法,以及规范、标准、流程,可以极大地提高我省气象公共服务的能力和水平,是落实中国气象事业发展战略研究成果,深化业务技术体制改革,完善我省“三站四网”综合观测体系的一项重要内容。
开展天气气候研究、保护和改善生态环境的需要:
空气中负氧离子浓度与当地气象条件有直接关系,研究负氧离子与天气气候的关系,揭示其影响变化规律,有利于提高天气气候预测预报的准确率,提高防灾减灾水平。
另外,负氧离子浓度还与当地环境污染程度密切相关,负氧离子的分布特征和浓度水平可以用于区域大气环境质量评价,为预防和控制大气环境污染提供科学依据。
研究资料
2006年10月织金县气象局在织金洞风景旅游区内建立了一个负氧离子观测站,并按照贵州省气象局的要求每天进行7:
30时、13:
30时和19:
30时三次定时观测。
本文采集了织金2007年1-12月、2008年1-5月逐日负氧离子数据和气压、气温、水汽压、总云量、能见度、降水量、定时风、地温、日照、相对湿度、蒸发量共11个气象要素三次定时同步观测数据(附录1)进行统计分析,以研究不同天气状况下负氧离子日变化规律,探索气象条件与空气负氧离子水平之间关系。
相关系数分析
相关系数是变量之间相关程度的指标,是判断两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。
相关系数的取值介于-1~1之间。
计算公式如下:
(2.1)
如两者呈正相关,r>0,r=1时为完全正相关;如两者呈负相关则r<0,而r=-1时为完全负相关。
完全正相关或负相关时,所有图点都在直线回归线上;点子的分布在直线回归线上下越离散,r的绝对值越小。
当个例数相等时,相关系数的绝对值越接近1,相关越密切;越接近于0,相关越不密切。
当r=0时,说明X和Y两个变量之间无直线关系[42]。
空气中负氧离子浓度与气象要素之间有没有相关性呢?
为此,本文利用空气负氧离子浓度(用2007年-2008年中午13:
30资料)和温度、相对湿度、风速、气压等11个气象因子的数据(用2007年-2008年中午14:
00资料),把2007年全年资料分成四个季节,采用excel计算了空气中负氧离子浓度与各气象各要素之间的相关系数,其结果见表4.1。
表4.1空气中负氧离子浓度与气象要素之间的相关系数
图2.2不同相关系数散点示意图
相关系数
春
2007.3-2007.5
夏
2007.6-2007.8
秋
2007.9-2007.11
冬
2007.12-2008.2
负氧离子与气压
0.11
-0.19
-0.02
0.06
负氧离子与气温
-0.09
-0.34
-0.19
-0.14
负氧离子与水汽压
0.04
0.18
0.03
0.07
负氧离子与云量
0.14
0.14
0.14
0.37
负氧离子与能见度
-0.03
-0.20
-0.15
-0.38
负氧离子与降水量
0.06
-0.09
0.19
0.30
负氧离子与定时风
-0.17
-0.06
-0.18
-0.22
负氧离子与地温
-0.12
-0.26
-0.23
-0.18
负氧离子与日照
-0.12
-0.26
-0.24
-0.18
负氧离子与相对湿度
0.08
0.36
0.38
0.23
负氧离子与蒸发量
-0.15
-0.35
-0.26
-0.18
从上表可以看出,负氧离子浓度与气压、水汽压二个气象要素之间几乎不相关,因此,在下面回归分析中剔除这二因子。
下面具体对其余的9个因子与负氧离子浓度之间的相关性作详细分析。
表4.1相关系数是按季度计算所得,样本数n=90,在显著性水平a=0.1上,查表得相关显著的最小值是0.1726,如果计算的相关系数R>0.1726,就说明它在1-0.1=0.90置信水平上相关显著。
负氧离子与太阳辐射的相关分析
织金太阳辐射的年变化是从1月到7月逐渐增大,7月到12月逐渐减小,日变化是从早晨到中午逐渐增大,从中午到晚上逐渐减小。
从负氧离子的年、日分布变化曲线可以看出一个明显的特点,这就是负氧离子的大小与太阳辐射的变化成反相关。
