基于聚类分析法空气质量分析论文

合集下载

基于聚类算法的空气质量监测与预测研究

基于聚类算法的空气质量监测与预测研究一、引言空气质量的监测与预测对于人们的生活和健康至关重要。

然而，由于空气质量受多种因素影响，如气候、污染物排放等，其变化极具复杂性和时变性。

为了更好地监测和预测空气质量，研究者不断探索各种方法和技术。

聚类算法作为一种无监督学习方法，能够将相似的数据划分为不同的类别，为空气质量监测和预测提供了一种新的思路。

二、聚类算法简介聚类算法是一种无监督学习算法，旨在将相似的数据或样本划分为不同的类别或簇。

常见的聚类算法包括K-means算法、层次聚类算法等。

这些算法通过计算样本之间的相似度或距离，将相似的样本归为同一类，以期在此基础上发现数据的内在结构和规律。

三、空气质量监测数据的聚类分析为了实现对空气质量的监测与预测，我们首先需要采集和整理大量的空气质量数据。

这些数据通常包括空气中各种污染物的含量、气象条件等。

对于这些数据，我们可以应用聚类算法进行分析。

以K-means算法为例，我们可以将监测到的空气质量数据作为输入，通过计算样本之间的相似度，将相似的样本归为一类。

聚类的结果能够反映出不同地区或时间段空气质量的差异性。

通过进一步分析聚类结果，我们可以了解不同类别的特征与规律，有助于对污染源进行定位和改善。

四、基于聚类算法的空气质量预测除了对空气质量数据进行分析，聚类算法还可以应用于空气质量预测。

通过对历史空气质量数据的聚类分析，我们可以找出相似的历史数据，根据这些数据来预测未来的空气质量。

一种常见的方法是使用K-means算法对历史数据进行聚类，然后通过分析每个类别之间的变化趋势，来预测未来的空气质量。

例如，如果某个类别的空气质量一直保持稳定，并且其他类别的空气质量逐渐改善，那么我们可以预测该地区的空气质量将继续保持良好。

这些预测结果对于政府决策者和公众来说具有重要意义，可以指导他们制定相应的空气污染治理和健康保护措施。

五、聚类算法在空气质量监测与预测中的应用案例聚类算法在空气质量监测与预测中已经得到了广泛应用，并取得了一些积极的成果。

城市空气质量评估和预测季节性分析预测层析分析法聚类法

-5-
建立以城市空气污染程度指数为研究对象的目标函数，假设 API 指数在春季、夏季、秋季、冬季的影响分别为 x1 , x2 , x3 , x4 城市空气污染程度指数为 Q( x1 , x2 , x3 , x4 ) ; 四季因素之间的权重向量为 W (w1 , w2 , w3 , w4 )T 建立目标函数： Q( x1 , x2 , x3 , x4 ) wi xi ;
三、
模型假设
1.假设在预测期内不会发生重大空气污染事故； 2.假设在预测期内，气象条件不会发生显著变化； 3.假设在地理上相近的城市气候条件相近。
四、
Qi 代表城市空气污染指数排名分值
符号说明
A 代表准则层的对比矩阵 aij 代表比较矩阵 A 中的元素
C j 代表不同的城市
wi 代表季节因素下的权重系数,即准则层权重系数
城市空气质量评估和预测
摘要
本文运用层次分析法，将 10 个城市的 2009 年的季均 API 进行加权处理，体现出不同季节空气质量对全年空气质量的影响程度。并采用对相应结果进行打分量化的处理方式，最终得到 2009 年 10 个城市的空气质量排名。本文建立了季节、趋势性模型，用已知年份数据为初值，预测出成都市 2010 年 11 月份的月均 API 值，以此来评价 11 月份的空气质量境况。此模型的主要思想是空气质量变化呈现出周期性及趋势性规律，通过对这两方面的分析以找到更为准确的变化规律，以完成预测。本文利用聚类法和单因素方差分析，综合考虑了地理因素、城市绿化率、工业废气排放量及机动车保有量对空气质量的影响。利用 MATLAB 软件完成层次分析法的计算，得到 2009 年 10 城市的空气质量排名。拉萨的空气质量最好，乌鲁木齐的空气质量最差，虽然成都和杭州的年均 API 值相近，但成都的空气质量优于杭州。通过建立季节、趋势模型，运用线性回归法与指数平滑法等方法，得到 2010 年秋季的季均 API 值为 72.29，再通过已知的 09 年 9、10 月的 API 值估算出 11 月份的 API 值为 80.03。与 09 年 11 月的 API 值 97.7 有所降低，空气质量较为好转。在分析空气质量影响因素时，运用聚类分析法对 10 个城市的 API 值进行分析进而可以分析出地理因素是影响空气质量的主要因素。通过单因素方差分析绿化率、工业废气排放及机动车保有量对空气污染物的影响可以看出工业废气的排放是影响空气中 SO2 含量的主要因素，机动车保有量的增加会导致空气中 NO2 及可吸入颗粒物含量的增加，城市绿化率的增加可降低空气中的 NO2 浓度、改善环境。本文综合利用了层次分析法，线性回归法，指数平滑法，聚类分析法及单因素方差分析等方法，能定量预测出短期内的空气质量总体情况，并定性分析出影响空气质量的主要因素。关键词：层次分析法、聚类分析法、线性回归法，空气质量预测，MATLAB

