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中国腐蚀与防护学报, 2023, 43(1): 29-37 DOI: 10.11902/1005.4537.2022.060

综合评述

区域性大气腐蚀图绘制技术研究进展

樊志彬,, 李辛庚, 王晓明, 王倩

国网山东省电力公司电力科学研究院 济南 250002

Review of Regional Atmospheric Corrosion Mapping Technologys

FAN Zhibin,, LI Xingeng, WANG Xiaoming, WANG Qian

State Grid Shandong Electric Power Research Institute, Jinan 250002, China

通讯作者: 樊志彬，E-mail：fan200403707@163.com，研究方向为电网材料腐蚀防护及数据挖掘技术

收稿日期: 2022-03-06   修回日期: 2022-04-04  

基金资助: 国家电网有限公司总部科技项目.  5200-202016471A-0-0-00

Corresponding authors: FAN Zhibin, E-mail:fan200403707@163.com

Received: 2022-03-06   Revised: 2022-04-04  

Fund supported: Science and Technology Project of State Electric Power Company Grid Shandong.  5200-202016471A-0-0-00

作者简介 About authors

樊志彬，男，1987年生，高级工程师

摘要

大气腐蚀图是一种在地理地图上描述目标区域大气环境腐蚀性强弱的图示方法，可为工程的防腐设计、运行维护和寿命预测等提供数据支持，对于节支防腐成本和保障工程安全意义重大。大气腐蚀图由最初的栅格、等值线图发展到了更为直观、更方便读取的色斑图。剂量响应函数的发展解决了从暴露试验中难以获取足够腐蚀数据的问题，绘图者可通过环境数据快速地计算出目标区域的大气腐蚀数据。在大气腐蚀图绘图中主要使用反距离加权和克里金插值模型实现数据空白区域的赋值，但是相关模型的适用性和误差分析未见研究报道。基于大气腐蚀图绘制技术的发展现状，建立能够反映材料腐蚀机理、适用性更强且误差更小的剂量响应函数和研究更适用于大气腐蚀数据的空间插值模型是大气腐蚀图绘制技术的发展方向。

关键词： 大气腐蚀 ; 腐蚀图 ; 剂量响应函数 ; 空间插值

Abstract

Atmospheric corrosion map is a graphical method for describing the corrosivity of the atmospheric environment of a designated area on a geographic map, which can provide data support for the anti-corrosion design, maintenance, and life prediction of the outdoor projects. It is of great significance to save anti-corrosion cost and ensure the safety of the project. Atmospheric corrosion maps have evolved from the initial grid and contour maps to more intuitive and easy-to-read colorful maps. The development of the dose response function solves the problem that it is difficult to obtain sufficient corrosion data from the exposure test, and the atmospheric corrosion data of the target area can be calculated quickly by using the environmental data. The inverse distance weighting and kriging interpolation models are mainly used in constructing atmospheric corrosion maps to predict the assignment of data blank areas, but the relevant applicability and error analysis of the models have not been reported yet. Based on the development of atmospheric corrosion mapping technologys, the development directions of atmospheric corrosion mapping technology may be proposed as follows: the establish Dose Response Functions that reflect the corrosion mechanism of materials, with greater applicability and less error, and to study spatial interpolation models that are more suitable for atmospheric corrosion data.

Keywords： atmospheric corrosion ; corrosion map ; dose response function ; spatial interpolation

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樊志彬, 李辛庚, 王晓明, 王倩. 区域性大气腐蚀图绘制技术研究进展. 中国腐蚀与防护学报[J], 2023, 43(1): 29-37 DOI:10.11902/1005.4537.2022.060

FAN Zhibin, LI Xingeng, WANG Xiaoming, WANG Qian. Review of Regional Atmospheric Corrosion Mapping Technologys. Journal of Chinese Society for Corrosion and Protection[J], 2023, 43(1): 29-37 DOI:10.11902/1005.4537.2022.060

据统计，每年因腐蚀造成的损失约占各国国民生产总值的3%~5%，大于自然灾害、各类事故损失的总和，其中大气腐蚀约占50%[1-3]。基于服役环境采用合理的腐蚀防护措施，15%~35%的腐蚀损失是可以避免的[4]。因此，对于服役于户外大气环境工程的设计者，掌握大气环境腐蚀性强弱十分必要。海洋、工业、乡村、城市等不同类型和不同地区大气环境的腐蚀性存在较大差异性[5]。目前，国内外学者普遍按照ISO 9223~9226 (GB/T 19292.1~19292.4与之等同) 系列标准开展大气腐蚀性评价。在ISO 9223-2012标准中，大气腐蚀性由弱到强分成了C1、C2、C3、C4、C5、CX共6个等级，并提供了两种大气腐蚀性的检测方法。一是开展暴露试验，根据标准金属试样的腐蚀速率测量值进行大气腐蚀性分类；二是基于环境因子进行腐蚀性评估。但是两种方法只能提供检测站点所在地的大气腐蚀性数据，难以满足所有工程的应用需求。

大气腐蚀图 (Atmospheric corrosion map) 是一种在地理地图上描述目标区域大气环境腐蚀性强弱的图示方法[6]，是区域大气环境腐蚀性最直接的表现形式。使用者可通过查阅该图，直观、快速地获知各地区的大气腐蚀性强弱和标准材料的腐蚀速率数据，可为工程的防腐设计、运行维护和寿命预测等提供数据支持[5,7]。从上世纪60年代以来，各国学者绘制了众多的国家、地区、城市的大气腐蚀图。本文回顾了国内外大气腐蚀图的发展，总结了大气腐蚀图绘制技术的发展现状及存在的问题。

1 概述

1.1 国外大气腐蚀图

在上世纪60年代，国外已开展了区域性大气腐蚀图的绘制工作，美、英等发达国家根据大量的暴露腐蚀实验数据绘制了大气腐蚀图[5]。Shaw等[8,9]根据在英国建设的3182个暴露点的锌罐暴露试验结果，以10 km×10 km分辨率的网格绘制了英国大气腐蚀图。