为进一步证明这个关系,本文计算了负氧离子浓度与日照时数的四季的相关系数,春季R=-0.12,夏季R=-0.26,秋季R=-0.24,冬R=-0.18。
四季的相关系数都表明负氧离子浓度与日照时数具有负相关性。
在显著性水平a=0.1上,有三个季度的相关系数均R>0.1726,就说明在0.90置信水平上,负氧离子浓度与太阳辐射相关显著。
夏季负相关性最强,即日照时数相对较多的晴天,负氧离子浓度低。
风向风速对空气负氧离子的影响
为了研究网速与负氧离子浓度的关系,用excel工具对2007年-2008年负氧离子浓度与风速的观测数据进行了详细的分析,计算得出负氧离子浓度与定时风的相关系数,春季R=-0.17,夏季R=-0.06,秋季R=-0.18,冬R=-0.22,四个季度的数据分析都表明负氧离子浓度与定时风具有负相关性,即风速与负氧离子浓度成反比。
在显著性水平a=0.1上,冬季相关系数R>0.1726,就说明在0.90置信水平上,冬季负氧离子浓度与太阳辐射相关显著。
由于负氧离子的空间分布不均,从理论上说风向对负氧离子的大小变化是有影响的,但就同一地点来讲,其风速是起重要因素的,在微风细雾的天气中,非常有利负氧离子的生成,可风速过大往往将负氧离子吹散。
本文的结论与王金球[39]等对厦门鼓浪屿实地测量,得出海滨风速越大,空气负氧离子浓度越高的结论有些不一致。
降雨对空气负氧离子的影响
为了弄清降水对负氧离子浓度的影响,同样用excel工具对数据相关系数分析,计算得出负氧离子浓度与降水量的相关系数,春季R=0.06,夏季R=-0.09,秋季R=0.19,冬R=0.30,除了夏季,其它三个季节的数据都表明负氧离子浓度与当日降水量之间具有正相关性,即降水量与负氧离子浓度成正比。
在显著性水平a=0.1上,冬季相关系数均R>0.1726,就说明在0.90置信水平上,冬季负氧离子浓度与太阳辐射相关显著。
据测算,雷雨过后,每立方厘米空气中的负氧离子数目可达1万多个[27]。
分析中也发现,当夜间出现雷雨天气时,第二天08时观测到的负氧离子数普遍较大,其平均值达5762个/cm3,超过雾天早晨的平均值,这说明雷电对负氧离子的发生是有利的。
但对早晨7:
30时负氧离子浓度与前一日降水量之间的相关系数分析结果却表明,二者的相关系数只有0.0009(如表),几乎没相关性,说明负氧离子浓度的寿命短,前一天的降水对第二天的负氧离子浓度几乎没有影响。
只有当夜间有雷雨闪电天气时,第二天早晨空气才会格外清新。
表4.2前一天降水与次日负氧离子浓度的相关系数
前一天降水量
次日晨7:
30负氧离子浓度
前一天降水量
1
次日晨7:
30负氧离子浓度
0.000956535
1
但下雨天空气负氧离子水平受环境因素影响很大.例如,骤雨、风速、风向、空气中大离子浓度、温度、湿度等因素。
因此,负氧离子浓度的观测值偶然性较强,需要更进一步更详细的观测、分析和研究。
4.4空气负氧离子与空气温度
为了研究空气负氧离子浓度与空气温度关系.同样用excel对数据相关系数分析,计算得出负氧离子浓度与温度的相关系数,春季R=-0.09,夏季R=-0.34,秋季R=-0.19,冬R=-0.14,无论是哪个季节,空气负氧离子与空气温度之间的相关系数都为负,表明负氧离子浓度与当日温度之间具有负相关性,即温度高,负氧离子浓度就低。
在显著性水平a=0.1上,夏秋季相关系数均R>0.1726,就说明在0.90置信水平上,夏秋季负氧离子浓度与太阳辐射相关显著。
分析其原因可能是由于温度升高,污染物扩散加剧,污染物在扩散的过程中吸附了大量的空气负氧离子,因而使空气负氧离子浓度降低。
4.5相对湿度与空气负氧离子浓度
4.5.1空气负氧离子浓度与相对湿度的散点图分析
为了不过于繁琐,本文只列出全年春、夏、秋、冬的代表月份1、4、7、10月的空气负氧离子浓度和空气相对湿度散点图(如图4.1)。
