时间：2023-12-21 11:24:26
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇城市空气质量状况，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
中图分类号：X831 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2017）20-0079-02
引言
空气污染是空气质量中的常见现象，空气污染从古代就有，只是以前空气污染的程度小，人们的生活水平低，自然不会引起人们的重视，现代社会中空气污染已经成为各大城市的“通病”，我国正处在城市化发展的关键时期，不能放任空气污染，走国外城市“先发展，再治理”的老路，因此必提高治理空气污染的意识，完善城市空气污染监测方法，采用合理的解决措施，改善城市居民的生活环境，笔者就这些方面在下出具体的探析。
1 我国城市空气质量的现状和特点
1.1 我国空气质量的现状
根据近期城市环境空气污染监测报告现实，现阶段城市空气污染总体变化不大，局部地区还有改善的趋势，但是城市空气污染仍具有一定规模，国家政府对城市空气污染做出了改善措施，取得了一定的效果，但是近几年城市汽车尾气排放、工业废气等因素，使得城市空气质量恶化，因此我国城市空气质量标准中做出了明确地规定，空气中的二氧化硫、悬浮颗粒物、可吸入颗粒物、铅、氟化物等十种污物的浓度不能超过规定限制。从全国范围来看，城市空气污染物最主要的还是可吸入颗粒物和悬浮颗粒物，部分城市二氧化硫浓度较高，酸雨范围和规模总体保持稳定，大约为国土面积的百分之三十五左右。
1.2 我国城市空气污染的主要特点
随着我国改革开放不断深入，我国经济正在经历飞速发展的时期，城市化占有率逐年增加，但是部分人没有长远的发展眼光，为了追求眼前的利益，以牺牲环境为代价发展经济，造成了城市空气污染，从经济发展规模来看，我国也是一个发展中国家，缺乏城市空气质量的意识，在空气治理过程中技术水平也整体落后于发达国家，总体形势不容乐观，具体来说主要包括以下几个方面：（1）城市绿化面积少。城市人口众多，各种建设用地都很紧张，在有限的土地资源下，城市绿化就是在“夹缝中求生存”，人均绿化面积很少，绿化植物的作用就是进行化光合作用，吸收空气中的有毒气体，但是有限的城市绿化不能满足城市空气污染的净化，所以城市中单位空气面积的污染物占空气的浓度极大，对人体健康造成很大的伤害。（2）城市规划不合理，缺乏整体意识。在我国城市化过程中管理者缺乏整体意识，大城市的发展就是“摊饼”式的对外扩张，新兴城市没有整体合理的布局，粗放式管理模式造成了资源的浪费，空气中的污染物浓度普遍超标，成为城市经济进一步发展的瓶颈。另外根据最终的环境监测报告显示，部分地区空气恶化的趋势有所改善，可吸入颗粒物、悬浮颗粒物、二氧化硫、氟化物的浓度降低，达到国家空气质量标准的二级标准的城市，占调查总数的百分之六十五左右，达到国家空气质量标准的三级标准的城市数量，占调查总数的百分之三十五左右，该数据是根据全国三百五十个城市的空气质量报告总结出的，具有权威性。
2 城市空气质量监测方法
现阶段城市空气质量监测主要包括简单评价和综合评价，其中简单评价分为单因素和单指标，综合评价主要因素是多因素和多指标，在对城市空气质量监测过程中，可以采用新式监测方法或者完善已有的监测方法，主要目的还是真实可靠地监测空气质量。
2.1 指数法
指数法主要内容是在城市空气质量监测时，根据在现实生活中采集的空气质量数据和空气质量标准值进行比较，通过对比法得出空气质量是否符合标准的方法，指数法主要包括单因子指数法和综合指数法。（1）单因子指数法。顾名思义，单因子指数法就是采用对照比较法和概率统计法进行比较，对单个污染物在空气中的浓度进行分析，该方法的优势简单明了，可以快速了解污染物对空气的污染程度，但是缺点就是不能整体分析污染物之间的相关性。（2）综合指数法。综合指数法以采集的空气质量数据为基础，通过公式运算得出的空气污染程度的指数，该方法还可以细分为环境空气污染指数法和综合污染指数法，分别表现为两个方面：环境空气污染指数仅仅依据的是采集数据的最大值，不注重其他方面的作用，通常情况下作用于空气质量日报的数据指标评价中；综合污染指数法的优势可以准确表现出各个污染物之间的比例，可以体现出空气污染的主要来源和次要来源，该方法目前主要应用于空气质量报告中的各污染物在总体里的比例变化情况。
2.2 复杂数学模型评价法
（1）模糊综合评价法。模糊综合评价法主要考虑的是各部分的关联性，在评价过程中做到了定向、定量的针对性，模糊综合评价的结果不仅可以反应时间、空间等因子的相关性，可以清晰明了地观察不同因子的关系，但是该评价法也有一定的劣势，在采用线性加权模型的情况下，污染因子权重较少，然而污染因素较多的时候，评估结果会失去真实性，部分真正的有用信息不会得到重视，对城市空气质量的监测造成误差。（2）灰色系统法。灰色系统法主要作用是利用推理知识进行的空气质量的推演，主要内容是通过已知的部分信息、数据，运用灰色系统法的推演知识，对系统中的行为和规律详尽的描绘出来，但是灰色系统法推论出的现象不是绝对的，有时会因为一些不可抗拒的因素造成判断出的现象与真实情况有一些误差，这并不妨碍灰色系统法成为目前较好的城市空气监测方法之一，该方法的实践操作方法分为灰色聚类法和灰色关联法，完成对城市空气质量状况监测的任务。（3）物元分析法。物元分析法相当于一个运算模型，在进行城市空气质量状况监测过程中将物元分析法中的评价标准、指标、特征作为物元，统一进行分析管理，运算出的节域、权重建立健全评估模型，就可以得出想要的结论，物元分析法关联度的最大值对应级别应该为评价级别。
2.3 城市空气质量状况监测方法的注意问题