基于聚类分析的北京市空气质量时空分布研究

环境保护与循环经济基于聚类分析的北京市空气质量时空分布研究金仁浩曾国静王莎(北京物资学院信息学院，北京101149)摘要:对北京市空气质量时空分布的研究已比较丰富，但仍缺少对北京市不同区域大气污染物变化相似性的研究。

在分析北京市2018年空气污染物时空分布特征的基础上,得出污染物浓度在空间上呈现出北低南高的趋势，自然因素是造成该趋势的主要原因。

分别从污染物浓度值和空气质量等级天数2个角度对北京市的大气监测站点进行聚类分析，根据2种聚类结果进行了交叉类分析，并对北京市空气质量的治理提出相应的建议。

关键词：空气质量;PM2.5；时空分布;聚类分析;北京市Abstract:Researches on spatial and temporal distribution of Beijing air quality is relatively rich,but few cover the similarity of air pollutants in Beijing different regions.Based on the analysis of the spatial and temporal distribution of Beijing air pollutants in2018,a trend of low in the north and high in the south is concluded.The natural environment is the main reasons for this trend.This paper also segments Beijing atmospheric monitoring stations in tenns of pollutant concentration value and air quality grade days respectively,and makes cross cluster analysis according to the two clustering results.By summarizing the results,this paper also puts forward corresponding suggestions on Beijing air quality control.Key words:air quality;PM25；spatial and temporal distribution;clustering analysis;Beijing中图分类号：X823文献标识码:A文章编号:1674-1021(2021)01-0068-051引言北京地区的空气质量问题一直受到中央和当地政府及居民的高度关注，北京冬季较容易出现的雾霾天气，不仅影响居民的正常出行，更对民众身体健康造成威胁。

基于实例的系统聚类分析法在环境空气质量评价中的应用

系统聚类分析方法的基本原理是首先按一定的原则对研究区环境空气进行监测布点，一个测点每作为一个样本，每个样本均由若干要素组成，表该代
区域的环境空气质量水平，果有ｍ个样本，先如首
环境综合整治的前提。目前，环境空气质量评价对
一
１系统聚类分析方法
１１系统聚类法的基本原理．
般采用国颁《境空气质量标准》空气中某种环将
污染物的浓度值与国颁标准值逆行比较来分类 … ，其不足之处是没有考虑不同等级的多种污染物对分类的共同影响。运用系统聚类法中的最短距离法【，合考虑各因素对环境空气质量的影响，相２综Ｊ将
近污染区域逐步归并，将区域环境质量划分为若干
类型，从而为制定合理的环境整治与管理策略提供
是ｍ个样本各自成一类，就是每个区域自成一也类，然后规定类与类之间的距离，选择距离最小的两
科学依据，也为区域的合理发展作指导。本文以天
ｅｖｒｎｎｏｒｈｎｉｅｃｎｒｌｍｅｕｅｄｅｖｒｎｅｔｌｎｉｇｎｉｍｅｔｍｐｅｅｓｖｏｔｏａｒｓａｎｉｍｎａｐａｎｎ．ｏｃｓｎｏｌ
Ｋｅｒｓｈｅａｃｉａｌｓｅｎｔｏｖｗｏｄ：ｉｒｒｈｃｌｃｕｔｒｇｍｅｄ；ａｒｅｖｒｎｅｔｖｌａｏｉｈｉｎｉｍｎ；ｅａｕｔｎｏｉ

中国各城市空气质量的聚类分析

中国各城市空气质量聚类和判别分析摘要中国经济的快速增长导致环境污染不断加重，其中空气污染与人类的健康密切相关。

结合全国74个城市的空气污染物浓度数据对各城市进行聚类分析，分类方法包括等价关系法和Kmeans分析两种方法。

结果表明，海口是全国空气质量最好的城市，石家庄和邢台是全国空气质量最差的城市，而武汉、成都和乌鲁木齐的空气质量与北京最为接近。

关键词聚类分析空气质量等价关系Kmeans1. 介绍随着中国经济的高速发展和工业化、城市化进程的加快，能源的消耗速度也不断提高。

中国的工业发展大量依赖煤炭、石油等化石燃料，其燃烧产生的废气严重污染空气，导致中国各地区空气质量不断下降。

90年代初期，中国的500个城市当中，达到国家空气质量I级标准的仅占1%；此外，近年来的数据显示，暴露于未达标空气中的城市人口占统计城市人口的三分之二[1]。

城市的空气污染对人体健康构成极大威胁，研究表明，即便暴露于污染物密度较低的空气中也会提高慢性呼吸系统的发病率以及多种癌症的患病概率[2]。

因此，有必要对全国各大城市的空气质量进行数据收集和分析，确定不同城市的污染程度及相互之间的关系，为相关部门制定政策提供有力的数据支撑。

城市的空气污染程度主要受经济发展水平影响，但二者不是呈简单的倒U型曲线关系，不同的污染物与经济水平之间有不同的关系[3]，因此需要对各种污染物进行综合分析和评价。