05年1月空气负氧离子浓度和空气相对湿度散点图(31个样本)看,散点分布并没有发现随着相对湿度的增加空气负氧离子相应增加的趋势,呈现出相对湿度适中时负氧离子较多,而相对湿度较小或较大时,负氧离子浓度较小的特征,相关系数仅为R2=0.1,1月份空气负氧离子浓度和空气相对湿度相关性不显著;05年4月空气负氧离子浓度和空气相对湿度散点图(30个样本)看,散点分布有随着相对湿度的增加空气负氧离子相应增加的趋势,相关系数为R2=0.15,春季空气负氧离子浓度和空气相对湿度相关性比冬季显著;05年7月空气负氧离子浓度和空气相对湿度散点图(30个样本)看,散点分布发现随着相对湿度的增加空气负氧离子相应增加的趋势,相关系数为R2=0.24,即一年中,相对于其它季节,夏季空气负氧离子浓度和空气相对湿度相关性最大,7月份空气负氧离子浓度和空气相对湿度相关性较显著。
05年10月空气负氧离子浓度和空气相对湿度散点图(31个样本)看,相对湿度的增加空气负氧离子散点分布与1月有相似之处,均表现出相对湿度不大不小时负氧离子较多,而相对湿度较小或较大时,负氧离子浓度较小,相关系数仅为R2=0.08,10月份空气负氧离子浓度和空气相对湿度相关性不显著。
从图上直观地也可看出,1月和10月的散点分布多项式趋势线较相似,而4月与10月的散点分布多项式趋势线较相似。
总之,不管是哪个月,空气负氧离子浓度与相对湿度之间的线性相关都不十分显著,存在非线性关系。
图4.105年1月空气负氧离子浓度和空气相对湿度散点图
图4.205年4月空气负氧离子浓度和空气相对湿度散点图
图4.205年4月空气负氧离子浓度和空气相对湿度散点图
图4.305年7月空气负氧离子浓度和空气相对湿度散点图
图4.405年10月空气负氧离子浓度和空气相对湿度散点图
空气负氧离子浓度与相对湿度的单相关系数分析
本文对2007年-2008年一年四季的空气负氧离子浓度与相对湿度的样本数据进行了全面详细的分析,发现空气负氧离子与相对湿度的相关性并不是很显著,但却呈现出明显的正相关性。
对excel数据相关系数分析,计算得出负氧离子浓度与相对湿度的相关系数,春季R=0.08,夏季R=0.36,秋季R=0.38,冬R=0.23,无论是哪个季节,空气负氧离子与空气湿度之间的相关系数都为正,表明负氧离子浓度与当日湿度之间具有较好正相关性,即相对湿度高,负氧离子浓度就大。
而且是所有气象因子中与负氧离子浓度相关系数最大的一个因子,尤其在夏秋季。
在显著性水平a=0.1上,除春季外,其它各季相关系数均R>0.1726,就说明在0.90置信水平上,夏秋冬三季负氧离子浓度与太阳辐射相关显著。
分析其原因可能是由于湿度的增加,使得污染物吸附在水汽上,增加了空气的清洁程度,有利于空气负氧离子的累积,从而使空气负氧离子浓度也相应增加。
通过以上对负氧离子与相对湿度和温度数据的相关分析,就很容易知道为什么当人们站在喷泉、瀑布或水域边时可明显感觉到空气清新,呼吸舒畅和心情愉悦的原因。
水边温度较低,相对湿度大,负氧离子浓度高。
因此,城市设计规划的有关人员在对居民小区、闹市中心、休闲场所设置喷泉,氧的负氧离子最多可提高几千倍,可以通过人工的努力增加更多的负氧离子,弥补城市负氧离子的不足,以便更好地发挥其美化城市环境,改善微小气候质量的作用,对于营造和改进人类生存和居住的环境来说,作用重大。
随着生活水平的提高,人们追求长寿、追求身体健康、身心愉快,在此建议人们在紧张的工作之余,抽时间到深山小溪或瀑布去旅游,不仅可以欣赏风景,还可以享受天然氧吧,让您如入仙境,让疲惫的身心能够得以彻底的释放。
雾对空气负氧离子的影响
对于雾与空气负氧离子之间的关系是否密切,本文根据空气负氧离子与雾的观测资料,探讨了雾对空气负氧离子的影响,并认为雾浓度与空气负氧离子浓度呈负相关。
对于闪电、沙尘暴及大雾等特殊天气,由于受仪器功能的限制,测定此类天气的空气负氧离子浓度有难度。
织金是一个山区县,其森林覆盖率达85.2%。
从观测的数据中得出,全年平均负氧离子含量达3699个/cm3,最多为29200个/cm3,最少为200个/cm3。
在同一观测点上,负氧离子的变化如此之大,这说明不同的气象要素对负氧离子的影响很大。
本文对2007年的各种天气(雾、雨、雷电、晴天、大风)也进行了粗略的分类统计分析,得出早晨出现雾的个例51个,观测时下雨个例221个,晴天(排除早晨出现雾的晴天)天数62天,雷暴个例52个,并将各种天气下的负氧离子数进行分析比较(图)。
