对我国主要城市空气质量的聚类分析

空气质量调查报告
近年来，随着工业化和城市化进程的加快，空气质量已成为人们关注的焦点之一。

为了解我国不同地区的空气质量状况，本报告对多个城市的空气质量进行了调查和分析。

首先，我们选取了北京、上海、广州、成都、西安等多个城市进行了空气质量
监测。

监测结果显示，这些城市的空气质量普遍存在PM2.5、PM10、二氧化硫、
一氧化碳等污染物超标的情况。

其中，北京、上海等大城市由于工业排放和机动车尾气排放等原因，空气质量较差，污染物浓度较高；而成都、西安等地由于地理位置和气候等因素，空气质量也存在一定程度的问题。

其次，我们分析了导致空气污染的主要原因。

工业排放、机动车尾气排放、燃
煤取暖、城市建设扬尘等都是造成空气污染的主要原因。

特别是工业排放和机动车尾气排放，占据了空气污染的重要来源，需要引起高度重视。

针对空气质量问题，我们提出了一些改善空气质量的建议。

首先，加强环保意识，提倡绿色出行和低碳生活，减少机动车使用，鼓励步行、骑行和公共交通出行。

其次，加大工业企业和车辆尾气排放的治理力度，推广清洁能源和新能源汽车的使用。

同时，加强城市绿化建设，减少扬尘污染。

最后，加强环境监测和数据公开，提高社会对空气质量问题的关注度，促进政府和公众共同参与空气质量治理。

综上所述，空气质量问题关乎人民的生活健康和城市的可持续发展，需要政府、企业和公众共同努力，共同治理空气污染，改善环境质量。

希望通过本报告的发布，能够引起社会各界的重视，共同为改善空气质量贡献力量。

SPSS的综合运用——以我国城市空气质量分析为例年欢管理科学与工程 2013200644（一）实验目的近年来随着现代化和工业化的进程，我国大气污染状况十分严重，主要呈现煤烟型污染特征，城市大气环境中总悬浮颗粒浓度普遍超标、二氧化硫污染保持在较高水平、机动车尾气污染物排放总量迅速增加、氮氧化物污染趋势加重、全国形成多个酸雨区等，危害生态环境、影响人民群众身体健康。

从污染物构成来看，我国大气污染来源主要有三个方面：一是生活污染源，包括饮食或取暖时燃料向大气排放有害气体和烟雾;二是工业污染源，包括火力发电、钢铁和有色金属冶炼，各种化学工业给大气造成的污染;三是交通污染源，包括汽车、飞机、火车、船舶等交通工具的煤烟、尾气排放。

本文通过聚类分析和主成分分析法，研究我国主要城市的空气质量，以及各参数对空气质量好坏的影响以及最主要的影响因素。

并据此提出科学合理的对策建议。

（二）问题描述在2013年之前，大部分人对于雾霾天气的认知都会自然而然觉得是北京的事。

然而，12月伊始，我国遭受了入冬以来最大范围雾霾天气，今年12月伊始，我国中东部地区迎来了严重雾霾事件，几乎涉及中东部所有地区。

天津、河北、山东、江苏、安徽、河南、浙江、上海等多地空气质量指数达到六级严重污染级别，使得京津冀与长三角雾霾连成片。

由于能见度过低，导致多处高速公路封道关闭，给车辆出行带来了不便，也严重影响了市民的正常工作与生活。

（三）数据来源通过查询“中华人民共和国国家统计局官方网站”的“国家统计数据库”，《中国统计年鉴》获得。

（四）案例中使用的SPSS方法1.描述性分析2.相关分析3.聚类分析4.主成分分析（五）实验内容与步骤1.城市空气质量因素的描述性统计本实验对城市空气质量的可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、空气质量达到及好于二级的天数、年平均气温和年平均相对湿度六项影响空气质量的因素做描述性统计分析，包括频数、极小值、极大值、均值和标准差五个项目，见表1.1。