而目前对环境进行综合评价的方法包括模糊数学法、距离判别法和物元分析法[4]，本文即采取其中的模糊数学法对全国74个主要城市的空气污染数据进行聚类和判别分析，以研究目前中国各大城市的空气污染水平和特点。

2. 原始数据及聚类分析方法本文所用到的城市空气污染数据来自环保部相关统计数据[5]，参见表1。

为了便于分析，选取空气污染指标中量纲相同的三个指标进行考察，分别是SO2浓度、NO2浓度和PM2.5浓度。

采用两种聚类分析方法对这74个城市进行分类，分别是等价关系法和Kmeans分类方法。

基于聚类分析和主成分分析城市空气质量评价

基于聚类分析和主成分分析城市空气质量评价
魏臻;林芳
【期刊名称】《淮阴工学院学报》
【年(卷),期】2018(027)003
【摘要】随着城市化的发展,人们生活水平也日益提升,但空气质量并不乐观.空气质量问题成为我国面临的重点问题之一,影响着人们的生活与健康.针对全国重点城市空气质量问题,将空气质量各污染物的值与国颁标准值进行比较,采用聚类分析(K 均值)、主成分分析、判别分析(费希尔判别法)对数据进行实验分析,得出影响空气质量的主要因素.
【总页数】11页(P86-96)
【作者】魏臻;林芳
【作者单位】福建师范大学福清分校电子与信息工程学院,福建福清350300;福建师范大学协和学院信息技术系,福州350017;福建师范大学福清分校电子与信息工程学院,福建福清350300
【正文语种】中文
【中图分类】F2
【相关文献】
1.基于层次分析和主成分分析的城市空气质量评价——以徐州市为例 [J], 张茹;张学杨;陆洪光;刘强
2.基于主成分分析的全国主要城市空气质量评价 [J], 毛宁;李益禛
3.基于聚类分析和主成分分析的城市空气质量评价
——以山西省11个地级市为例 [J], 陈颖;张仲伍
4.基于主成分分析和聚类分析的不同厂家维C银翘片质量评价 [J], 崔新刚;王颖莹
5.基于主成分分析和聚类分析对22份马铃薯种质的综合评价 [J], 何文;张秀芬;郭素云;阳景阳;李恒锐;刘连军
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于回归和聚类的青岛市空气质量分析

Operations Research and Fuzziology 运筹与模糊学, 2023, 13(2), 1348-1357 Published Online April 2023 in Hans. https:///journal/orf https:///10.12677/orf.2023.132136基于回归和聚类的青岛市空气质量分析李雨昕，董冉，吴国丽南京信息工程大学数学与统计学院，江苏南京收稿日期：2023年3月15日；录用日期：2023年4月21日；发布日期：2023年4月28日摘要本文通过研究山东省青岛市空气质量指数和空气质量相关指标，分析得到青岛市主要污染物并对该污染物于2020年在青岛市的空间分布情况进行分析。

首先通过描述性统计对2016~2020年青岛市空气质量情况进行分析，随后利用回归分析进行进一步的判断，综合分析后得出五年间青岛市空气主要污染物类别。

而后利用聚类分析以及方差分析的方法，对主要污染物空间分布进行分析。

本文最终得出的结论：近五年来，2018年青岛市空气质量最优；主要污染物为PM 2.5。

全年空气污染较严重时期为冬季；青岛市空气污染较为严重的区域是黄岛区、市北区以及城阳区。

关键词方差分析，多元回归，聚类分析，空气主要污染物Analysis of Air Quality in Qingdao Based on Regression and ClusterYuxin Li, Ran Dong, Guoli WuSchool of Mathematics and Statistics, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing JiangsuReceived: Mar. 15th , 2023; accepted: Apr. 21st , 2023; published: Apr. 28th, 2023AbstractThis paper analyzes the main pollutants in Qingdao and the spatial distribution of the pollutants in Qingdao in 2020 by studying the air quality index and air quality related indicators. Firstly, the air quality of Qingdao from 2016 to 2020 was analyzed through descriptive statistics, and then the regression analysis was used to make further judgment. After comprehensive analysis, the main air pollutant categories in Qingdao in five years were obtained. Then, cluster analysis and va-riance analysis are used to analyze the spatial distribution of main pollutants. The final conclusion李雨昕等of this paper is that the air quality of Qingdao in 2018 is the best in the past five years. The main pollutant is PM 2.5 and the serious period of air pollution throughout the year is winter. The areas with heavy air pollution in Qingdao are Huangdao District, Shibei District and Chengyang District.KeywordsAnalysis of Variance, Multiple Regression, Cluster Analysis, Main Air PollutantsCopyright © 2023 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言随着人类社会的发展，近年来人类对环境的过度干涉急剧增长，已经使得全球大气环境发生了较为严重的变化，对人类的生存和发展带来了现实性的危害和潜在的威胁。