相比于其他方法，暴露试验评价大气腐蚀性结果更加准确。大气腐蚀图绘制技术发展至今，依然有许多国家和地区采用暴露试验结果绘制大气腐蚀图。Maldonado等[10]在墨西哥尤卡坦半岛建立了14个暴露试验站，以碳钢、铜、锌的平板试样和螺旋试样绘制了尤卡坦半岛的碳钢、铜、锌的腐蚀图。Natesan等[7]采用了1993~2004年间共11年40个暴露腐蚀试验站碳钢、镀锌钢、锌、铝试样的腐蚀数据，分别绘制了4种材料的印度大气腐蚀图。基于碳钢和其他3种材料的腐蚀速率比，绘制了印度镀锌钢、锌、铝大气腐蚀耐久图。韩国腐蚀学会联合15所高校和院所开展的韩国腐蚀成本调查表明，2005年韩国腐蚀成本约占GDP的2.5%。基于腐蚀成本结果，2005年韩国建设了21个暴露腐蚀试验站，暴露试样包括碳钢、耐候钢、镀锌钢、铝、铜等。安东国立大学Kim等[11]采用21个站点1 a期腐蚀速率，分别绘制了韩国碳钢、热镀锌、铝、铜大气腐蚀图。Kim等[12]也采用了环境因素直接进行大气腐蚀性分级的方法，绘制了韩国大气腐蚀图。采用的环境因子包括SO2沉积量、Cl-沉积量和潮湿时间。该方法首先按照ISO 9223标准中大气腐蚀性等级和各腐蚀因子的分类等级的对应关系，完成各站点的大气腐蚀性等级划分，然后以不同的色块渲染大气腐蚀等级。

2016年Santana等[13]根据39个暴露试验站点碳钢1 a的腐蚀数据，综合考虑海岸距离和风引起的盐分沉降，绘制了西班牙加那利群岛碳钢大气腐蚀图，并根据3 a的腐蚀数据，获得了碳钢长期腐蚀预测方程的幂函数系数。同年Vera等[14]基于智利31个暴露腐蚀试验站1 a的暴露数据，绘制了智利碳钢大气腐蚀图。南非1991年发布的首张大气腐蚀图只关注沿海地区，内陆地区几乎没有数据。因此，2019年Van Rensburg等[15]在集合了南非历史上的研究数据，利用超过100个站点的碳钢1 a期腐蚀数据，绘制出了南非大气腐蚀图。研究表明，在沿海150 m内大气腐蚀等级为CX，在150~1000 m内为C4和C5，距离海岸线1000 m碳钢的腐蚀速率降低了80%。

上世纪80年代末，随着ISO CORRAG[16,17]、UN ECE ICP Materials[18,19]和MICAT[20-23]等几个全球范围内暴露腐蚀试验的陆续展开以及对金属材料大气腐蚀认识的进步，各国学者根据金属材料的腐蚀速率和大气环境因子建立了众多的剂量响应函数 (DRF)[19,24-26]。在之后的大气腐蚀图绘制中，环境因子和剂量响应函数成为了大气腐蚀性数据的主要来源。Haagenrud等[27]采用ICP Materials工程数据所建立的剂量响应函数评价大气腐蚀性，绘制了挪威奥斯陆大气腐蚀图。基于UN ECE ICP Materials户外暴露工程结果和拟合的剂量响应函数[28-31]，采用环境因子数据计算各个地区不同材料的腐蚀速率，分别绘制了斯洛伐克和捷克的大气腐蚀图。捷克5个暴露腐蚀试验站的检测结果与大气腐蚀图绘制结果一致性良好。

REISS等[32]在瑞士全国8个典型地区暴露测试铜、锌的腐蚀速率，并同时监测SO2、O3的浓度和降雨量，收集的温度、湿度、降雨量、SO2、O3、纬度、海拔、相对高度、周围住宅和工业建筑面积等数据，对金属腐蚀数据和环境参数数据进行多元线性回归分析，建立锌、铜的剂量响应函数。采用了反距离加权和克里金插值模型先绘制SO2、O3以及温湿度的基础分布图，再根据剂量响应函数计算出铜、锌的腐蚀速率，通过计算机模拟着色方法绘制了瑞士大气腐蚀图。

Wallinder等[33]根据瑞典28个站点的数据 (包括降雨量、pH、SO2和铜的腐蚀速率)，建立了金属铜大气腐蚀的剂量响应函数，使用欧洲材料暴露计划 (EMEP) 中公开的全欧洲环境数据和克里金插值模型，绘制了1980年、1990年和2000年欧洲铜的大气腐蚀图。

采用欧盟经济委员会的欧洲材料暴露计划 (EMEP) 获得的统一的剂量响应函数，Mikhailov等[34]绘制了俄罗斯欧洲部分的耐候钢、锌、铜、锡、镍、石灰石、砂岩、玻璃等的大气腐蚀图，腐蚀图采用了150 km×150 km的栅格形式。Panchenko等[35]根据俄罗斯境内1 a的暴露腐蚀试验结果建立了新的剂量响应函数，分别采用新建立的剂量响应函数和ISO 9223中的剂量响应函数绘制了俄罗斯锌、铝、铜、钢大气腐蚀图。两者的绘制结果比较表明，新的剂量响应函数的可靠性更好。

Chico等[36]根据100个站点的环境数据和剂量响应函数计算出的金属锌的年腐蚀速率，绘制了西班牙金属锌的大气腐蚀图。在数据空白区域使用了克里金空间插值模型赋值。为了更好地指导户外工程的防腐维护，作者在之前的研究基础上，用幂指数方程推算了15年的锌腐蚀速率，绘制了西班牙金属锌长期的大气腐蚀图。

在历史文化遗迹保护方面，大气腐蚀图也发挥了重要作用。多个地区采用环境因子和剂量响应函数，绘制了青铜、石灰石等历史文化遗迹主要材料的大气腐蚀图。de la Fuente等[37]为了研究文化遗产在大气环境中的老化，在西班牙马德里设置了32个站点，监测环境中的SO2、NO2、O3和PM10。根据剂量响应函数绘制出了马德里1995年和2010年的青铜和石灰石的大气腐蚀图，依据这2张图之间的青铜腐蚀进程和演变情况图形变化，给出了2025年的青铜腐蚀预测图。在绘制过程中，使用了克里金插值模型，地图的精度为500 m×500 m。

为了保护雅典的建筑并开展经济、合理的防腐维护，Kambezidis等[38]根据大雅典地区的20个环境监测站数据和之前学者建立的剂量响应函数，使用克里金插值模型，绘制了雅典地区锌、铝、铜、耐候钢的大气腐蚀图。

