基于聚类分析法空气质量分析论文

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。

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。

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
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
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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。

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％。