基于灰色聚类方法的城市空气质量分析

染综合指数法、分级评分法、大气环境质量指数法、均值型大气污染指数法等，这些方法在大气环境质量现状评价中发挥了重要的作用，这些方法要求有大量统计数据，并要求样本服从某个典型的概率分布．灰色聚类决策理论是在模糊聚类基础上发展起来的新的聚类方法，被广泛的应用于社会、经济等多领域的决策和评价，利用灰色系统理论中的灰色聚类法进行大气质量评价，不仅考虑了多因子的共同影响，并且不需要人为确定各因子的权重，因而即使灰色因素较多，也可准确得出结果，使评价具有很好的客观性，能为空气质量数据分析提供科学依据，具有重要的现实意义．
ａｉｒｑｕａｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｒｅｙｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ；ｗｈｉｔｅｎｉｎｇｗｅｉｇｈｔｆｕｎｃｔｉｏｎ；ａｉｒｑｕａｌｉｔｙ；ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ
１灰色聚类方法
在实际问题中，每个观狈４对象都具有多个指标特征，难以进行准确的分类，灰色聚类是根据灰数的
收稿日期：２０１３０５－－２８
作者简介：夏亚荣（１９８３一），女，陕西西安人，西安文理学院数学与计算机工程学院助教，硕士，主要从事基础数学的教学与研究．
第４期
夏亚荣：基于灰色聚类方法的城市空气质量分析
ｌ０９
白化权函数将聚类对象对于不同指标所拥有的白化数按几个灰类进行聚合，得出观测对象对于各个灰类的聚类系数，然后按最大隶属原则确定聚类系数所属的类别，从而将观测指标或观测对象划分为若干

基于R聚类——因子分析的城市空气质量影响因素研究

ECOLOGY区域治理基于R聚类—因子分析的城市空气质量影响因素研究重庆工商大学数学与统计学院徐艳平，徐培姜摘要：为明确城市空气质量影响因素，有效推进城市空气污染防治，提出使用R聚类—因子分析法对影响城市空气质量的气象因素进行筛选，结合既往文献已明确的城市空气质量影响因素，构建更为全面、具体的影响因素体系，现对重庆市2018年1月1日—2019年12月31日的19项气象数据进行R聚类—因子分析法进行筛选，最终筛选出平均气压、平均相对湿度、最大风速风向、极大风速风向、平均地表气温、最大风速、降水量共计7项因素作为影响城市空气质量的气象因素。

结合已有研究，最终构建包括污染物浓度、季节、气象因素三类共计14项因素在内的城市空气质量影响因素体系。

关键词：R聚类；因子分析；气象参数；城市空气质量中图分类号：X831 文献标识码：A 文章编号：2096-4595（2020）44-0164-0003一、引言随着工业的发展、化石燃料消费增加及中国城市化进程的不断加快，城市空气污染问题日趋严重，给社会生活生产带来了极大的不良影响。

明晰城市空气质量影响因素，有助于有针对性地进行污染防治，推进绿色发展。

通过广泛阅读既往文献，结合专家学者对城市空气质量影响因素的研究发现，城市空气质量影响因素主要分为三个方面：一是大气污染物浓度，它是影响城市空气质量的最直接因素，也是当前国际社会公认的城市空气质量评价指标。

丁卉等[1]使用污染物浓度采取模糊—灰色聚类法构建了城市空气质量预测模型；陈颖等[2]基于6项污染物浓度通过聚类分析和主成分分析对山西省11个市的空气质量进行了科学评价；李勇等[3]选取6项污染物浓度作为评价因子构建了基于熵权法的城市空气质量评价模型。

众多学者使用污染物浓度进行城市空气质量预测或评价均取得了较为准确的结果，验证了污染物浓度作为影响因素的科学性。

二是季节因素。

大量文献显示，除却大气污染物的影响，同一城市在不同季节下的空气质量也会有所差异。

聚类分析方法在我国空气污染区域划分中的应用

聚类分析方法在我国空气污染区域划分中的应用安徽大学笪婷婷、邹委员、武锦摘要随着我国工业化进一步的发展，人们的生活也进一步的提高。

伴随着经济的发展，环境也受到了一定的影响，国家也相应的提出了人与自然和谐相处的可持续发展战略。

本文基于国家的政策，考虑工业化过程中城市空气的污染情况，提出相应的合理建议，从而使工业化过程中我们的环境也能受到更好的保护！聚类分析是目前最有前景的数据分析方法之一，它不仅能作为一个独立的工具来获得数据分布的情况，观察每一个簇的特点，还能集中地对某些特定的簇作进一步的分析。

对空气污染区域划分的聚类分析，不仅能合理的分析我国各地区空气污染的情况，还可以对我们工业化发展的伟大蓝图提出我们瀚渺的建议，维护我们广大城市居民的切身利益！本文首先对几种聚类方法进行了介绍和比较，然后在对我国空气污染现状分析中，运用了系统聚类分析方法。

首先，我们采用了组内连接聚类分析方法对我国的空气污染区域按照污染程度的不同进行了划分；其次，我们又采用了中位数聚类分析法对我国的空气污染区域按照不同地区的废气处理情况进行了划分；最后我们又采用了质心聚类分析法对各污染区域按年度的不同进行划分。