城市经济不断发展的过程中，城市建设规模、城市功能区布局、产业结构分布都在不断发展的情况下，在对城市空气质量监测点进行调整，达到最优的局面，因此要注意以下几个问题。（1）选择空气质量监测点位时，要注意城市的可持续发展，统筹安排各方面的均衡发展，又要注重监测点周边环境的稳定性，保障空气质量监测数据的真实可靠，才能评估正确的结果。（2）对于污染区域的监测点安排，要摒弃错误思想，主要包括城区边界地带污染较小的意识，保证监测点符合空气质量监测中的合理，准确。（3）要根据城市人口和工业分布合理安置空气质量监测点，具体操作如下：在人口密集的地区适当的增加监测点，可以更好的得出人们生活活动对空气的污染程度。在工业密集分布的地区，在工业区周边和中心地带增设空气质量监测点，以便更好地做出工业活动对空气污染的评估报告。
3 城市空气污染的防治措施
3.1 加强城市空气质量的监测，从源头开始控制污染源
运用各种空气污染监测方法，全天候监测城市空气的质量，保证对整个城市的空气掌控，一旦某些区域发生空气污染的现象，城市空气监测部门一定要做到及时曝光，让社会的舆论道德压力和政府有关部门的干预将空气污染源扼杀在萌芽中，并且还可以唤醒城市居民的环境保护意识，用整个社会的力量去保护空气质量安全。
3.2 加强防治汽车尾气排放对空气的污染
人们的生活水平越来越高，城市汽车保有量基本饱和，大量的汽车不仅使城市交通变得拥挤，汽车尾气还造成了空气污染，因此政府相关部门严格按照机动车环保制度，采用限制行车区域、时间等方式，减少汽车尾气对空气的污染。还可以大力扶持公共交通、新能源汽车以及共享自行车等一系列手段，根本目的就是减少汽车尾气对城市空气的污染。
3.3 加强防治工业对空气的污染
政府要制定有关工业排放废气的准则，使工业废气的排放能被自然环境净化，对于重度污染工业可以搬迁到远离城市的区域，对于城区工业的废气排放，一定要严格监测，发现企业违规排放要严肃处理，不能给企业留下侥幸心理，并且还要鼓励企业发展新型废气处理设备，尽量杜绝工业对城市空气污染的现象。
3.4 加强城市绿化规划
绿色植物是天然的空气调节器，是净化城市空气的最主要手段，因此城市规划时要有长远的发展眼光，预留出足够的绿化地区，并且合理规划绿化地区的分布，实现绿化的功能最大化。
4 结束语
城市空气污染问题日益成为制约城市进一步发展的难题，因此监测城市空气质量不仅解决了城市居民关注的民生问题，而且可以使城市走上可持续发展的道路，全社会应该有长远的发展眼光，也要给子孙后代留下一片干净的蓝天，本文就城市空气质量监测方法和防治措施进行了具体探析，具有一定的参考价值。
参考文献：
[1]庄素敏.基于城市环境空气质量自动化监y的研究[J].科技与创新，2016（12）：110-111.
[2]洪千淇，刘萌萌，王尧.浅谈室内空气污染的危害及其防治措施[J].科技创新与应用，2016（12）：162.
[3]侯洪刚.室内空气污染对人类健康的影响及防治措施[J].环境与发展，2014（03）：151-152.
关键词 环境空气质量；准确率；API
中图分类号 X831 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-（2012）121-0149-01
自2001年6月5日开始，我国47个环境保护重点城市已经相继开展了环境空气质量的日报和预报工作。到目前为止，全国已有180个地级以上城市了环境空气质量日报，其中90个地级城市还实行了环境空气质量预报，并且通过地方电视台、电台、报纸和因特网等媒体向社会。环境空气质量周报、日报和预报的相继让公众及时的了解了环境空气的质量，对于环境保护起到了很好的宣传作用。
1 全国环境空气质量的状况
各个城市经过了几年的工作探索和实践，结合自身实际，先后提出了各种空气质量预报的模式。大部分城市采用统计预报模式，这种模式是在环境空气自动监测的基础上，通过对天气系统与空气污染的相关分析，建立了一套行之有效的环境空气污染预报方案，经常以SO2、NO2和PM10这三项环境空气质量指标作为预报对象，建立多元回归方程，实施了环境空气污染浓度的统计预报。同时，通过对多年的监测结果和特殊污染状态的分析，建立一套空气污染特殊情况分析系统，对模式难以正确预报的特殊天气和特殊污染状态，用预报会商的方式作出“专家预报”。
相对于环境空气质量日报而言，预报的意义和作用显得更加重要和明显，提高环境空气质量预报的准确率更是重中之重。根据API为对象以及我国的环境监测技术规定，分析环境空气质量的预报绝对误差准确率和预报级别准确率是极为重要的。环境空气质量根据API的大小，定义了5个代表不同级别的污染状况。级别准确率要求预报的空气质量级别和实测的日报空气质量级别要一致。
2 影响环境空气质量预报准确率的因素
预报的准确率与日报API的变化是相关的，影响API的因素主要有两方面，即天气系统的变化和污染源排放的变化。其中环境空气污染与气象系统有着密切的关系，不同的天气状况对环境空气污染有着不同的影响，预报的准确率也依靠于气象预报的准确性。
2.1 天气系统的变化
2.1.1 降水
降水对环境空气质量的影响是非常明显的，降水可以冲刷环境空气中各种污染物，可以减少颗粒物的浓度，大部分城市环境空气污染重的首要污染物都是PM10，降水可以提高预报准确率。但是，当天气状况比较晴朗向降水天气转变的时候，或者降水天气向晴朗天气转变的时候，发生的环境空气质量预报准确率会有所下降，并且预报绝对误差超过30或者级别误差超过一级的现象也容易在此时发生，同时当降水量比较小，比如毛毛雨天气的时候，PM10的浓度有时候反而会上升，这时环境空气质量预报的准确率也会下降。
2.1.2 能见度
能见度对空气质量也有很大的影响，能见度高说明了空气中污染物PM10的浓度低，造成这种能见度下降的主要因素有降水、雾、霾等等。经过分析，表明当能见度
2.1.3 温度以及风向的变化
温度的变化会影响冷暖气团的变化，当温度变化发生剧烈的时候，空气质量也会随之发生很大的变化，例如：冬春两季大风降温的天气、夏季强降水降温的天气状况都会减轻城市污染物的浓度。有统计表明，当两日平均温度的温差超过5摄氏度的时候，两天日报的API绝对误差超过30的可能性将会超过50%。
风速与污染物浓度有着较为显著的负相关，在静风或者威风的时候，不利于污染物的扩散，特别是当天气连续的晴朗、风速也不大的时候，污染物浓度将会急剧上升，此时环境空气质量预报的准确率就会下降。PM10的主要来源是扬尘和建筑尘，如果风向对PM10浓度的影响不大，受城市局部乱流的影响，将会抵消不利风向的作用。