为了分析空气污染对伊斯坦布尔历史文化遗迹材料腐蚀的影响，Karaca等[39]在土耳其伊斯坦布尔半岛上布置了50个采样站点，检测大气环境中的SO2、NO2、O3、温度、湿度、PM10等。然后根据UN ECE ICP Materials户外暴露工程获得的剂量响应函数，计算得到标准金属铜、碳钢、青铜和石灰石的腐蚀速率，使用克里金插值模型绘制出了四种材料的大气腐蚀图。

在大洋洲和亚洲也开展了区域性大气腐蚀图的绘制工作。Cole等[40]基于南澳大利亚州475个站点1 a或者2 a的碳钢腐蚀速率数据，绘制了南澳大利州大气腐蚀图。并将2 a的数据结合盐分沉降的影响，建立了适合澳大利亚全境的腐蚀模型。2011年，Cole与阿布扎比水电局合作[41]采用环境模型绘制了阿布扎比大气腐蚀图，绘制结果与暴露试验结果一致性良好。2012年，Cole与越南材料科学院合作[42]绘制了越南和澳大利亚低碳钢大气腐蚀图。绘图过程中，数据空白区域分别使用了反距离加权空间插值模型和环境模型按照5 km×5 km的网格进行赋值。按照低碳钢的腐蚀速率和大气腐蚀性强弱分为了5个等级，并分别赋予不同颜色，在地理地图上完成渲染。越南大气腐蚀图绘制结果与其他研究的报道结果具有较好的一致性。Fathoni等[43]在马来西亚半岛建立17个监测点，收集1996~2005年间的温湿度 (TOW)、降水、Cl-、SO42-和NO3-等环境参数，依据剂量响应函数计算各地的腐蚀等级，耗费长达10 a时间，采用反距离加权插值模型，绘制出了马来西亚半岛地区的大气腐蚀图。

国外典型大气腐蚀图绘制的主要技术参数见表1。

表1   国外典型大气腐蚀图

Table 1  Typical atmospheric corrosion maps abroad

RegionOrganizationTimeData sourcesNumber of sites / piecesRegional area km2Resolution km2Graphical formInterpolation modelReferences
BritishCIRIA1971Exposed Samples318224410010×10Grid---[8, 9]
OsloNILU Norwegian Institute for Air Research1985DRF---454---Isolines---[27]
Yucatán PeninsulaCentro de InvestigacioÂn y de Estudios Avanzados, Unidad MeÂrida1999Exposed Samples14197600---Points---[10]
KoreaAndong National University2011Environmental Factors, Exposed Samples21100210---Color blocks---[11, 12]
AustraliaCSIRO1999Environmental Factors, Exposed Samples47542000---Points---[40]
Australia and VietnamCSIRO and IMS2012Environmental Factors, Exposed Samples75(Vietnam), 8 (Vietnam)7617930 (Australia), 329556 (Vietnam)5×5Color blocksEnvironment Model and Inverse Distance Weighting[42]
IndiaCentral Electrochemical Research Institute2004Exposed Samples402980000---Points---[7]
SpainCentro Nacional de Investigaciones Metalúrgicas (CENIM)2010DRF1005059250.5×0.5Color blocksKriging[36]
Abu DhabiCSIRO and ADWEA2011Environmental Factors---67340---Color blocksEnvironment Model[41]
SlovakiaUniversity of Zilina2015DRF---49037---Color blocks---[28,29]
Greater AthensNational Observatory of Athens2013DRF20412---Color blocksKriging[38]
SwitzerlandEMPA2004DRF＞60412840.25×0.25Color blocksInverse Distance Weighting and Kriging[32]
European Part of RussiaRussian Academy of Sciences2002DRF---4268350150×150Grid---[34]
IstanbulFatih University2013DRF505343---Color blocksKriging[39]
Peninsular MalaysiaUniversiti Tenaga Nasional2013DRF17130590---Color blocksInverse Distance Weighting[43]
CzechSVUOM Ltd.2015DRF---788662×2Color blocksKriging[30,31]
RussiaRussian Academy of Sciences2019DRF6213170982000.5 Latitude×1 LongitudeColor blocks---[35]
Canary IslandsUniversidad de L as Palmas de Gran Canaria2016Exposed Samples397273---------[13]
ChilePontificia Universidad Católica de Valparaíso2016Exposed Samples31756626---Color blocks---[14]
Europe

Royal Institute of Technology, Sweden

Corrosion and Metals Research Institute, Sweden

2006DRF------50×50Color blocksKriging[33]
MadridCentro Nacional de Investigaciones Metalúrgicas (CENIM)2013DRF326070.5×0.5Color blocksKriging[37]
South AfricaUniversity of the Witwatersrand2019Exposed Samples1001219090---Color blocks---[15]

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1.2 国内大气腐蚀图

国内大气腐蚀图绘制工作开始于上世纪80年代末期，主要有沈阳市大气腐蚀图、辽宁省大气腐蚀图、海南省大气腐蚀图等。孙成等[44,45]在辽宁省范围内约等距离设置了192个暴露试验站点，以1987年至1989年锌暴露试样2 a的腐蚀数据，分别绘制了辽宁省的工业城市、半工业和乡村的大气腐蚀图。在工业和乡村环境下，采用线性回归方法建立了辽宁地区锌腐蚀速率与环境因素的剂量响应函数。

陈鸿川等[46]使用Q235钢试片，在沈阳市区164平方公里36个暴晒点进行了为期2 a的大气户外暴晒实验。将所得到的各点的大气腐蚀数据，标注在市区平面图的点位上，用内插法绘制出腐蚀速率的等值线，得到沈阳市碳钢大气腐蚀地图。但内插法的具体参数和过程未提及。王振尧等[47]根据海南省20个暴露试验站Q235钢试样2~4 a的腐蚀速率，采用内插法和等腐蚀速率线的方式，绘制出了海南省大气腐蚀图。

除中国科学院金属所的研究外，国内高校也开展了众多区域性大气腐蚀图的绘制工作。同样，环境因子和剂量响应函数也成为了大气腐蚀绘制的重要数据源。叶堤等[48]以大气环境因素与材料大气腐蚀速率之间的剂量—响应函数为基础，利用重庆市各区县现有的常规环境监测资料，根据温湿度、降雨量、降水酸度、SO2、NO2的测量结果，估算出各目标材料的腐蚀速率，绘制出了重庆碳钢、锌、石灰石和有机涂层的大气腐蚀图。