我们用所选的三种数据进行聚类，产生的七个类是在整体上是一致的。

这就表明，空气污染程度与废气处理的力度是成正相关的。

为了说明系统聚类分析方法在我国空气污染区域划分中的合理性，我们又采用了k-means方法进行聚类，所得的聚类结果与运用系统聚类法的结果相似。

从而进一步说明分类的合理性。

根据聚类结果，我们提出了一些相关的防治空气污染的建议。

相关部门应该按照污染地区的分类有针对性的制定相关策略，因地制宜，对污染程度相近的地区采用合理的方式进行治理。

关键词：聚类方法；系统聚类法；中位数聚类分析；组内连接聚类分析；质心聚类分析The Application of Cluster Method in Air PollutionRegional Division of Our CountryAbstractWith the further development of the industry in our country, people have undergone general improvement. However, the environment is accordingly suffering some attack from the progress of economy. The government has launched the strategy of sustainable development in order to build harmonious relationship between human and nature. Based on the policy of our government, taking the pollution in urban area into consideration, our article gives some corresponding advices to protect our environment in the industrialization.Cluster method is one of the most promising methods in data analysis. Not only can it act as an independent tool to obtain the information of data distribution and observation of the characteristics of each cluster, but also do further analysis for some particular clusters. Using the cluster method in the analysis of division for polluted urban area, we can do reasonable analysis and get acquaintance of condition of air pollution in different places. Our trivial recommendations will be come up for the blue sky of our industry development and safeguarding the vital interests of the city dwellers.At the beginning of this paper, more than one kind of cluster method will be introduced and compared in this paper. Furthermore, systematic cluster methods will be applied in the division of the current air pollution circumstances. Firstly, we use team linked cluster method to divide regions according to the pollution degree. Secondly, we use median cluster method in accordance with the pollutant disposal of different areas. Lastly, we use centroid cluster method by judging the annual condition of air pollution. We cluster these three kinds of data, finding that seven categories we produce are accordant on the whole, which suggests that pollution degree is positively related to the strength we depose.To illustrate the rationality of systematic cluster method applied in air pollution regional division, we utilize k-means to cluster. To our happiness, the result we obtain is quite similar to that of systematic cluster method, which shows the rationality.According to the clustering results, we put forward some relevant suggestions for the prevention and control of air pollution. Relevant departments should formulate relevant strategies based on the classification of pollution areas, and take suitable measures for local conditions. Also we should depose the pollution in similar levels in a reasonable way. Keywords: : cluster system clustering method; median cluster analysis; connection cluster analysis within the group; a centroid cluster analysis一.研究背景我国经济的快速增长，工业化、城市化的发展使得GDP年增长率达到8％～9％。

空气质量评价论文

空气质量评价论文1空气质量指数空气质量指数(AQI)通常由空气的清洁或污染程度来反映，其重点是评估人群呼吸某一段时间(短期或长期)的污染空气后对健康的影响情况。

在实施AQI之前，我国衡量空气质量的指标是空气污染指数(API)，它以SO2、NO2和PM10为指标，将各污染物浓度简化计算为单一无量纲指数，并分级表征空气质量优劣。

但随着区域性复合污染和光化学烟雾污染的日益突出，API评价体系已不能很好地反映我国现阶段复杂的空气污染状况。

因此，在借鉴国外经验并结合国内实际情况的基础上，我国将评价指标改为了AQI。

与API相比，AQI也沿用无量纲指数来描述空气质量状况，但评价指标增加到了6项，更加真实全面地反映了空气质量。

AQI评价主要突出单项污染指标的作用，即空气质量级别取决于某一污染物质量浓度对应的空气质量分指数(IAQI)。

可见，AQI计算简便，根据对人体健康影响最大的某项污染物来衡量空气质量状况，有助于人们直观了解空气污染状况。

但当空气中各类污染物质量浓度差异较大时，AQI会掩盖污染物对空气的总体影响状况，丢失大量有用信息，这对研究者分析和掌握空气中污染物组分及各类污染物对空气质量的影响较为不利。

因此，可进一步研究空气质量评价中存在的模糊和灰色区域。

2灰色聚类分析灰色聚类分析充分考虑了环境质量分级的模糊性和环境系统的灰色性，将聚类对象(评价对象)对不同聚类指标(评价指标)所拥有的白化值(实测浓度值)，按N个灰类(评价等级)进行归纳整理，从而判断聚类对象属于哪一灰类。

灰色聚类评价算法的研究重点集中在白化函数的选择和聚类权的确定上，经典的灰色聚类模型中白化函数的构造通常是分段直线型的，每个等级的白化函数只与其相邻的两个等级存在亲疏关系，使得白化函数的覆盖范围有限;另外，在聚类权的确定上，各指标权重在不同等级中的不一致性也无法在最大程度上保证评价的规范性和准确性。

对此，本文采用改进的灰色聚类法，通过构造指数型白化函数来拓展覆盖范围，提高评价分辨率和信息利用率，并分别考虑白化值和标准值在不同灰类的权重，使聚类结果更具可比性。