2.1.4 逆温
研究表明在环境空气的污染中，当API超过100大部分的时候都发生了逆温天气，可见逆温天气的时候容易出现高污染，预报的准确率会受到影响。
2.2 污染源排放的变化
污染源排放有本地污染和外部污染的分别，其中本地污染包括焚烧秸秆和大规模的城市基础建设，每年的5、6月份，农业收割时会焚烧秸秆，大量的浓烟导致了环境空气的污染；大规模的城市基础设施建设也会引起环境空气的污染，拆迁、建筑工地和运输等容易产生大量的扬尘，特别是在监测子站附近的建筑工地对监测数据产生的影响会更大，这些污染都会影响环境空气质量预报的准确率。
而受西北沙尘暴影响是典型的外部污染的例子。西北沙尘暴发生的时候API会大幅度的上升，甚至超过4级标准，API预报准确率的偏差也是比较大的。
3 总结
综上所述，影响环境空气质量预报准确率的因素由天气系统的变化和污染源排放的变化。为了提高预报的准确率，我们应该获取更加详尽的未来天气的气象资料，包括24小时之内温度的变化、降水的变化、风速风向的变化、能见度的变化以及逆温发生的情况等等，加强对不同天气情况下的污染变化趋势的研究，结合实际及时调整预报模式。加强对污染源排放的动态分析，建立污染源排放的动态信息库，研究污染源排放的动态变化和空气污染变化的关系。增加对外来源的预测和监督攻读，特别是大范围的污染。加强预报的专家分析能力，培训预报人员的业务素质，
（下转第183页）
（上接第149页）
注意培养他们对有关气象资料的分析能力。开展空气质量数值预报的业务化运行，这样才能提高预报的准确率。
参考文献
[1]张伟.环境空气质量预报的准确率分析[J].环境监测管理与技术，2005，2.
[2]江峰琴.空气质量预报的改进[J].环境监测管理与技术，2003，4.
关键词：空气污染；AQI；聚类分析；区域划分；可持续发展
中图分类号：X823 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2015）015-0000-02
一、前言
AQI是空气质量指数（Air Quality Index）的简称，是定量描述空气质量状况的无量纲指数，是2012年3月国家的新空气质量评价标准。参与空气质量评价的主要污染物为细颗粒物、可吸入颗粒物、二氧化氮、二氧化硫、臭氧、一氧化碳等六项。AQI是将这6项污染物用统一评价标准的呈现，即报告每日空气质量的参数。AQI不仅描述空气清洁或者污染的程度，更是为居民提供了室外空气环境的参考。
研究表明，空气污染对健康造成了显著的负向影响，特别是当季节交替变换时，空气质量在伴随着气象因素的同时作用，会加剧呼吸道系统疾病的患病率；并且，空气污染指数的空间分布形势是按照由海向内陆递增，不同城市之间的空气质量状况有着明显的相互联系，具有区域性特点；最后，城市机动车保有量及工业排放对空气质量有着相当大的影响。
根据《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》（HJ 633―2012）规定：空气污染指数划分为0-50（优）、51-100（良）、101-150（轻度污染）、151-200（中度污染）、201-300（重度污染）和大于300（严重污染）六档，对应于空气质量的六个级别，指数越大，级别越高，说明污染越严重，对人体健康的影响也越明显。
二、描述性分析
全文数据来源于中华人民共和国环境保护部的数据中心，共搜集了全国161个主要城市2014年全年的空气质量数据，我们每个城市一年中空气质量等级的天数做了整理，整理后的表格如表1（因表格太长，只列出前10行）：
首先关注空气质量为优的天数，有26个城市在一年中空气质量有100天以上为优，仅有6个城市空气质量都达到优的天数超过了半年。可见，我国空气质量普遍不是很好。
随后关注空气质量为良的天数。有85个城市有200天以上空气质量达到良，但250天以上的城市就只剩13个。可见，空气质量多数天数达到良的城市数量也偏少。此时空气对绝大多数人无害。
从空气质量为不同程度污染的角度，有45个城市轻度污染的天数在100天以上，没有一个城市轻度污染的天数是在200天以上；50天以上中度污染的城市有17个，中度污染天数最多的有58天；只有23个城市一年中没有重度污染的情况；所有城市中严重污染的天数平均数为3天，有63个城市一年中没有出现过严重污染的情况。
由此可见，全国空气质量普遍不是太好。我们猜想，空气质量状况与行政区域以及其主要的经济带动的产业类型有关。
三、聚类分析
聚类分析的基本思想是由于我们所研究的样品或指标之间存在不同程度的相似性，以一些能够度量样品或指标之间相似程度的指标量作为划分类型的依据，相似程度较大的样品聚合成一类。
我们使用R软件，采用聚类分析中的快速聚类（kmeans）方法，根据对一年中每天AQI的记录值，对所有城市进行kmeans聚类分析，将161个城市分成6类。得到结果如下：
第一类：阳泉市、济南市、淄博市、枣庄市、东营市、潍坊市、济宁市、泰安市、莱芜市、临沂市、聊城市、滨州市、菏泽市、郑州市、开封市、洛阳市、平顶山市、安阳市、焦作市、三门峡市、西安市、铜川市、宝鸡市、咸阳市、渭南市、库尔勒市；
第二类：秦皇岛市、承德市、张家口市、太原市、大同市、长治市、临汾市、呼和浩特市、包头市、赤峰市、鄂尔多斯市、沈阳市、大连市、鞍山市、抚顺市、本溪市、丹东市、锦州市、营口市、盘锦市、葫芦岛市、长春市、吉林市、哈尔滨市、牡丹江市、烟台市、威海市、延安市、兰州市、嘉峪关市、金昌市、西宁市、银川市、石嘴山市
第三类：武汉市、宜昌市、荆州市、长沙市、株洲市、湘潭市、岳阳市、常德市、张家界市、柳州市、桂林市、重庆市、成都市、自贡市、泸州市、德阳市、绵阳市、南充市、宜宾市、乌鲁木齐市
第四类：齐齐哈尔市、大庆市、宁波市、温州市、衢州市、舟山市、台州市、丽水市、福州市、厦门市、泉州市、南昌市、九江市、广州市、韶关市、深圳市、珠海市、汕头市、佛山市、江门市、湛江市、茂名市、肇庆市、惠州市、梅州市、汕尾市、河源市、阳江市、清远市、东莞市、中山市、潮州市、揭阳市、云浮市、南宁市、北海市、海口市、三亚市、攀枝花市、贵阳市、遵义市、昆明市、曲靖市、玉溪市、拉萨市、克拉玛依市