崔梦晨等[49,50]以15个腐蚀试验站中碳钢腐蚀数据为基础，选择温度、湿度、降雨量、日照时间、SO2浓度、NO2浓度和Cl-浓度等因素作为环境影响函数中的变量并赋予最佳权值，把环境因素影响值和腐蚀速率进行最小二乘拟合得出腐蚀速率预测模型。通过模型预测省会城市的碳钢腐蚀速率，结合15个站点的试验数据，以优化的反距离加权算法为空白区域插值模型，绘制了中国碳钢腐蚀速率图。

输变电设备长期服役于自然大气环境中,设备的腐蚀问题严重影响着电网的安全运行。近年来，国家电网公司为解决腐蚀问题，开展了众多典型大气环境中设备材料的腐蚀行为研究[51-53]，并依据在辖区内建设的2000多个暴露腐蚀试验站，绘制了国家电网公司大气腐蚀等级分布图。为了掌握福建省大气腐蚀性，并为电力设备防腐提供数据支撑，倪清钊等[54]在福建省建立了16个暴露腐蚀试验站。使用碳钢、锌和紫铜试样进行了1 a的暴露试验，以反距离加权插值模型绘制了福建省碳钢、锌和紫铜的大气腐蚀性等级分布图。按照“就高不就低”的原则，取3种金属材料中最高的大气腐蚀性等级作为该地区的大气腐蚀性等级，绘制了福建省大气腐蚀等级分布图。

Huang等[55]在广东省建立了48个碳钢Q235的暴露腐蚀试验站，并在暴露试验期间收集了102个环境监测站的温度、湿度、SO2、NO2、O3、PM10数据。使用上述数据回归分析拟合，建立了广东省碳钢大气腐蚀的剂量响应函数。分别使用48个暴露试验数据、102个剂量响应函数计算的环境数据以及同时使用的150个数据绘制了广东碳钢大气腐蚀图。

国内典型大气腐蚀图绘制的主要技术参数见表2。

表2   国内典型大气腐蚀图绘制

Table 2  Domestic typical atmospheric corrosion maps

RegionOrganizationTimeData sourcesNumber of sites / piecesRegional area / km2Resolution km2Graphical formInterpolation modelReferences
LiaoningInstitute of Metal Research, Chinese Academy of Sciences1992Exposed Samples192148600---Isolines---[44, 45]
ShenyangInstitute of Metal Research, Chinese Academy of Sciences1992Exposed Samples36164---Isolines---[46]
HainanInstitute of Metal Research, Chinese Academy of Sciences1998Exposed Samples2035400---Isolines---[47]
ChongqingChongqing University2005DRF---82402---Grid---[48]
ChinaUniversity of Science and Technology Beijing2014Exposed Samples and DRF499600000---Color blocksInverse Distance Weighting[49, 50]
FujianShanghai University of Electric Power2017Exposed Samples16124000---Color blocksInverse Distance Weighting[54]
GuangdongSouth China University of Technology2018Exposed Samples and DRF150179700---Color blocksKriging[55]

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2 绘制技术参数

大气腐蚀图的准确性是指导工程防腐的前提基础。区域性大气腐蚀图绘制的参数主要包括数据源、数据密度、图形分辨率、插值模型等。现有国内外典型大气腐蚀图的参数如表1和表2所示。

2.1 数据源

数据源即绘制区域的大气腐蚀性数据，是绘制大气腐蚀图的基础数据。国内外开展大气腐蚀评价最早皆采用暴露试验的方法，将金属或其他材料在大气环境中暴露一定的时间，然后通过检测材料的腐蚀速率实现站点所在地大气腐蚀性的评价。暴露试验是评价大气腐蚀性最有效、最准确的试验方法。国内中国科学院金属研究所依靠暴露试验数据绘制了辽宁[45]、沈阳[46]和海南[47]的大气腐蚀图。国外英国[9]、墨西哥[10]、智利[14]等也采用暴露试验的数据绘制了大气腐蚀图。

但绘制准确的大气腐蚀图需要足够的腐蚀数据支撑，暴露试验耗费大量的人力、物力和财力，且试验周期一般需要连续1 a以上。若更新大气腐蚀数据，需要再次进行试验。随着腐蚀科学的发展，众多研究表明大气环境的温度、湿度、降雨、SO2、NO x 等对材料的腐蚀有显著的影响[56-58]。从上世纪80年代开始，包括ISO CORRAG、UN ECE ICP Materials和MICAT等暴露腐蚀试验工程同步开展了大气环境监测，根据实验结果，各国学者将大气环境因素与材料的腐蚀建立了关联，获得了不同的剂量响应函数。通过剂量响应函数，人们使用检测地点的环境数据，例如温度、湿度、降雨等，就可直接预测该站点材料的腐蚀速率，从而获得大气腐蚀性数据，显著降低了腐蚀数据获取的难度。环境监测数据往往可通过环境部门获得。因此，众多研究选用剂量响应函数来获取绘制大气腐蚀图的基础数据。例如西班牙[36]、斯洛伐克[29]、俄罗斯[35]等大气腐蚀图。但受限于剂量响应函数的适用范围，目前还没有一个适用于所有地区的剂量响应函数[59]。采用剂量响应函数相比于暴露试验所获得的腐蚀数据，可能会带来更大的误差。也有研究依据ISO 9223标准直接采用环境因子划分大气腐蚀等级[12]。

由于采取剂量响应函数获取腐蚀数据更加容易，自上世纪90年代以来，国内外学者大多采用该方法获取腐蚀数据，绘制大气腐蚀图。但由于暴露试验更加准确，同时剂量响应函数也需要暴露试验结果的验证，暴露试验依然是重要的腐蚀数据获取手段。

2.2 数据密度

增大数据密度能够显著提升大气腐蚀图的准确性。在表1和表2国内外典型大气腐蚀图中，中科院金属所绘制的沈阳市大气腐蚀图所使用的数据密度最大[46]，平均单个站点数据覆盖面积为4.56 km2。而在智利[14]和南非[15]大气腐蚀图的绘制中，平均单个站点数据覆盖面积都超过了10000 km2。对于不同地区，对数据密度的要求也不一样。在气候环境较为单一且人类活动较少的地区，采用较低的数据密度就可以获得准确度较高的大气腐蚀图。而在气候环境复杂或者人类生产活动频繁的区域，只有较高的数据密度才能获得准确的大气腐蚀图。