基于模糊聚类的车内空气质量评价

文章编号：０８８０２１）４０８— ４１０ — ３Ｘ（０００ — ３２０
・
研究简报・
基于模糊聚类的车内空气质量评价
赵建文
（浙江海洋学院萧山科技学院，浙江杭州３１０）１２０
摘
要：车内空气质量问题关系汽车使用者的身体健康，将模糊聚类分析应用于车内空气质量评价，选取合适的相似系
Ａｂｔａｔｓｒｃ：Ａｉｑａｉｎｃｒｏｃｒｓｔｅｈａｔｆｃｒｓｒ．ｕｚｌｓｅｎｎｌｓｓｗｓａｐｉｄｔｒｕｌｔｉａｓｃｎｅｎｈｅｌｏａｓｕｅＦｚｙｃｕｔｒｇａａｙｉａｐｌｏｙｈｓｉｅ
第２卷第４期９
２１００年７月
浙江海洋学院学报（自然科学版）
Ｊｕｎｌｆｈｊｎｃａｎｖｒｉ（ａｕａＳｉｃ）ｏｒａｅｉｇＯｅｎＵｉｓｙＮｔｌｃｅｅｏＺａｅｔｒｎ
Ｖ＿．９Ｎ．０２０４１
Ｊｌ．０１ｕｙ，０２
随着家用汽车消费的快速增长，汽车室内空气质量问题也越来越引起人们关注，车内空气污染物主要是由甲醛、、ＶＣ等对人体有害物质构成，苯ＴＯ各污染物的浓度可由相关专业机构检测，目前在国内尚无车内空气污染物浓度限值标准的情况下，对各种不同车型、车辆的车内空气污染水平做科学合理的分类与评价是很有意义的。本文拟用模糊聚类分析方法【综合甲醛、、ＶＣ指标浓度，１】，苯ＴＯ对不同车辆车内空气质量做出分类、评