第五类：北京市、天津市、石家庄市、唐山市、邯郸市、邢台市、保定市、沧州市、廊坊市、衡水市、德州市。
第六类：上海市、南京市、无锡市、徐州市、常州市、苏州市、南通市、连云港市、淮安市、盐城市、扬州市、镇江市、泰州市、宿迁市、杭州市、嘉兴市、湖州市、金华市、绍兴市、合肥市、芜湖市、马鞍山市、青岛市、日照市
据此可将全国分为6块大的区域：山东大部，陕西和山西东部；山东北部，河北南部，内蒙古，陕西、甘肃；武汉、湖北、湖南、广西、重庆、桂林；京津冀等地；上海、江苏、浙江以及山东沿海；其他地区。
由此可见，空气质量状况具有区域性，相邻城市空气质量相似；具有中心扩散性，如以济南等重工业污染较重的城市为中心，其周边城市空气质量也受到影响；沿海地区与经济比较不发达的地区空气质量普遍较好。
四、政策建议
通过对城市空气状况的聚类分析以及对所划分的区域进行产业结构分析，可以看出产业结构的确会在一定程度上影响城市空气质量。为了使得经济发展与环境相适应，促进我国经济协调快速可持续发展，我们提出以下建议：
1.提高城市绿化率。绿植是大自然的天然空气清新剂，能够增加空气湿度，提高空气中的氧气含量，并吸收二氧化碳，吸附粉尘微粒，减少热岛效应，减少噪音，美化环境，可谓是一举多得。
2.大力发展公共交通，减少私家车的使用。最直观的影响便是交通拥堵。研究发现，其对空气质量带来的影响也是相当可观的。当然这与我们的公共交通不够发达也有一定的关系。因此我们提倡大力发展公共交通，鼓励人们公交出行绿色出行。
3.大力发展第二、三产业，促进经济发展的转型。产业结构对空气质量的影响也是相当显著的，并且具有区域扩散性。我们现阶段应大力促进经济发展的转型，既要促发展，又要保环境。
4.控制人口密度。人口过多带来的问题不仅仅是交通拥挤，使得人均占有耕地面积减少以及水资源等资源短缺，也增加了能源的消耗，需要消耗越来越多的能源物质，需要提供更多的石油、煤、天然气等能源物质，当然这些能源物质的使用也会增加空气的污染。因此必须严格控制人口数量。追求可持续发展。
参考文献：
[1]马立平，刘娟.应用统计学首都经济贸易大学出版社.
[2]李诗羽，等.数据分析：R语言实战.电子工业出版社.
[3]黄乐乐，郑安迪，陈相托.空气质量指数AQI的统计分析.北京航空航天大学.
[4]吴喜之.统计学：从数据到结论.中国统计出版社.
关键词：空气质量三线城市方差性分析主成分分析
一、背景
1.地区发展的差异
空气质量优劣程度[1]与一个城市的经济发展密切相关，它直接影响到投资环境和居民的健康，因此越来越受到政府和公众的广泛关注。城市化建设是发展中国家实现现代化的必经之路，但是该过程往往会导致环境污染不断加剧；大城市工业集中、大量消耗化石燃料，高密度建筑群又不利于污染物的扩散，因此一般一些发展城市的空气污染现象异常严重。人们在感受着城市化带来的便利的同时，也深深的体会到了苦涩的回报――城市空气质量问题。
随着城市的发展，各个城市[2]之间在经济上出现了显著性的差别，城市逐渐被分为了几个等级。目前国内常见的一线、二线、三线城市最早起源于房地产市场，现在已演变成城市综合实力和竞争力的划分。专家介绍说，常规的划分指标包括:综合竞争实力、城市发展规模（建设水平、人口、面积等）、辐射带动力与影响力、交通通达能力等许多层面；简单来说，政治地位、经济实力、城市规模、区域辐射力是划分一线、二线、三线城市的主要标准。
2.空气质量指标
新闻报道中经常出现的空气质量指数[3]（英文：Air Quality Index, AQI）是定量描述空气质量状况的非线性无量纲指数。其数值越大、级别和类别、表征颜色越深，说明空气污染程度越严重，对人体的健康危害也越大。AQI分级计算是参考的标准是GB 3095-2012《环境空气质量标准》，参与评价的污染物为PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO等六项；所以，AQI采用的标准更严、污染物的指标更多、频次更高，其评价的结果也将更加接近公众的真实感受。
本文主要研究的是通过中国环境监测总站的全国主要城市空气质量指标的数据，分析城市发展与空气质量指数的关系，而且城市环境空气质量直接反映城市规划建设管理水平，影响城市经济发展，关系城市居民生活质量。随着经济建设、城市建设的快速发展，城市作为政治、经济、文化、商贸中心、建筑密度、人口密度、交通车辆密度的不断膨胀，各类能源的消耗也与日俱增；而且空气质量的治理不是一两项指标就可以奏效的，而是需要通过综合防治、长效管理才能得以恢复，走向良性循环的道路。
二、一二三线城市之间空气质量的差异性分析
选取一二三线城市中具有代表性的城市5-10月份（数据来自：中国环境监测总站）每月份的各个空气质量因素的平均值，具体数据见下表（选取了部分数据）：
表1 各线城市在2013年5-10月的空气质量因素
1.差分析理论
方差分析[4]是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状，造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。
方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：
第一，随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SSw，组内自由度dfw。
第二，实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和表示，记作SSb，组间自由度dfb。
总偏差平方和SSt=SSb+SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw=n-m，组间dfw=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。
2.数据分析结果
分析结果如下表：
表2 空气质量指标的各个因素和城市之间的方差分析图
从表中可以看出：