2.3 绘图形式

大气腐蚀图的表现形式主要包括单点、栅格、等值线和色斑图。部分早期腐蚀图的研究中，直接把不同站点大气腐蚀数据标记在地图上，而站点之间并未赋值。也有学者将绘制区域的地理地图划分为栅格，并将腐蚀结果填充其中。采用等值线的方式绘制大气腐蚀图，首先需要通过插值获得绘制区域大气腐蚀性的连续数据，并将预定的等同数值连接起来。近十年来，随着计算机技术和GIS系统的发展，越来越多的大气腐蚀图将色块渲染在地理地图上，以不同的颜色表示大气腐蚀性差异。这种色斑图使用起来更加直观，更便于读取数据。

2.4 插值模型

在大气腐蚀图绘制中，在站点空白区域的赋值需要根据已有站点数据进行插值处理。插值模型关系着站点间空白区域赋值准确性。现有的大气腐蚀图主要采用了反距离加权和克里金空间插值模型。反距离加权由美国国家气象局1972年提出，是最常用的插值算法之一[60]。它的理论基础是“地理学第一定律”，即邻近的区域比距离远的区域更相似。克里金是地统计学的主要方法之一，最初是由南非矿产工程师Krige于1951提出，首次将这种方法运用于寻找金矿时，取得了较好的效果。在环境污染和降雨的插值预测中，两种模型都取得了较好的应用效果[61-63]。但是并未看到两种模型对于大气腐蚀性预测适用性的相关研究，模型的误差分析也未见报道。采用交叉验证等方式进行插值模型的误差分析，可以让使用者了解数据误差和准确应用腐蚀图。

目前，尚无为大气腐蚀性评价而建立的空间插值模型。

2.5 图形分辨率

大气腐蚀图形中每1个像元都代表了1个数据点，站点空白区域的像元则是插值模型的预测值。在数据源和插值模型的准确性以及数据密度能够保证的前提下，图形的像元越小，地图所能够带来的信息越丰富，对于防腐工作的指导意义越大。适当放大图形像元，可以降低插值模型带来的误差。当数据密度低、插值模型误差也较大时，过小的像元无法提供准确的数据信息。瑞士[32]、西班牙[36]、马德里[37]的腐蚀图得像元大小都小于1 km2。而对于欧洲[33]和俄罗斯[35]腐蚀图，由于腐蚀数据较少且地理面积较大，若图形像元过小无法提供准确的腐蚀数据，因此在腐蚀图的绘制中像元都在2500 km2及以上。

3 结语

区域性大气腐蚀图可为户外工程的防腐设计、运行维护和寿命预测等提供数据支持，对于节支防腐成本和保障工程安全意义重大。从上世纪60年代开始，各国学者绘制了众多区域性大气腐蚀图。随着大气腐蚀图绘制技术的发展，腐蚀图的数据源经历了由最初的暴露试验数据获取逐渐向环境因子的剂量响应函数方向发展。通过环境因子的剂量响应函数获取腐蚀图的数据源，有效地补充了绘图数据不足的问题。暴露试验数据和剂量响应函数的数据结合使用是目前绘制大气腐蚀图最重要的数据形式。在形式上，大气腐蚀色斑图也逐渐取代了栅格、等值线等大气腐蚀图。大气腐蚀图的绘制模型以目前反距离加权和克里金插值模型为主，但是两种模型的误差和适用性并未见报道。

绘制一张准确的大气腐蚀图需要足够的数据源和准确的插值模型，提高数据密度可有效提升腐蚀图的精度，高分辨率的图形可以提供更加丰富的信息。基于大气腐蚀图绘制技术的发展现状，环境因子的剂量响应函数和插值模型的准确性是影响大气腐蚀图准确性的主要因素。建立能够反映材料腐蚀机理、适用性更强且误差更小的剂量响应函数和研究更适用于大气腐蚀数据的空间插值模型是大气腐蚀图绘制技术的发展方向。

参考文献

Hou B R. The Cost of Corrosion in China [M]. Beijing: Science Press, 2017

[本文引用: 1]

侯保荣. 中国腐蚀成本 [M]. 北京: 科学出版社, 2017

[本文引用: 1]

Koch G H, Brongers M P H, Thompson N G, et al.

Cost of corrosion in the United States

[A]. Kutz M. Handbook of Environmental Degradation of Materials [M]. Norwich: William Andrew, 2005: 3

Li X G, Zhang D W, Liu Z Y, et al.

Materials science: share corrosion data

[J]. Nature, 2015, 527: 441

DOI      [本文引用: 1]

Koch G, Varney J, Thompson N, et al.

International measures of prevention, application, and economics of corrosion technologies study

[R]. Houston: NACE International, 2016

[本文引用: 1]

Cao C N. Natural Environment Corrosion of Chinese Materials [M]. Beijing: Chemical Industry Press, 2005

[本文引用: 3]

曹楚南. 中国材料的自然环境腐蚀 [M]. 北京: 化学工业出版社, 2005

[本文引用: 3]

Tang Q H, Zhang X Y.

Mapping of typical atmospheric corrosion at home and abroad

[J]. Equip. Environ. Eng., 2010, 7(4): 81

[本文引用: 1]

唐其环, 张先勇.

国内外典型大气腐蚀图及其绘制

[J]. 装备环境工程, 2010, 7(4): 81

[本文引用: 1]

Natesan M, Venkatachari G, Palaniswamy N.

Corrosivity and durability maps of India

[J]. Corros. Prev. Control, 2005, 52: 43

[本文引用: 3]

Shaw T R. Corrosion map of the British isles: la pollution atmospherique-une carte de corrosion DANs LES ILEs Britanniques [A]. EnglundHM, BeeryWT.

Proceedings of the Second International Clean Air Congress

[M]. New York: Academic Press, 1971: 121

[本文引用: 2]

Shaw T R. Corrosion Map of the British Isles [M]. West Conshohocken: ASTM International, 1978

[本文引用: 3]

Maldonado L, Veleva L.