系统聚类分析法在大气污染中的应用

系统聚类分析法在大气污染中的应用大气污染是目前全球所面临的严峻问题之一。

为了更好地了解大气污染的来源和变化趋势，科学家们使用了多种方法进行研究和分析。

其中，系统聚类分析法被广泛应用于大气污染的研究中，以帮助我们更好地理解和应对这一问题。

系统聚类分析法是一种将个体或样本根据其特征进行分类的方法。

它通过比较不同个体之间的相似性或差异性来识别和分类样本。

在大气污染的研究中，系统聚类分析法可以帮助我们找到不同地点或时间点上的空气质量类似的群体，从而更好地了解大气污染的空间和时间分布规律。

首先，系统聚类分析法可以通过对大气污染指标进行聚类，揭示不同污染物之间的相互关系。

例如，我们可以将不同地点或时间点上的颗粒物浓度、二氧化硫浓度、臭氧浓度等大气污染指标进行聚类分析，找出它们之间的相似性和差异性。

这有助于我们确定不同污染物之间的关联性，理解它们的来源和转化过程，从而采取相应的控制措施。

其次，系统聚类分析法还可以帮助我们划分大气污染的空间和时间群体。

通过聚类分析，我们可以将相似的地点或时间点划分到同一类别中，从而更好地研究这些类别的污染特征和影响因素。

例如，我们可以将城市内部不同区域的空气质量进行聚类，发现相似的污染源和控制需求。

同时，聚类分析还可以揭示季节性和年际变化等时间尺度上的污染模式，为相关政策的制定和实施提供科学依据。

此外，系统聚类分析法还可以帮助我们识别和比较不同污染源的贡献程度。

通过将大气污染数据进行聚类分析，我们可以确定不同污染源对污染物浓度的影响，并评估它们的贡献程度。

这对于制定和优化源控制策略非常关键，有助于减少大气污染的程度和影响。

综上所述，系统聚类分析法在大气污染研究中的应用非常广泛。

它通过对大气污染指标的聚类分析，帮助我们了解不同污染物之间的关系、划分空间和时间群体，以及评估不同污染源的贡献程度。

这为制定和优化大气污染防治策略提供了重要的科学依据。

随着技术的不断进步，系统聚类分析法在大气污染研究中的应用还将进一步发展壮大，为我们更好地应对大气污染问题提供更有力的支持。

聚类算法在空气污染预测中的应用研究

聚类算法在空气污染预测中的应用研究一、引言空气污染是当今社会面临的重要问题之一，它已经成为威胁公众健康和环境品质的主要因素。

随着技术的发展和科技水平的提高，利用机器学习算法和大数据分析技术对污染进行预测和控制已经成为一种有效的方法。

聚类算法作为一种常用的机器学习算法，在空气污染的预测中得到了广泛的应用。

二、聚类算法概述聚类算法是一种无监督学习算法，在数据挖掘、图像分析、模式识别等领域中得到了广泛的应用。

它是一种根据相似度或距离度量，在数据集中找到相似样本并将它们归为一类的算法。

聚类算法可以分为基于层次的聚类算法和基于划分的聚类算法两类。

基于层次的聚类算法通常分为自底向上和自顶向下两种。

自底向上的层次聚类算法从每个数据点开始，通过逐步合并相邻的簇来构建完整的聚类树。

自顶向下的层次聚类算法从整个数据集开始，逐步地分裂簇，直到每个簇只包含一个数据点。

基于划分的聚类算法通常基于中心点、密度或近邻的概念来进行聚类。

其中最常见的聚类算法是K-means算法，它将数据点划分为K个簇，以最小化簇内的方差和簇间距离。

三、聚类算法在空气污染预测中的应用1. 聚类算法用于空气质量指数的预测空气质量指数（AQI）是一种标准化的系统，用于描述空气质量的级别和健康影响程度。

聚类算法可以帮助识别关键的环境因素并将它们归为一类，以预测AQI的级别和趋势。

例如，一项针对北京市AQI的聚类分析研究表明，温度和湿度是预测AQI的最重要因素之一，而风速、降雨和大气压力等因素则次之。

2. 聚类算法用于评估空气污染源聚类算法也可以用于评估污染源。

例如，一项对上海市大气污染物的来源分析研究表明，聚类算法可以将大气污染源划分为城市污染、工业污染、机动车尾气和天然源等四类。

这些信息可以帮助制定针对性的污染控制方案。

3. 聚类算法用于预测空气污染事件聚类算法还可以用于预测空气污染事件。

例如，针对湖北省武汉市PM2.5浓度的聚类分析研究表明，经过聚类处理的数据可以预测PM2.5浓度的空间分布和趋势，从而提前预警污染事件。

全国环保重点城市空气质量状况的聚类分析

猱艺科枚Journal of Green Science and Technology 第4期2020年2月全国环保重点城市空气质量状况的聚类分析崔筱笛，郭民之，谭毅恒(云南师范大学数学学院，云南昆明650500)摘要：利用全国113个环保重点城市2017年的空气质量数据进行了聚类分析，以期对全国城市空气质量分布状况有一个总体性的直观把握。

在综合考虑聚类个数和类间区分度的情况下把这113个城市聚为9类，按空气质量达到及好于二级的天数这一扌旨标进行排序并将空气质量最优、中等和最差三类城市在中国地图上进行标注。

结果表明：这些环保重点城市空气质量分布状况具有明显的区域性，空气污染严重城市主要集中在华北和西北地区，南方城市的空气质量整体好于北方。

最后分析了各类城市空气污■染的成因和地域特征并对如何改善城市空气质量提出了治理建议，以供参考。

关键词：城市空气质量；聚类分析；区域特征；治理建议中图分类号:0212.4文献标识码：A文章编号：1674-9944(2020)04-0001-041引言空气质量的好坏与人们的健康水平息息相关。

随着社会经济的发展,我国城镇化与工业化的步伐不断加快，空气污染问题日益凸显,雾霾天气越来越常见，已经对社会大众的身体健康和生产生活带来严重的影响。

到目前为止，已经有不少学者对我国城市空气质量的现状及相关问题进行过研究。

余晓美等m对全国31个环保重点城市空气质量进行动态特征分析，选取2014-2016年共36个月空气质量指数(AQI)作变化速度曲线和平均变化速度曲线图，具有相似AQI曲线的城市聚为一类，空气质量呈现“三阶段”季节性周期，区域差异明显,且发现空气质量改善过程呈现“类马太效应”;宋加梅⑵对55个主要城市的空气质量数据进行因子分析，根据排名对城市进行分类，总结这些城市空气污染的现状并提出改善建议;姜磊等闪运用空间滞后模型探究城市化发展与空气质量之间的关系，发现空气污染存在明显的空间溢出效应。

我国主要城市空气质量面板数据聚类分析

我国主要城市空气质量面板数据聚类分析我国的空气质量问题牵动着千千万万老百姓的心，为了深入了解全国31个重要城市的空气质量和空气污染方面的差异，根据地方的不同，制定不同的污染防范和治理措施，了解各地的环保态势和水平，运用面板数据的聚类分析方法对全国31个省会城市的从2006到2012年的空气质量达到及好于二级的天数，以及可吸入颗粒物这两个指标的地区差异进行实证分析。

标签：城市空气质量；面板数据；聚类分析1引言自从改革开发以来，我国的经济发展取得了显著的进步。

但是，经济的发展也带来了一系列隐患，其中最重要的一条就是环境问题。

目前，我国乃至全世界的环境污染问题都十分的严峻。

最近，环境污染重最引人关注的一项就是空气质量问题。

PM2.5、雾霾等等已经成为经常挂在嘴边的话语。

今年我国空气质量标准的重新修订，特别把PM25纳入监测内容，并已经开始在多个试点城市开始运作，加强了政策实施的力度和强度，体现了国家对空气污染的高度关注。

尽管我国政府制定并不断完善了法律法规体系，使环境保护取得了一定的进展。

但环境形势非常严峻的状况仍然没有太多的改变，发达国家用了百年时间完成了工业化，相比之下我国完成现代化的时间非常之短，这也不可避免的引起环境污染在我国近20多年来集中出现，呈现复合型、结构型、压缩型的特点。