影响空气指标的各个因素大部分具有显著性差异，综合评判空气质量的AQI在一二三线城市之间具有显著性差异；PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2，五项指标在一二三线城市之间具有显著性差异，这几个指标和工业发展的C排放、汽车尾气等具有明显的关系，所以，从图表中可以看出城市的发展程度与空气质量因素之间密切相关。
三、一二三线城市空气质量指数的主成分分析原理和方法实现
1.主成分分析理论
主成分分析[5]是数学上数据降维的一种方法。其基本思想是设法将原来众多的具有一定相关性的指标X1，X2，…，XP（比如p个指标），重新组合成一组较少个数的互不相关的综合指标FM来代替原来指标。那么综合指标应该如何去提取，使其既能最大程度的反映原变量Xp所代表的信息，又能保证新指标之间保持相互无关（信息不重叠）。
设F1表示原变量的第一个线性组合所形成的主成分指标，即 ,由数学知识可知，每一个主成分所提取的信息量可用其方差来度量，其方差Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。常常希望第一主成分F1所含的信息量最大，因此在所有的线性组合中选取的F1应该是X1，X2，…，XP的所有线性组合中方差最大的，故称F1为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来p个指标的信息，再考虑选取第二个主成分指标F2，为有效地反映原信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，即F2与F1要保持独立、不相关，用数学语言表达就是其协方差CoV(F1,F2)=0 ，所以F2是与F1不相关的X1，X2，…，XP的所有线性组合中方差最大的，故称F2为第二主成分，依此类推构造出的F1、F2、……、Fm为原变量指标X1，X2，…，XP第一、第二、……、第M个主成分。
2.主成分分析的数据分析
影响各个城市空气质量的因素有很多，在分析城市发展程度与影响空气质量指标之后，为进一步说明提取的主成分对城市空气质量的影响，对一二三线城市中的代表城市进行进一步主成分分析（以北京为例）：
表3主成分与原有变量的权重关系
结合图表和理论分析得出，
第一主成分：Z1=0.216*X1+0.240*X2+0.153*X3+0.216*X4+0.198*X5+0.066*X6-0.135*X7-0.134*X8
第二主成分：
Z2=0.156*X1+0.072*X2+0.270*X3-0.034*X4-0.121*X5+0.253*X6+0.288*X7-0.287*X8
第三主成分：
Z3=0.215*X1+0.221*X2-0.155*X3+0.440*X4-0.454*X5-0.559*X6+0.158*X7+0.168*X8
由于三个主成分达到了99.291%的信息贡献累计值，所以，基本上可以完全涵盖原有变量信息，则得出衡量空气质量的新的关系式：
Z=49.202%*Z1+35.956%*Z2+14.133%*Z3
用上述分析方法，对一二三线城市中选取的城市进行主成分分析[6]，取各个城市半年内的主成分值的平均值表示这段时间的影响数值，得出如下分析表：
图4部分城市各个主成分的数值
经过主成分分析，原来评价各个城市的八个因素，缩减为现在的一到三个，明显减少了分析量，为后续的分析提供了参考依据，更容易分析出数据间的规律，也使得空气质量的评价问题更易分析，但是，通过主成分分析中的主成分提取，并不能用来评价各个城市的空气质量指数。
图表中的主成分Z1，一线城市明显大于二线城市，二线城市小于三线城市，并不能得出相应的变化规律；图表中的主成分Z2，二线城市明显大于一线城市，一线城市又明显大于三线城市，部分地区没有第二主成分，这样也不能分析出相应的变化规律；而图表中的第三主成分Z3，仅有一个城市有，显然第三主成分不是分析的重点，也没有提供相应的分析结论，不具有参考价值。
整个成分分析的结果如图3所示，部分一线城市大于二线城市，二线城市大于三线城市；如果根据这个结果，可以得出和前面分析类似的结论：空气质量指数的污染程度和城市的发展程度成正比。但是，部分数据不符合该变化规律。所以，在对问题进行主成分分析时，不能简单的从简化问题的角度分析，这样会导致最终的分析结果和原来结果不一样；在进行对比分析时，一定要结合实际问题的规律进行分析。
四、结论及建议
我国城市空气污染的一个重要的特征是煤烟型污染，煤炭燃烧排除大量烟尘，是主要的城市空气污染源。以煤炭为主的能源消费形成的城市空气污染已经威胁到人民群众的健康和经济社会的可持续发展。另外，城市机动车保有量在不断增加，由于城市人口密集，交通运输量加大，机动车排气污染在城市空气污染中所占的比例也不断上升，从图表分析可以看出PM2.5和PM10在空气污染中占主要比重，我们从天气状况也可以看出，城市阴霾天气不断出现，据2007年中国环境状况公报，我们空气质量达到国家一级标准的城市仅占2.4%，可想而知空气污染给我们带来了多大的影响。
一二三线城市之间的空气质量具有显著性差异，在分析影响空气质量的主成分时，将一二三线城市分开分析，分析结果显示在城市发展过程中的污染物种类基本相同，而它们的比重随着城市发展加快也有所增加。
目前，我们城市的空气污染已经危害到了人们正常的生活，由雾霾引起的呼吸道疾病也逐渐增多，研究表明，中国引起慢性呼吸道疾病的主要决定因素是城市空气污染。并且城市的污染也造成了巨大的经济损失，就北京来说，2012年北京持续一周的雾霾天气给北京带来直接经济损失达120亿，严重制约了经济的发展。
我国应该重点治理城市环境污染，从一下两个方面出发：一方面是治理工厂排放的污染物和煤炭的燃烧量；另一方面限制城市汽车的拥有量或者发展新能源供汽车使用。我们坚信，主要我们从现在开始，从自身做起，每个企业家从自身企业做起，从减少一块煤、一度电、一升油开始，在不久的将来，我们的空气质量一定会发展的很好，我们一定可以为我们自己和子孙后代创造一片蓝天。