Corrosivity category maps of a humid tropical atmosphere: the Yucatán Peninsula, México

[J]. Mater. Corros., 1999, 50: 261

DOI      URL     [本文引用: 3]

Kim Y S, Lim H K, Kim J J, et al.

Corrosion cost and corrosion map of Korea-based on the data from 2005 to 2010

[J]. Corros. Sci. Technol., 2011, 10: 52

[本文引用: 2]

Kim Y S, Lim H K, Kim J J, et al.

Corrosivity of atmospheres in the Korean peninsula

[J]. Corros. Sci. Technol., 2011, 10: 109

[本文引用: 3]

Santana J J, Santana J, González J E, et al.

Atmospheric corrosivity map for steel in Canary Isles

[J]. Br. Corros. J., 2001, 36: 266

DOI      URL     [本文引用: 2]

Vera R, Puentes M, Araya R, et al.

Mapa de corrosión atmosférica de Chile: resultados después de un año de exposición

[J]. Rev. Constr., 2012, 11: 61

[本文引用: 4]

van Rensburg D T J, Cornish L A, van der Merwe J.

Corrosion map of South Africa's macro atmosphere

[J]. South Afr. J. Sci., 2019, 115: #4901

[本文引用: 3]

Dean S W, Reiser D B. Analysis of Long-Term Atmospheric Corrosion Results from ISO CORRAG Program [M]. West Conshohocken: ASTM International, 2002

[本文引用: 1]

Knotkova D, Boschek P, Kreislova K.

Results of ISO CORRAG Program: Processing of One-Year Data in Respect to Corrosivity Classification

[J]. ASTM Spec. Tech. Pub., 1995, 1239: 38

[本文引用: 1]

Chico B, De la Fuente D, Díaz I, et al.

Annual atmospheric corrosion of carbon steel worldwide. An integration of ISOCORRAG, ICP/UNECE and MICAT databases

[J]. Materials, 2017, 10: 601

DOI      URL     [本文引用: 1]

In the 1980s, three ambitious international programmes on atmospheric corrosion (ISOCORRAG, ICP/UNECE and MICAT), involving the participation of a total of 38 countries on four continents, Europe, America, Asia and Oceania, were launched. Though each programme has its own particular characteristics, the similarity of the basic methodologies used makes it possible to integrate the databases obtained in each case. This paper addresses such an integration with the aim of establishing simple universal damage functions (DF) between first year carbon steel corrosion in the different atmospheres and available environmental variables, both meteorological (temperature (T), relative humidity (RH), precipitation (P), and time of wetness (TOW)) and pollution (SO2 and NaCl). In the statistical processing of the data, it has been chosen to differentiate between marine atmospheres and those in which the chloride deposition rate is insignificant (<3 mg/m2.d). In the DF established for non-marine atmospheres a great influence of the SO2 content in the atmosphere was seen, as well as lesser effects by the meteorological parameters of RH and T. Both NaCl and SO2 pollutants, in that order, are seen to be the most influential variables in marine atmospheres, along with a smaller impact of TOW.

Kucera V, Tidblad J, Kreislova K, et al.

UN/ECE ICP materials dose-response functions for the multi-pollutant situation

[J]. Water, Air, Soil Pollut.: Focus, 2007, 7: 249

[本文引用: 2]

Castaño J G, Botero C A, Restrepo A H, et al.

Atmospheric corrosion of carbon steel in Colombia

[J]. Corros. Sci., 2010, 52: 216

DOI      URL     [本文引用: 1]

Pintos S, Queipo N V, de Rincón O T, et al.

Artificial neural network modeling of atmospheric corrosion in the MICAT project

[J]. Corros. Sci., 2000, 42: 35

DOI      URL    

Morcillo M.

Atmospheric Corrosion in Ibero-America: The MICAT Project

[J]. ASTM Spec. Tech. Pub., 1995, 1239: 257

Vilche J R, Varela F E, Acuña G, et al.

A survey of Argentinean atmospheric corrosion: I—Aluminium and zinc samples

[J]. Corros. Sci., 1995, 37: 941

DOI      URL     [本文引用: 1]

Leuenberger-Minger A U, Buchmann B, Faller M, et al.

Dose-response functions for weathering steel, copper and zinc obtained from a four-year exposure programme in Switzerland

[J]. Corros. Sci., 2002, 44: 675

DOI      URL     [本文引用: 1]

Tidblad J, Kucera V, Mikhailov A A, et al.

UN ECE ICP materials: dose-response functions on dry and wet acid deposition effects after 8 years of exposure

[A]. SatakeK, ShindoJ, TakamatsuT, et al. Acid Rain 2000 [M]. Dordrecht: Springer, 2001: 1457

Mikhailov A A, Tidblad J, Kucera V.

The classification system of ISO 9223 standard and the dose–response functions assessing the corrosivity of outdoor atmospheres

[J]. Prot. Met., 2004, 40: 541

DOI      URL     [本文引用: 1]

Haagenrud S E, Henriksen J F, Gram F.

Dose-response functions and corrosion mapping for a small geographical area

[A]. Proceedings of the Fall 1985 meeting of the Electrochemical Society [C]. Las Vegas, 1985: 215

[本文引用: 2]

Kozák J, Ivašková M, Koteš P.

Atmosphere aggressivity state mapping in Slovak republic for corrosion of construction materials

[J]. Mater. Sci. Forum, 2015, 811: 49

DOI      URL     [本文引用: 2]

Ivaskova M, Kotes P, Brodnan M.

Air pollution as an important factor in construction materials deterioration in Slovak Republic

[J]. Procedia Eng., 2015, 108: 131

DOI      URL     [本文引用: 2]

Kreislova K, Geiplova H, Skorepova I, et al.

Method for creation of actual maps of atmospheric corrosivity for the Czech Republic

[A]. Proceeding of EUROCORR 2015 [C]. Graz, Austria, 2015

[本文引用: 1]

Kreislová K, Geiplová H, Skořepová I, et al.

Nové mapy korozní agresivity Èeské republiky/Up-dated maps of atmospheric corrosivity for Czech Republic

[J]. KOM-Corros. Mater. Prot. J., 2015, 59: 81

[本文引用: 2]

Reiss D, Rihm B, Thöni C, et al.

Mapping stock at risk and release of zinc and copper in Switzerland—dose response functions for runoff rates derived from corrosion rate data

[J]. Water, Air, Soil Pollut., 2004, 159: 101

[本文引用: 3]

Wallinder I O, Bahar B, Leygraf C, et al.

