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基于函数型聚类的重庆市主城区PM_(2.5)防治区域划分
1
作者
程莞莞
赵芳芳
《甘肃科技纵横》
2024年第2期39-46,共8页
空气污染对人类的健康和环境有重要影响,对空气质量进行管理可以有效预防空气污染对人类健康和环境造成的危害。细微颗粒物(PM_(2.5))在空气质量数据中对环境质量的影响最大,因此对其防控具有重要意义。由于划分防治区域是实施防控的重...
空气污染对人类的健康和环境有重要影响,对空气质量进行管理可以有效预防空气污染对人类健康和环境造成的危害。细微颗粒物(PM_(2.5))在空气质量数据中对环境质量的影响最大,因此对其防控具有重要意义。由于划分防治区域是实施防控的重要前提,因此文章针对重庆市主城区17个监测站点的PM_(2.5)日均浓度数据,在采用7种插补方法修复PM_(2.5)缺失数据的基础上,分析其时空分布特征,并利用函数型聚类方法(Functional Nonnegative Ma⁃trix Factorization,FNMF)合理地划分PM_(2.5)防治区域,进一步分析重庆市不同区域的空气质量特征。研究结果表明,重庆市主城区可划分为3类PM_(2.5)防治区域,且各区域冬季污染严重,空间分布与城区经济发展相关,呈现出由北向南污染愈发严重的趋势。
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关键词
PM_(2.5)
最优插补
函数型聚类
防治区域
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职称材料
题名
基于函数型聚类的重庆市主城区PM_(2.5)防治区域划分
1
作者
程莞莞
赵芳芳
机构
兰州财经大学统计与数据科学学院
出处
《甘肃科技纵横》
2024年第2期39-46,共8页
文摘
空气污染对人类的健康和环境有重要影响,对空气质量进行管理可以有效预防空气污染对人类健康和环境造成的危害。细微颗粒物(PM_(2.5))在空气质量数据中对环境质量的影响最大,因此对其防控具有重要意义。由于划分防治区域是实施防控的重要前提,因此文章针对重庆市主城区17个监测站点的PM_(2.5)日均浓度数据,在采用7种插补方法修复PM_(2.5)缺失数据的基础上,分析其时空分布特征,并利用函数型聚类方法(Functional Nonnegative Ma⁃trix Factorization,FNMF)合理地划分PM_(2.5)防治区域,进一步分析重庆市不同区域的空气质量特征。研究结果表明,重庆市主城区可划分为3类PM_(2.5)防治区域,且各区域冬季污染严重,空间分布与城区经济发展相关,呈现出由北向南污染愈发严重的趋势。
关键词
PM_(2.5)
最优插补
函数型聚类
防治区域
Keywords
PM_(2.5)
optimal interpolation
functional clustering
prevention and control areas
分类号
X821 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于函数型聚类的重庆市主城区PM_(2.5)防治区域划分
程莞莞
赵芳芳
《甘肃科技纵横》
2024
0
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