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环境保护部环境监测司司长罗毅说,12月受大范围空气重污染过程影响,74个城市环境空气质量总体状况同比、环比均转差。74个城市PM10、PM2.5和NO2浓度同比、环比均有所上升,SO2浓度同比有所下降,环比有所上升,CO超标率同比和环比均有所上升,O3超标率同比持平,环比有所下降。74个城市平均达标天数比例为55.6%。其中,厦门、福州、昆明、惠州、江门、海口和深圳等7个城市的达标天数比例为100%,东莞、中山和珠海等15个城市的达标天数比例在80%~100%之间,重庆、宁波和秦皇岛等13个城市达标天数比例在50%~80%之间,保定、邯郸和济南等39个城市达标天数比例不足50%。超标天数中以PM2.5为首要污染物的天数最多,其次是PM10。
按照城市环境空气质量综合指数评价,12月空气质量相对较差的后10位(从第74名到第65名)城市分别是保定、邢台、衡水、邯郸、石家庄、廊坊、济南、郑州、唐山和哈尔滨;空气质量相对较好的前10位(从第1名到第10名)城市分别是海口、惠州、厦门、福州、深圳、昆明、肇庆、东莞、贵阳和江门。
12月,我国北方地区全部进入采暖期,受采暖期污染物排放量大和不利气象条件影响,我国除华南地区外,均出现了重污染天气。其中京津冀及周边地区污染程度最重、持续时间最长,12月该区域先后出现5次明显重污染过程,保定、衡水市一度出现连续8天的重度及以上污染天气。与2014年同期相比,京津冀区域13个城市PM2.5月均浓度全部升高,其中北京市同比升高166.7%;京津冀周边的太原、呼和浩特、济南和郑州市PM2.5月均浓度同比分别上升了15.6%、41.7%、92.8%和49.5%。
京津冀区域13个城市空气质量达标天数比例在12.9%~80.6%之间,平均为34.9%。其中,张家口市达标天数比例为80.6%,秦皇岛、承德2个城市的达标天数比例在50%~80%之间,保定、邯郸、衡水等10个城市的达标天数比例不足50%。超标天数中以PM2.5为首要污染物的天数最多,其次是PM10。
北京市达标天数比例为35.5%,超标天数中首要污染物均为PM2.5,其中重度污染7天,严重污染6天,重度及以上污染天数同比增加11天。
长三角区域25个城市空气质量达标天数比例在29.0%~93.5%之间,平均为54.2%。其中,温州、台州、衢州、丽水和舟山等5个城市的达标天数比例在为80%~93.5%之间,宁波、嘉兴和湖州等7个城市的达标天数比例在50%~80%之间,徐州、无锡和宿迁等13个城市的达标天数比例不足50%。超标天数中以PM2.5为首要污染物的天数最多,其次是PM10。
基于APP端的城市空气质量数据系统作为智慧环保的信息与收集平台，能够使用户和环保信息高度耦合，实现环保“更透彻的感知”、“更全面的互联”和“更智慧化应用”。通过整合全国190个城市的空气质量数据，并结合GIS地图供用户在手机上直观的查询，已丰富的图表显示功能展示空气质量数据。
【关键词】APP 空气质量 系统
2015年中国移动终端将超5亿，随着4G网络和智能手机的普及，移动互联网时代进入了高速发展时期， 移动APP成为了移动互联网的主流，未来移动互联网将更多基于云的应用和云计算上。基于APP端的城市空气质量数据系统作为智慧环保的信息与收集平台，能够使用户和环保信息高度耦合，实现环保“更透彻的感知”、“更全面的互联”和“更智慧化应用”。基于APP端的城市空气质量数据系统通过整合全国190个城市的空气质量数据，并结合GIS地图供用户在手机上直观的查询，已丰富的图表显示功能展示空气质量数据。
1 建设目标
基于APP端的城市空气质量数据系统通过整合全国190个城市的空气质量数据，并结合GIS地图供用户在手机上直观的查询，已丰富的图表显示功能展示空气质量数据。系统需实现以下七个功能，包括AQI时报及预测、城市AQI统计、AQI小知识、空气质量排名、自动站查询、在线数据查询、GIS展示及查询功能。
2 系统建设内容
2.1 数据建设要求
（1）支持ANSI/ISO SQL-89、ANSI/ISO SQL-92标准；
（2）支持中文汉字内码，符合双字节编码；
（3）支持主流厂商的硬件平台及操作系统平台；
（4）具有良好的伸缩性；
（5）支持主流的网络协议，如：TCP/IP、IPX/SPX、NETBIOS及混合协议；
（6）具有良好的开放性，支持异种数据库的互访；
（7）支持对大型异种数据库的访问；
（8）支持分布式事务及两阶段提交功能；
（9）具有支持并行操作所需的技术，如：多服务器协同技术、事务处理的完整性控制技术等；
（10）支持联机事务处理OLTP，要求能够实现数据的快速装载、高效的并发处理和交互式查询；
（11）支持数据库存储加密及相应冗余控制；
（12）应具有强的容错能力、错误恢复能力、错误记录及预警能力；
（13）应避免数据库死锁的出现，一旦死锁能够自动解锁。
2.2 系统构架要求
2.2.1 先进性
采用国内外先进、成熟的技术和设备，及市场覆盖率高、标准化和技术成熟的软硬件产品。具有先进的设计思想和设计理念，及一定的超前性，不仅要满足到当前的实际需要，而且要考虑将来的发展需求。
2.2.2 实用性
应充分考虑资源、环境和人等因素，以人为本，采用高科技手段，进行智能化设计，以减少系统操作的复杂性，使用户最方便地实现各种功能。
2.2.3 可靠性和可用性
具有容错功能，管理、维护方便，系统运行稳定可靠，维护简单。
2.2.4 开放性
系统设计应采用现有的国际工业标准，开放技术、开放结构、开放系统组件和开放用户接口，可以支持远程图像传输和远程控制，同时利于今后的扩展和升级。
2.2.5 云计算功能
系统必须是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式的结构设计，系统设计需要通过互联网来提供动态易扩展且是虚拟化的资源，必须具有云计算架构的数据中心、服务中心、办公中心、控制中心等功能结构。
2.3 开发环境要求
（1）基于Android技术架构；
（2）系统具备快速响应能力。通常情况下，页面显示响应时间不超过3秒，查询处理响应时间不超过5秒；