Modelling and mapping of copper runoff for Europe

[J]. J. Environ. Monit., 2007, 9: 66

DOI      URL     [本文引用: 3]

Mikhailov A A.

Estimating and mapping the material corrosion losses in the European part of Russia with unified doze—response functions

[J]. Prot. Met., 2002, 38: 243

DOI      URL     [本文引用: 2]

Panchenko Y, Marshakov A, Igonin T, et al.

Corrosivity of atmosphere toward structural metals and mapping the continental Russian territory

[J]. Corros. Eng., Sci. Technol., 2019, 54: 369

[本文引用: 4]

Chico B, de la Fuente D, Vega J M, et al.

Corrosivity maps of Spain for zinc in rural atmospheres

[J]. Rev. Metal., 2010, 46: 485

DOI      URL     [本文引用: 4]

de la Fuente D, Vega J M, Viejo F, et al.

Mapping air pollution effects on atmospheric degradation of cultural heritage

[J]. J. Cult. Heritage, 2013, 14: 138

DOI      URL     [本文引用: 3]

Kambezidis H D, Kalliampakos G.

Mapping atmospheric corrosion on modern materials in the Greater Athens area

[J]. Water, Air, Soil Pollut., 2013, 224: 1463

[本文引用: 2]

Karaca F.

Mapping the corrosion impact of air pollution on the historical peninsula of Istanbul

[J]. J. Cult. Heritage, 2013, 14: 129

DOI      URL     [本文引用: 2]

Cole I S, King G A, Trinidad G S, et al.

An Australia-wide map of corrosivity: a GIS approach

[R]. Ottawa: National Research Council Canada, 1999

[本文引用: 2]

Cole I S, Ganther W D, Helal A M, et al.

A corrosion map of Abu Dhabi

[J]. Mater. Corros., 2013, 64: 247

[本文引用: 2]

Cole I, Corrigan P, Nguyen V H.

Steel corrosion map of Vietnam

[J]. Corros. Sci. Technol., 2012, 11: 103

DOI      URL     [本文引用: 2]

Fathoni U, Zakaria C M, Rohayu C O.

Development of corrosion risk map for Peninsular Malaysia using climatic and air pollution data

[J]. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 2013, 16: 012088

[本文引用: 2]

Sun C, Wu W T, Huang C X, et al.

Atmospheric corrosion of zinc in Liaoning rural area

[J]. Mater. Sci. Prog., 1992, 6: 312

[本文引用: 2]

孙成, 吴维, 黄春晓 等.

Zn的乡村大气腐蚀

[J]. 材料科学进展, 1992, 6: 312

[本文引用: 2]

Sun C, Wu W T, Huang C X, et al.

Atmospheric corrosion of Zn in Liaoning

[J]. Corros. Sci. Prot. Technol., 1993, 5: 38

[本文引用: 3]

孙成, 吴维, 黄春晓 等.

辽宁大气腐蚀性研究—锌、铜、铝暴露两年试验结果

[J]. 腐蚀科学与防护技术, 1993, 5: 38

[本文引用: 3]

Chen H C, Yu G C, Li H X, et al.

Development of atmospheric corrosion map in Shenyang

[J]. Corros. Sci. Prot. Technol., 1992, 4: 195

[本文引用: 4]

陈鸿川, 于国才, 李洪锡 等.

沈阳市大气腐蚀图研制

[J]. 腐蚀科学与防护技术, 1992, 4: 195

[本文引用: 4]

Wang Z Y, Chen H C, Yu G C, et al.

An investigation on atmospheric corrosiveness in Hainan province

[J]. J. Chin. Soc. Corros. Prot., 1996, 16: 225

[本文引用: 3]

王振尧, 陈鸿川, 于国才 等.

海南省的大气腐蚀性调查

[J]. 中国腐蚀与防护学报, 1996, 16: 225

[本文引用: 3]

根据在海南省进行的碳钢户外暴露试验的结果，探讨了气象因素及海洋大气中的氯离子对碳钢大气腐蚀试验的影响，绘制了海南省大气腐蚀图。对典型试验站的碳钢锈层进行了ＸＲＤ和ＸＰＳ分析。

Ye D.

Study on effects of air pollution on corrosion of materials in Chongqing

[D]. Chongqing: Chongqing University, 2005

[本文引用: 2]

叶堤.

重庆市大气污染对材料腐蚀的影响研究

[D]. 重庆: 重庆大学, 2005

[本文引用: 2]

Cui M C, Mu Z C, Fu D M, et al.

Speculation of carbon steel corrosion rate in atmospheric environment

[J]. Corros. Prot., 2016, 37: 503

[本文引用: 2]

崔梦晨, 穆志纯, 付冬梅 等.

大气环境中碳钢腐蚀速率推测方法

[J]. 腐蚀与防护, 2016, 37: 503

[本文引用: 2]

Cui M C, Fu D M, Zhang M M, et al.

Establishment of carbon steel corrosion rate map in atmospheric environment

[A]. Proceedings of the 2014 Marine Materials Corrosion and Protection Conference [C]. Beijing, 2014: 33

[本文引用: 2]

崔梦晨, 付冬梅, 张苗苗 等.

大气环境下碳钢腐蚀速率地图的建立

[A]. 2014海洋材料腐蚀与防护大会 [C]. 北京, 2014: 33

[本文引用: 2]

Wang Z G, Hai C, Jiang J, et al.

Corrosion behavior of Q235 steels in atmosphere at Deyang district for one year

[J]. J. Chin. Soc. Corros. Prot., 2021, 41: 871

[本文引用: 1]

王志高, 海潮, 姜杰 等.

Q235钢在德阳大气环境中腐蚀行为研究

[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2021, 41: 871

DOI      [本文引用: 1]

通过失重实验、宏观形貌观察、SEM分析、腐蚀产物分析和电化学测试研究了电网设备主要金属材料碳钢在四川德阳地区暴露1 a的大气腐蚀行为。结果表明，在四川德阳3个变电站环境下碳钢的平均腐蚀速率分别为13.8、23.47和40.18 μm/a，除锈后碳钢表面存在大量点蚀坑。德阳不同地区暴露碳钢的腐蚀产物主要由α-FeOOH、γ-FeOOH和Fe<sub>3</sub>O<sub>4</sub>组成，腐蚀严重地区锈层中α-FeOOH组分比例有所增加。电化学结果表明，在重工业环境下碳钢腐蚀严重，腐蚀电流密度大，锈层电阻和电荷转移电阻增大。这一结果进一步说明碳钢表面形成的锈层在一定程度上能有效保护基体，减缓基体的进一步腐蚀。

Wang J, Chen J J, Xie Y, et al.

