1．目的及意义

随着我国经济和社会的快速发展，日益严重的大气污染给人们的生活带来了越来越多的困扰，尤其是冬季频频出现的雾霾天气，导致近年患呼吸系统疾病人数剧增，由此引发了公众对空气质量的关注和探讨。各城市本着“绿水青山就是金山银山”的原则，投入大量人力物力，实时监测区域空气质量并及时向市民公布，以方便市民生活和出行。

然而在实际监测过程中由于成本限制、测量工作实施难度大、污染现象复杂等因素，无法对研究区域的每一位置都进行测量，但又不能以几个有限的监测点采集的数据进行简单平均，就得出某一区域的空气质量指数(AQI)。如何充分利用有限固定监测点的监测数据，分析空气质量的时空分布规律及其背后的自然人为因素，进而为合理控制大气污染排放和有效改善空气质量提供合理科学的建议，将是今后我国大气质量监测研究中一个非常重要的研究方向。

近年来，GIS和计算机技术的不断创新发展，应用空间数据插值法可将离散点数据模拟至连续面数据从而进行空间插值研究的方法得到了越来越多的支持和认可，空间插值法成为一种可行的模拟区域空气质量空间分布的方法；时间序列分析是定量预测方法之一，经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系，在考虑事物发展的延续性和随机性基础上，根据系统的有限长度的观测数据，建立能够比较精确地反映数据中所隐含的动态依存关系的数学模型，并借以对系统的未来进行预测。

本课题在此背景和目的下，根据国内外已有研究理论和方法基础，以武汉市20个监测站点空气质量监测数据为实例，对武汉市2018年1月AQI进行基于克里金插值法的空间插值研究，并对武汉市近三年（2015年至2018年）AQI进行季节性分解的时间序列分析。利用克里金插值法、时间序列分析法及相关分析法，研究空气质量的空间分布情况，分析武汉市空气质量时间分布的季节变化特征，选择最优模型对武汉市空气质量的时空变化特征进行分析，模拟武汉市13个分区比较“真实”的空气质量指数，进而深入探究武汉市空气质量的影响因素，为当前武汉市空气质量的治理力度及今后的治理进度提供合理的建议。

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2. 研究的基本内容与方案

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基本内容：

主要介绍时间序列分析法和空间插值法的原理、特点及其在武汉市空气质量时空分析中的应用，详细介绍并比较不同的克里金模型在武汉市空气质量指数插值研究中的不同效果和精度，最后总结得出最合适的克里金插值模型。