（3）系统连续运行要求：提供7X24小时的连续运行，平均年故障时间不超过8小时；
（4）适配尺寸要求：支持主流手机屏幕尺寸；
（5）数据库要求：支持主流数据库和国产数据库；
（6）中间件要求：支持主流中间件和国产中间件。
2.4 核心模块及实现功能
AQI时报及预测主要展示内容包括：昨天、今天与未来三天的天气状况；实时空气质量AQI、等级、首要污染物；实时AQI的京津冀排名；未来三天的的空气质量预测情况；根据不同的空气质量给出相应的健康影响提示和建议；空气质量AQI等级图例；可以显示数据更新时间；空气监测数据来源等信息。
城市AQI统计主要统计2种情况：主要城市24小时空气质量情况；城市30天空气质量情况。
AQI小知识为方便用户快速了解AQI的相关名词定义，本系统提供了AQI相关知识的名词解说便于用户查询。
空气质量排名：系统应提供对空气质量相关排名功能。从空气质量和相关综合指数为数据对河北省、京津冀乃至全国的多维度排名，使得管理人员能够对我市的空气质量状况与其他地市对比了解。主要分为3类排名情况：京津冀AQI实时排名；全国城市AQI实时排名；全国城市综合指数月度排名。
自动站查询：系统可以对各区域空气自动站AQI监测数据进行实时查询，能够将各监测点位的实时AQI数据及浓度数据进行展示并以站点为单位进行查询。具体展示空气自动站的如下数据：空气自动站名称；所属地区；空气质量AQI；空气质量等级；首要污染物；污染物监测浓度（包括：SO2，NO2，CO，O3，O3 8小时均值，PM2.5，PM2.5 24小时均值，PM10，PM10 24小时均值）；数据时间。
在线数据查询：系统提供对各个空气自动站今天与昨天的空气质量数据对比变化趋势的查询功能。以柱状图的形式显示当天站点的AQI、各空气污染物的实时小时均值和近30天的日均值，并且给出环比数值，供用户对比分析。还可以指定统计时间，查询历史数据。
GIS展示及查询：为了实现空气质量AQI数据的直观查询，系统可通过地图查询空气自动监测站点位，并且能够实现通过地图的放大、缩小、定位等功能，精确了解具体站点的信息，实现站点信息的快速查找。在地图中，会默认显示所有空气自动站，并且会在各个空气自动站的图标上展示该站点的空气质量AQI，另外，站点图标的颜色也会根据实时的AQI数值而变化，便于用户迅速、直观的了解到各个站点的空气质量。用户点击各个站点还可查看该站点的如下数据：站点名称；空气质量实时AQI；空气污染物实时浓度；空气质量等级。
环保部当日了2015年12月京津冀、长三角、珠三角区域及直辖市、省会城市和计划单列市等74个城市空气质量状况。
环境护部环境监测司司长罗毅介绍,12月受大范围空气重污染过程影响,74个城市环境空气质量总体状况同比、环比均转差。74个城市PM10、PM2.5和NO2浓度同比、环比均有所上升,SO2浓度同比有所下降,环比有所上升,CO超标率同比和环比均有所上升,O3超标率同比持平,环比有所下降。74个城市平均达标天数比例为55.6%。其中,厦门、福州、昆明、惠州、江门、海口和深圳等7个城市的达标天数比例为100%,东莞、中山和珠海等15个城市的达标天数比例在80%~100%之间,重庆、宁波和秦皇岛等13个城市达标天数比例在50%~80%之间,保定、邯郸和济南等39个城市达标天数比例不足50%。超标天数中以PM2.5为首要污染物的天数最多,其次是PM10。
按照城市环境空气质量综合指数评价,12月空气质量相对较差的后10位(从第74名到第65名)城市分别是保定、邢台、衡水、邯郸、石家庄、廊坊、济南、郑州、唐山和哈尔滨;空气质量相对较好的前10位(从第1名到第10名)城市分别是海口、惠州、厦门、福州、深圳、昆明、肇庆、东莞、贵阳和江门。
罗毅介绍,12月,我国北方地区全部进入采暖期,受采暖期污染物排放量大和不利气象条件影响,我国除华南地区外,均出现了重污染天气。其中京津冀及周边地区污染程度最重、持续时间最长,12月该区域先后出现5次明显重污染过程,保定、衡水市一度出现连续8天的重度及以上污染天气。与2014年同期相比,京津冀区域13个城市PM2.5月均浓度全部升高,其中北京市同比升高166.7%;京津冀周边的太原、呼和浩特、济南和郑州市PM2.5月均浓度同比分别上升了15.6%、41.7%、92.8%和49.5%。
监测数据显示,12月,京津冀区域13个城市空气质量达标天数比例在12.9%~80.6%之间,平均为34.9%。其中,张家口市达标天数比例为80.6%,秦皇岛、承德2个城市的达标天数比例在50%~80%之间,保定、邯郸、衡水等10个城市的达标天数比例不足50%。超标天数中以PM2.5为首要污染物的天数最多,其次是PM10。
关键词：空气质量；污染损害指数；开封市
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1674-0432（2011）-08-0153-2
0 引言
随着社会经济持续发展，城市规模扩大，城市环境问题也日益突出，特别是城市环境空气质量状况的恶化给人们的生产和生活带来了诸多的影响，并将成为制约今后经济发展的主要因素之一[1-4]。本研究利用开封环境空气质量定点监测资料，探讨城市发展过程中空气质量变化趋势及其影响因素，并提出建议和对策，为有关部门进行环境质量评估提供参考。
1 开封市环境空气污染状况
上世纪末，开封市空气烟尘污染较为严重。据资料显示，开封市空气污染以煤烟型为主，煤烟型污染是以尘和SO2为代表的污染类型[5]。主要污染因素有：气候和人为原因造成的风沙扬尘、建筑施工尘，燃煤污染，机动车尾气污染和饮食业烟尘油烟污染等[6]。近几年，市有关部门对燃煤锅炉和饮食业烟尘油烟污染进行了集中整治，并加强施工工地现场管理，采取措施防止扬尘，环境空气状况有所改观，但环境形势依然严峻。
2 数据收集与处理
2.1 数据来源
文中所用数据来自开封市空气自动监测站、1999-2008年河南省统计年鉴和1999-2008年开封市环境状况公报。
按人口和功能区布点法，开封市环境监测站在城区设立了4个环境空气质量常规监测点，分别为：龙亭旅游品商场（商业、旅游及居住混合区），纱厂（工业、居住混合区），柴油机厂（工业、交通混合区）、世纪星幼儿园（交通、居住混合区）。