图4.5不同天气状况下负氧离子浓度
从图4.6可以看出,在出现雾的早晨负氧离子浓度最大,平均值可达4496个/cm3。
在雷电天气出现时负氧离子的平均值次之,可达4049个/cm3。
观测时下雨负氧离子的平均值为3607个/cm3,晴天时负氧离子的平均值最小为2923个/cm3。
因此,在有雾的早晨或身处有雾的山间,会让人感觉空气特别清新。
另外注意,雾浓度越高,表示雾滴直径越大,或雾的密度越大,即雾的凝结核作用强,周围小离子以雾核为中心聚集成大离子或消灭,尤其空气负氧离子减少更多,故出现雾粒大小与负氧离子浓度成反比关系[1]。
4.7负氧离子与云量的相关分析
用excel对数据相关系数分析计算得出负氧离子浓度与云量的相关系数,春季R=0.14,夏季R=0.14,秋季R=0.14,冬R=0.37,四个季度的数据都表明负氧离子浓度与云量具有正相关性,尤其是在冬季,在多云的阴天负氧离子浓度比较大。
在显著性水平a=0.1上,冬季相关系数均R>0.1726,就说明在0.90置信水平上,冬季负氧离子浓度与太阳辐射相关显著。
4.8负氧离子与地温的相关分析
对excel数据相关系数分析,计算得出负氧离子浓度与地温的相关系数,春季R=-0.12,夏季R=-0.26,秋季R=-0.23,冬R=-0.18,四个季度的数据分析都表明负氧离子浓度与地温具有负相关性,即地面地面越高,负氧离子浓度越小。
地面温度的高低决定了空气温度的高低,因此,地温高,气温就高,污染物扩散加剧,污染物在扩散的过程中吸附了大量的空气负氧离子,因而使空气负氧离子浓度降低。
在显著性水平a=0.1上,除春季外,其它各季相关系数均R>0.1726,就说明在0.90置信水平上,夏秋冬三季负氧离子浓度与太阳辐射相关显著。
4.9负氧离子与蒸发量的相关分析
日照强,地面温度上升,气温上升,水汽蒸发量也上升,蒸发量与地面温度和日照成正比,前面分析出负氧离子浓度却与地面温度和日照成反比,那么也不难推断出空气负氧离子浓度应该与蒸发量成反比。
对excel数据相关系数分析,也证实了上述的推论。
计算得出负氧离子浓度与蒸发量的相关系数,春季R=-0.15,夏季R=-0.35,秋季R=-0.26,冬R=-0.18,四个季度的数据分析都表明负氧离子浓度与蒸发量具有负相关性,即地面蒸发量越大与负氧离子浓度越小。
特别是在地面温度最高,雨水最充足,蒸发量大的夏季,负氧离子浓度与其的相关性最突出。
在显著性水平a=0.1上,除春季外,其它各季相关系数均R>0.1726,就说明在0.90置信水平上,夏秋冬三季负氧离子浓度与太阳辐射相关显著。
结论
用excel对四季气象要素与负氧离子浓度之间的相关系数经过详细分析后表明:
负氧离子浓度与日照时数、气温、地温、蒸发量具有显著负相关。
负氧离子浓度与相对湿度有显著正相关。
负氧离子浓度与定时风、能见度具有负相关。
负氧离子浓度与云量、降水量有正相关。
建议
根据中空气负氧离子的分布规律,空气负氧离子吸呼区的选址最好选在这样的地方,常年少雾、少雨、风向要顺风、风速不宜过大也不宜过小即微风最好,以充分体现空气负氧离子的保健功能。
空气负氧离子是一种新型资源,对于城市空气质量的改善意义重大。
在城市绿地规划设计中,应适当增加城市绿地面积,减少不必要的硬质铺装,改善绿地结构。
从而提高城市绿地的空气负氧离子浓度水平,改善城市日益恶化的空气质量,为人们提供一个舒适、清洁的人居环境。
由于旅游环境中的空气负氧离子的研究涉及物理学、生物学、医学、环境学、生态学、气象学、林学和旅游学等相关学科,因此需要各学科加强合作研究[52]。
将空气负氧离子融入健康科普教育。
由于我国大众对健康促进知识存在诸多误解,因此,可建立健康科普馆,将空气负氧离子与健康的关系作为一个主题,运用现代化的声光电技术,借助各种图表、仪器和实物模型将抽象的空气负氧离子可视化、形象化和具体化,让大众全面系统地了解空气负氧离子的基本概念、产生机理、医疗保健功能、监测与评价方法和浓度分布规律等专业知识,以便更好地参与体验生态保健活
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