城市空气质量调研分析作为一个生活在繁忙都市的人，我深刻地意识到空气质量对我们生活的重要性。

因此，我决定对我国城市的空气质量进行一次详细的调研分析。

我收集了我国不同城市的空气质量数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等指标。

通过对比分析，我发现我国东部沿海城市的空气质量普遍优于中西部城市。

这主要是因为东部沿海城市的经济发展较为成熟，环保意识较强，同时也有更多的资源和资金投入到环保事业中。

我关注了城市空气质量的变化趋势。

在过去几年中，尽管我国政府采取了一系列措施来改善空气质量，但某些城市的空气质量仍然不容乐观。

尤其是在冬季，受取暖需求的影响，空气质量指数（AQI）经常爆表。

这说明我们还需要在减少污染物排放、提高环保设施效率等方面下更大的功夫。

在调研过程中，我还发现了一些值得关注的现象。

例如，一些城市在空气质量改善方面取得了显著成效，其主要原因在于政府高度重视、企业积极履行社会责任、市民环保意识增强等多方面因素的共同作用。

而那些空气质量较差的城市，往往存在着政府监管不力、企业违法排污、市民环保意识薄弱等问题。

我还对城市空气质量与经济发展之间的关系进行了探讨。

结果显示，在一定范围内，经济发展水平与空气质量之间存在正相关关系。

但在达到一定程度后，空气质量的改善将需要更多的环保投入和科技创新。

因此，如何在保证经济发展的同时，实现空气质量的持续改善，是我们需要认真思考的问题。

我收集了我国不同城市的空气质量数据，包括PM2.5、PM10、SO2、NO2等指标。

通过对比分析，我发现我国东部沿海城市的空气质量普遍优于中西部城市。

这让我感到有些意外，因为通常我们会认为经济发展程度越高的地区，空气质量应该越差。

但事实并非如此，这主要是因为东部沿海城市的经济发展较为成熟，环保意识较强，同时也有更多的资源和资金投入到环保事业中。

我关注了城市空气质量的变化趋势。

在过去几年中，尽管我国政府采取了一系列措施来改善空气质量，但某些城市的空气质量仍然不容乐观。

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。

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。

对全国31个主要城市空气质量的聚类分析作者：董兴军来源：《报刊荟萃（下）》2018年第03期摘要：随着经济发展和城市化进程的加快，空气污染物的排放量不断增加，大气环境污染问题日趋严重。

本文通过对全国31个环保重点城市的二氧化硫、二氧化氮、PM10、一氧化碳、臭氧的年平均浓度、PM2.5以及空气质量达到及好于二级的天数等七个变量用聚类分析方法，通过K均值聚类法，对各城市空气质量进行聚类分析，评价各环保重点城市的空气质量状况并提出对策建议。

关键词：空气质量；K均值聚类法；对策建议一、研究目的及意义城市空气质量直接反映城市的宜居性和环保水平，影响城市经济发展，招商引资，关系城市居民生活质量。

本文旨在通过2015年全国31个主要环保城市的空气质量，利用聚类分析方法划定各城市空气质量所属的类别，并对其背后的原因进行解读，从而认清各城市空气质量存在的问题。

为解决城市空气质量问题提出对策建议。

综合治理城市空气污染，改善城市环境空气质量是树立和落实科学发展观的具体体现，是城市建设和管理的重要内容，也是广大城市居民的迫切愿望。

要真正做到“让人民群众呼吸上清新空气”，使城市变成“绿水青山”，为子孙后代创造良好的生活空间，就必须认清现在全国各主要城市空气质量存在的问题，并解决空气质量问题。

二、指标体系的建立以我国31个重点环保城市在2015年的空气质量情况为样本，选取二氧化硫、二氧化氮、PM10、PM2.5的年平均浓度，以及一氧化碳日均值第95百分位浓度、臭氧日最大8小时第90百分位浓度和空气质量达到及好于二级的天数等7个变量作为统计指标。

其中需要注意的是，前五项指标均属于逆向指标，即越小意味着空气质量越好，最后一项指标则属于正向指标，其值越大越好。

文章数据均来自2015国家统计年鉴。

三、对数据的描述性统计分析对31个城市空气质量指标的7个变量的描述性统计分析如下表，其中变量V1代表二氧化碳年平均浓度，V2代表二氧化氮年平均浓度，V3代表PM10年平均浓度，V4代表一氧化碳日均值第95百分位浓度，V5代表臭氧日最大8小时第90百分位浓度，V6代表PM2.5年平均浓度，V7代表是空气质量达到及好于二级的天数。

全国环保重点城市空气质量状况的聚类分析作者：崔筱笛郭民之谭毅恒来源：《绿色科技》2020年第04期摘要：利用全国113个环保重点城市2017年的空气质量数据进行了聚类分析，以期对全国城市空气质量分布状况有一个总体性的直观把握。

在综合考虑聚类个数和类间区分度的情况下把这113个城市聚为9类，按空气质量达到及好于二级的天数这一指标进行排序并将空气质量最优、中等和最差三类城市在中国地图上进行标注。

结果表明：这些环保重点城市空气质量分布状况具有明显的区城性，空气污染严重城市主要集中在华北和西北地区，南方城市的空气质量整体好于北方。

最后分析了各类城市空气污染的成因和地域特征并时如何改善城市空气质量提出了治理建议，以供参考。

关键词：城市空气质量;聚类分析;区城特征;治理建议中图分类号：0212.4 文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2020）04-0001-041 引言空气质量的好坏与人们的健康水平息息相关。

随着社会经济的发展，我国城镇化与工业化的步伐不断加快，空气污染问题日益凸显，雾霾天气越来越常见，已经对社会大众的身体健康和生产生活带来严重的影响。

到目前为止，已经有不少学者对我国城市空气质量的现状及相关问题进行过研究。

余晓美等[1]对全国31个环保重点城市空气质量进行动态特征分析，选取2014～2016年共36个月空气质量指数（AQI）作变化速度曲线和平均变化速度曲线图，具有相似AQI曲线的城市聚为一类，空气质量呈现“三阶段”季节性周期，区域差异明显，且发现空气质量改善过程呈现“类马太效应”;宋加梅[2]对55个主要城市的空气质量数据进行因子分析，根据排名对城市进行分类，总结这些城市空气污染的现状并提出改善建议;姜磊等[3]运用空间滞后模型探究城市化发展与空气质量之间的关系，发现空气污染存在明显的空间溢出效应。

本文根据六项国家空气质量主要监测指标，对2017年全国113个环保重点城市空气质量进行聚类分析，研究这些环保重点城市空气质量类属现状、污染分布区域特征和影响因素，并提出治理对策和建议。