1999-2008年的主要监测指标SO2、NO2、TSP（2004年以后为PM10）的年均值见表1。
表1 1999-2008年开封市主要空气污染物浓度（mg/m3）[6]
注：由于测量项目不同，大气颗粒物1999-2003年以总悬浮颗粒物为监测指标，2004-2008年以可吸入颗粒物为监测指标。
另附：
表2 各主要监测指标的国家环境空气质量二级标准[7]
2.2 数据分析处理方法
本研究先采用污染损害指数法来分析污染因子对开封市环境空气质量的危害程度，然后通过国内外常用的污染趋势定量分析方法――相关系数法来分析开封市大气污染的变化趋势[8，9]。
除此之外，本研究还进行了各主要污染物年际变化分析，探讨各污染物的浓度与城市人口数量、市GDP总值、工业企业数量、民用汽车总量等因素之间的关系，旨在找出对环境污染贡献较大的因素，为决策部门提供参考意见。
3 结果分析
3.1 整体空气质量的污染状况分析
3.1.1 单因子的污染损害指数 国内外学者已经提出了多种环境空气质量评价方法，常见的有污染指数法、模糊评价法、灰色聚类法等。但这些方法都存在各自的不足[10，11]。污染损害指数公式是我国学者李祚泳借鉴空气污染损害率评价法后提出的，能应用于多种污染物的空气质量评价[12-15]。
空气污染损害指数公式[13]如下：
其中xj为用下式表示的污染物j浓度的相对值：
两式中：Ij――空气污染物的污染损害指数；
Cj――污染物j的实测浓度；
Cjo――为污染物j的设定的“基准”浓度值（表3）。
表3 空气污染物的“基准”浓度值[13]
根据空气污染损害指数公式，计算出各监测指标的污染损害指数见表5。
3.1.2 污染损害综合指数 受m种污染物污染的空气污染损害综合指数计算公式为[13]:
式中：Wj――为污染物j的归一化权值（表4）。
表4 环境空气质量级别与污染损害指数的对应关系[13]
由上述公式计算出历年污染损害综合指数见表5。
表5 1999-2008年开封市主要空气污染物污染损害指数
整体上看，开封市近十年总体状况为轻度污染。2004年污染损害综合指数达19.7，中度污染，为历年环境空气质量最差的一年。从各污染物单因子损害指数来看，以TSP与PM10为代表的大气颗粒物污染贡献最大，全年污染损害指数均值超过12.5。
3.2 主要大气污染物的变化趋势分析
污染趋势定量分析方法――相关系数法采用了Daniel趋势检验，使用了Spearman相关系数，公式如下[16,17]：
式中：N――时间周期（年）；
di――变量Xi和Yi的差值，即：di=Xi-Yi；
Xi――周期Ⅰ到周期N按浓度值从小到大排列的序号；
Yi――按时间排列的序号。
如果rs为正值表示呈上升趋势，若rs为负值则表示有下降趋势。用秩相关系数rs与Spearman秩相关系数统计表中的临界值Wp进行比较，若rs>Wp，则变化趋势显著，有意义；若rs
3.2.1 大气颗粒物 1999-2007年，无论监测指标是TSP还是PM10，年均值均超过国家二级标准，只有2008年PM10年均值未超标，TSP历年超标率为100%，PM10历年超标率为80%。从污染损害程度方面分析，2004年的污染损害指数为历年最高，达21.5，属中度污染；2008年损害指数最低，为7.9，属轻度污染。对1999-2008年连续10年的监测数据（表1）、污染物损害指数（表5）及趋势进行分析，TSP的rs=-0.6，│rs│ Wp（0.9）。结果表明：大气颗粒物为主要污染物；1999-2003年开封市环境空气中TSP浓度处于下降趋势，但下降趋势不显著；2004-2008年PM10浓度也处于下降趋势，且下降趋势显著。
3.2.2 SO2与NO2 开封市热能源以煤为主，SO2主要来自煤炭燃烧。1999-2003年开封市大气环境中的SO2浓度呈逐年上升的趋势。从2004年起呈现波动下降趋势，到2008年SO2浓度年均值减少到历年最低值0.038mg/m3。近十年间，SO2浓度除了2003、2004和2006年超标之外，其余7年均低于国家二级标准，超标率为30% 。SO2年平均值为0.056mg/m3，接近国家二级标准阈值。污染损害指数属于轻度污染。经检验，1999-2008年SO2的rs=0.236
NOx浓度全年变化较为平稳，近十年都控制在国家二级标准之内。由图4可看出2001-2008年，开封市NOx变化规律与SO2大体一致。经检验，NOx的rs=0.03
3.2.3 NOx/SO2 近十年间，空气中各种污染物浓度呈现出不同的消长趋势，使开封市空气污染的总体特征也发生改变。总体看来，开封市环境空气污染为煤烟型污染，但在2001年之前环境空气污染更接近汽车尾气型污染，2000年NOx/SO2的比值[18]是10年间的最高值1.389。2001年以后，除了个别年份有所波动之外，NOx/SO2的比值总体表现出缓慢增长的态势，2003年NOx/SO2的rs=0.943>Wp（0.829），说明2003-2008年NOx与SO2的比值呈明显上升趋势。若按此趋势发展，并考虑到民用汽车拥有量的增长，开封市环境空气有可能会由煤烟型污染转化为煤烟和汽车尾气复合型污染。
4 结论
（1）1999-2004年开封市整体环境空气质量介于轻度污染和中度污染之间，自2004年来各监测指标对环境空气的综合损害指数逐年下降，且SO2与PM10的浓度年均值呈明显下降趋势，可见近年整体环境空气质量在提高。随着环保工作力度的进一步加大，开封市整体环境空气质量有从轻度污染转为清洁的可能性。
（2）通过对各主要污染物浓度年均值损害指数和变化趋势分析发现，大气颗粒物（TSP、PM10）近十年年均污染损害指数最大，达到中度污染，其浓度呈逐年降低趋势。SO2和NOx的污染损害程度较小，2006-2008年间污染状况有较明显改善。
（3）自2003年起，SO2和NOx的比值呈显著上升趋势，由此可说明开封市环境空气正由煤烟型污染向煤烟和汽车尾气复合型污染转化。
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