函数型数据视角下基于伪分位数聚类的空气质量治理区域划分

近几年,空气污染与质量问题受到广泛关注。由于我国各大城市空气质量差异较大,区域性特征明显,所以划分空气质量区域,实施针对性空气质量防治措施,对改善和提高我国各地区空气质量具有重要的现实意义。本文以我国312个地级市2015年至2019年空气质量AQI逐日数据,使用伪分位数聚类,即Expectlie曲线聚类和M分位数函数型数据聚类方法,对各地级市空气质量进行研究和治理区域划分。根据两种聚类结果最终划分为9个不同的空气质量治理区域,并针对各区域特点提出污染防治措施。