阜新市空气监测点位优化的聚类分析

基于聚类分析法利用数据之间距离系数进行分类的原理,建立空气监测点位聚类分析优化模型,结合阜新市地形、气象及历史监测数据,进行阜新市空气监测点位布设优化应用,优化结果表明:距离相似水平取d=0.3时,环保局(B点)与人民公园(C点)监测点空气污染物浓度分布相似性最高,合并为1点,增设气象台监测点位作为清洁背景点,4个点位构成阜新市空气监测新网络;利用CALPUFF模型模拟对优化后监测点位进行相关性检验。检验结果表明:监测点位优化后SO2浓度与实测值相关系数为0.984,PM10相关系数为0.968,NO2相关系数为0.973。CALPUFF模型模拟值与实际监测值之间相关系数均大于0.75,表明优化后的阜新市空气监测点位具有客观环境代表性;监测点位优化与检验方法具有一定应用价值。