表现为许多城市空气污染严重，雾霾出现频繁，主要污染物的大量排放量超过了环境承载能力，等诸多大气环境问题。

由此我们可以认识到，污染的防治不仅仅是一个环境问题而且是重大的经济和政策问题，是一个关系到国计民生的问题。

为了深入的了解全国各大城市空气污染的差异，更好的把握防治空气污染的力度，本文应用单指标面板数据的聚类分析方法对全国31个主要城市从2006到2012年的空气质量达到及好于二级的天数，以及可吸入颗粒物这两个指标的地区差异进行实证分析。

2单指标面板数据的聚类分析计量经济学模型在分析经济问题的时候只是利用了时间序列或者截面数据中的二维数据的信息，例如使用一个或者若干经济指标的时间序列建模或不同样本的横截面数据建模。

基于K-means聚类分析法的肇庆市干季PM2.5污染天气分型研究

基于K-means聚类分析法的肇庆市干季PM2.5污染天气分型研究基于K-means聚类分析法的肇庆市干季PM2.5污染天气分型研究摘要：随着环境污染的日益加重，空气质量成为了人们关注的重要议题之一。

本研究以广东省肇庆市为例，利用K-means聚类分析法对肇庆市干季期间的PM2.5污染天气进行了分型研究。

通过统计和分析肇庆市2019年至2021年干季期间的气象和空气质量监测数据，本研究将PM2.5污染天气划分为四类，并对每一类进行了详细分析和讨论。

结果表明，肇庆市干季期间的PM2.5污染天气主要呈现为稳定型、秋霾型、冬霾型和局部污染型，不同类型的污染天气与气象因素和大气环流有着密切的关系。

本研究为肇庆市及其他类似地区采取有效的空气污染治理措施提供了科学依据。

关键词：K-means聚类分析法；肇庆市；干季；PM2.5；空气污染第一章引言1.1 研究背景和意义近年来，随着工业化和城市化的快速发展，空气质量问题引起了社会的广泛关注。

尤其是细颗粒物（PM2.5）的污染对人们的健康和生活质量产生了严重影响。

肇庆市作为广东省内重要的工商业城市，面临着严峻的空气污染问题。

研究肇庆市干季期间PM2.5污染天气的分型，对于制定针对性的污染防治措施具有重要意义。

1.2 研究目的和内容本研究旨在通过K-means聚类分析法对肇庆市干季期间的PM2.5污染天气进行分类和分析，以揭示不同类型的污染天气背后的气象因素和大气环流特征，为肇庆市及相关地区的空气污染治理提供科学依据。

第二章数据与方法2.1 数据来源本研究所使用的数据主要包括肇庆市2019年至2021年干季期间的气象数据和空气质量监测数据。

气象数据包括温度、湿度、风速、风向等参数，空气质量监测数据包括PM2.5浓度等指标。

2.2 方法介绍本研究采用K-means聚类分析法对肇庆市干季期间的PM2.5污染天气进行分类。

K-means聚类是一种常用的聚类分析方法，它将样本数据划分为K个类别，使得同一类别内的样本相似度较高，不同类别之间的样本相似度较低。

《2024年基于大数据的探索性空气质量数据分析》范文

《基于大数据的探索性空气质量数据分析》篇一一、引言随着科技的进步和大数据时代的来临，空气质量数据分析已成为环境保护和公共卫生领域的重要研究课题。

本文旨在通过大数据技术，对空气质量数据进行探索性分析，以期为相关政策制定和环境保护工作提供科学依据。

二、数据来源与预处理本文所使用的空气质量数据来源于国家及地方环保部门发布的公开数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3等主要污染物浓度数据。

在数据预处理阶段，我们进行了数据清洗、缺失值填充、异常值处理等操作，以确保数据的准确性和可靠性。

三、探索性数据分析方法1. 描述性统计分析：通过计算数据的均值、标准差、最大值、最小值等统计量，了解各污染物的浓度分布情况。

2. 相关性分析：利用皮尔逊相关系数等方法，分析各污染物之间的相关性，以及它们与气象因素的关系。

3. 聚类分析：通过K-means等聚类方法，将空气质量数据分为不同的类别，以便更好地了解空气质量状况。

4. 时间序列分析：运用ARIMA等时间序列分析方法，研究空气质量的变化趋势和周期性。

四、数据分析结果1. 描述性统计分析结果：各污染物的浓度分布呈现出一定的季节性和地域性特点。

例如，冬季PM2.5浓度较高，而夏季O3浓度较高。

不同地区的污染物浓度也存在差异，总体来说，大城市的污染物浓度相对较高。

2. 相关性分析结果：各污染物之间存在一定的相关性，例如PM2.5与PM10、SO2等污染物呈正相关关系。

同时，空气质量还受到气象因素的影响，如风速、温度、湿度等。

3. 聚类分析结果：通过聚类分析，我们将空气质量数据分为优良、轻度污染、中度污染和重度污染四个类别。

不同地区的空气质量类别存在差异，同一地区在不同时间段的空气质量也可能发生变化。

4. 时间序列分析结果：空气质量的变化具有一定的趋势和周期性。

例如，在冬季，由于供暖等因素的影响，PM2.5浓度呈现出上升趋势。

同时，空气质量还受到季节性气候变化的影响，如春季花粉等污染物增多。