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基于快速聚类方法分析常州市区PM_(2.5)的统计特性
被引量:
8
1
作者
王振
余益军
+3 位作者
徐圃青
李艳萍
夏京
殷磊
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期3723-3729,共7页
运用统计方法研究常州市区2013-2014年6个国控点六项基本污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10)月平均浓度变化,结果表明,除O3外,其它五项污染物月平均浓度夏季较低冬季较高.颗粒物与风速之间的关系为PM2.5浓度随风速的升高一直降低,...
运用统计方法研究常州市区2013-2014年6个国控点六项基本污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10)月平均浓度变化,结果表明,除O3外,其它五项污染物月平均浓度夏季较低冬季较高.颗粒物与风速之间的关系为PM2.5浓度随风速的升高一直降低,PM10随风速的升高浓度先降低后升高.采用快速聚类分析(k-means)并运用SWV和DIV指数对六项基本污染物进行分类,得到4个样本分类.与依据颗粒物化学成分或粒径谱对PM进行源解析方法不同,本研究更多是从PM2.5与其它污染物相关关系以及污染程度等角度按照欧式距离进行分类.不同类中PM2.5来源明显不同,类1中PM2.5与化石燃料燃烧排放密切相关,类2与O3密切相关,类3与城市不完全燃烧排放、区域灰霾污染密切相关,类4可以归类于城市"背景"类.快速聚类分析结果也表明常州市区PM2.5有着复杂的来源.
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关键词
常州市区
六项基本污染物
统计特性
快速聚类分析
PM2.5分类
原文传递
题名
基于快速聚类方法分析常州市区PM_(2.5)的统计特性
被引量:
8
1
作者
王振
余益军
徐圃青
李艳萍
夏京
殷磊
机构
常州市环境监测中心
出处
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期3723-3729,共7页
基金
常州市科学技术局科研基金项目(CJ20140034)
文摘
运用统计方法研究常州市区2013-2014年6个国控点六项基本污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10)月平均浓度变化,结果表明,除O3外,其它五项污染物月平均浓度夏季较低冬季较高.颗粒物与风速之间的关系为PM2.5浓度随风速的升高一直降低,PM10随风速的升高浓度先降低后升高.采用快速聚类分析(k-means)并运用SWV和DIV指数对六项基本污染物进行分类,得到4个样本分类.与依据颗粒物化学成分或粒径谱对PM进行源解析方法不同,本研究更多是从PM2.5与其它污染物相关关系以及污染程度等角度按照欧式距离进行分类.不同类中PM2.5来源明显不同,类1中PM2.5与化石燃料燃烧排放密切相关,类2与O3密切相关,类3与城市不完全燃烧排放、区域灰霾污染密切相关,类4可以归类于城市"背景"类.快速聚类分析结果也表明常州市区PM2.5有着复杂的来源.
关键词
常州市区
六项基本污染物
统计特性
快速聚类分析
PM2.5分类
Keywords
urban Changzhou
six basic pollutants
statistical characteristics
fast-cluster analysis
PM2.5 classification
分类号
X513 [环境科学与工程—环境工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于快速聚类方法分析常州市区PM_(2.5)的统计特性
王振
余益军
徐圃青
李艳萍
夏京
殷磊
《环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
8
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