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与此同时，伴着人民生活质量水平的不断提升，大家的环保意识愈来愈强，对自身所在生活环境空气质量方面的要求也越来越高。空气的干净程度影响着人们的各种活动和出行，广大民众出于对健康等方面的思考，越来越关心自己所在城市的空气质量。利用污染指数对空气质量变化分布特征进行研究分析，能够指引城市采取更可持续化的发展战略，可以避免因为对经济增长的盲目追求而对环境质量特别是空气质量形成无法逆转的破坏。
近些年来，国内外的许多学者都对城市的空气质量的变化进行了很多的研究，研究对象主要是二氧化硫、氮氧化物、可吸入颗粒物等，研究方法多采用调查研究与实验验证相结合。这些研究主要集中于研究大气污染物的构成、影响因素等，对于污染物的时空分布特征的研究较少[2]。
为了对我国主要城市空气污染指数的时空分布特征进行充分的分析研究,经过多次尝试，本文决定使用84个城市近五年的空气质量日报作为数据。空气污染指数数据是对我国各大环境保护重点城市进行观测生成的数据，其中包括了北到黑龙江省的齐齐哈尔市，南到海南省的海口市等的80多个城市。对各城市的空气污染物的观测数据进行计算得到了API资料[3]。
本文是利用API研究空气污染在空间上和时间上的分布特征和变化趋势的一次试验。这些研究结果不但可以加深对我国城市空气污染的时间变化规律和空间分布特征的了解，同时也有利于进一步揭示我国主要城市地区空气质量的现状，可以为制定治理城市污染政策和法规提供科学参考。
本文在分析我国整体空气污染的时空分布特征的基础上，利用ArcGIS软件和MATLAB分别进行空间统计分析和小波分析。讨论了空气污染指数（API）的地域分布特征、年际变化特征和季节变化特征。本文希望在经过对这些数据的深度分析和研究，反映我国空气污染的区域分布特征和变化规律，对进一步分析研究区域性甚至全球性的大气污染问题，提供参考。
2 数据来源及分析方法
2.1 空气污染指数的概念
空气污染指数(Air Pollution Index，API)是将常规监测的几种空气污染物浓度指数综合成为单一的数值形式，它是一种反映和评估空气质量的常用方法，被用来分级表征空气污染的程度与空气质量状况。由于其结果直观明了，使用很方便，所以经常被用于表示城市的短时间内空气质量状况分布和变化规律。有利于公众对空气质量好坏的了解。