Evaluation of environmental factors related with atmosphere corrosivity in Hunan Provice by atmospheric corrosion monitoring technique

[J]. J. Chin. Soc. Corros. Prot., 2021, 41: 487

王军, 陈军君, 谢亿 等.

湖南地区大气腐蚀严酷性的环境因素与大气腐蚀监测仪评定

[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2021, 41: 487

DOI     

通过大气暴晒试验和大气腐蚀监测仪 (ACM) 技术研究了碳钢在湖南大气环境中的腐蚀行为，探讨了大气环境因素、样品形状因子等对大气环境腐蚀严酷性评估的影响。结果表明，湖南地区碳钢腐蚀速率与空气中SO<sub>2</sub>沉积量呈正相关关系，但氯化工厂附近Cl<sup>-</sup>的沉积量成为了影响碳钢腐蚀的重要因素。在相同大气环境中，Q345钢的腐蚀速率快于Q235钢，Q235角钢的腐蚀速率快于Q235平板钢。ACM累计电量与Q235钢大气腐蚀速率之间符合线性关系，ACM技术可用于碳钢大气腐蚀行为预测和环境腐蚀性评定。

Xia X J, Cai J B, Lin D Y, et al.

Corrosion status, corrosion mechanisms and anti-corrosion measures in coastal substations

[J]. J. Chin. Soc. Corros. Prot., 2021, 41: 697

[本文引用: 1]

夏晓健, 蔡建宾, 林德源 等.

沿海变电站设备腐蚀状况及其腐蚀机理与防护

[J]. 中国腐蚀与防护学报, 2021, 41: 697

DOI      [本文引用: 1]

基于现场勘查与文献调研，介绍了沿海变电站主要设备的腐蚀状况，分析了不同材质金属构件的腐蚀机理，总结了主要金属构件的现有腐蚀防护措施及其有效性。沿海变电站金属设备的腐蚀与大气中含有较高浓度的Cl<sup>-</sup>、SO<sub>2</sub>和H<sub>2</sub>S等气体密切相关。有针对性地联合应用多种防腐蚀技术，包括材料自身改性、表面处理以及涂覆防腐涂料等，可最大限度地提高变电站金属设备的防腐效果。

Ni Q Z.

Corrosion research and life prediction of electricity metal materials

[D]. Shanghai: Shanghai University of Electric Power, 2017

[本文引用: 2]

倪清钊.

电力金属材料的腐蚀研究与寿命预测

[D]. 上海: 上海电力学院, 2017

[本文引用: 2]

Huang J C, Meng X B, Zheng Z J, et al.

Optimization of the atmospheric corrosivity mapping of Guangdong Province

[J]. Mater. Corros., 2019, 70: 91

[本文引用: 2]

Feliu S, Morcillo M, Feliu Jr S.

The prediction of atmospheric corrosion from meteorological and pollution parameters—I. Annual corrosion

[J]. Corros. Sci., 1993, 34: 403

DOI      URL     [本文引用: 1]

Lee D S, Holland M R, Falla N.

The potential impact of ozone on materials in the U.K.

[J]. Atmos. Environ., 1996, 30: 1053

DOI      URL    

Svensson J E, Johansson L G.

A laboratory study of the effect of ozone, nitrogen dioxide, and sulfur dioxide on the atmospheric corrosion of zinc

[J]. J. Electrochem. Soc., 1993, 140: 2210

DOI      [本文引用: 1]

Liu C, Tang Q H, Wang W, et al.

Applicability of atmospheric corrosion rate prediction equation for carbon steel of standard ISO 9223—2012 in typical areas of China

[J]. Equip. Environ. Eng., 2017, 14(10): 74

[本文引用: 1]

刘聪, 唐其环, 王莞 等.

ISO 9223—2012标准碳钢大气腐蚀速率预测方程在我国典型地区的适用性研究

[J]. 装备环境工程, 2017, 14(10): 74

[本文引用: 1]

Li J, Heap A D. A Review of Spatial Interpolation Methods for Environmental Scientists [M]. Geoscience Australia, 2008

[本文引用: 1]

Chen F W, Liu C W.

Estimation of the spatial rainfall distribution using inverse distance weighting (IDW) in the middle of Taiwan

[J]. Paddy Water Environ., 2012, 10: 209

DOI      URL     [本文引用: 1]

Ahmed S O, Mazloum R, Abou-Ali H.

Spatiotemporal interpolation of air pollutants in the Greater Cairo and the Delta, Egypt

[J]. Environ. Res., 2018, 160: 27

DOI      PMID     

This paper analyses the spatiotemporal variability of air pollutants in Egypt using monthly averages from the air quality monitoring network from 2011 to 2015. Particulate Matters (PM) Nitrogen Dioxide (NO) and Sulfur Dioxide (SO), measured by the monitoring stations network are studied. A log transformation is applied for the three pollutants to achieve normality. The sum-metric function is utilized for modelling the spatiotemporal variogram as it gave the smallest Mean Squared Error (MSE) compared to other forms namely separable, metric, and product sum models. Therefore, employing the gstat package in R together with the trans-Gaussian spatiotemporal kriging, the maps are generated for the interpolated surfaces for the monthly averages of 2015 and the corresponding standard error values. These maps will help the decision maker to understand and visualize the spatial and temporal variability of the measured pollutants and hence undertake the necessary policies and decisions. The results show that the down town area has the highest pollutants levels. As concerns the temporal dimension, the highest values are depicted during the month of February as compared to the rest of the year. Furthermore, Egypt is suffering from a serious PM problem for the area and period under study that extremely exceed the WHO and Egyptian guidelines.Copyright © 2017 Elsevier Inc. All rights reserved.

Wong D W, Yuan L, Perlin S A.

Comparison of spatial interpolation methods for the estimation of air quality data

[J]. J. Expo. Sci. Environ. Epidemiol., 2004, 14: 404

DOI      [本文引用: 1]