聚类分析在城市大气质量数据挖掘中的应用研究

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1、聚类分析在城市大气质量数据挖掘中的应用研究聚类分析在城市大气质量数据挖掘中的应用研究TheResearchonClusteringAnalysisanditsApplicationinCityAirQualityDataMining摘要：数据挖掘是指从数据库中发现隐含的、新颖的、有用的信息的过程，而聚类分析则是数据挖掘的主要技术手段之一，至今已在理论和方法上取得了丰硕的研究成果。近年来，大气环境污染问题日益严重。人们越来越关注环境保护与可持续发展，人类活动所排放的气体污染物将会受到严格限制。城市大气质量监测具有典型的数据密集型特征，而如何对监测

2、到的城市大气质量数据进行分类、并针对不同的城市群制定和实施差异化发展战略，己成为当前大气环境保护的迫切要求。本文基于全国31个省会城市大气质量监测数据及其特性，提出利用聚类分析算法，并借助SPSS统计分析软件，进行全国省会城市群梯度分类的方法。关键字：数据挖掘、聚类分析、大气污染、城市细分Abstract：Dataminingistheprocedureofextractingofimplicit,original,usefulknowledgeinthedatabase,whileclusteringanalysisisoneofthemai

3、ntechnologymeasuresintheresearchondataminingwithamassoftheoriesandmethodsachieved.Inrecentyears,atmospherepollutionhasbecomeincreasinglyserious.Withthemoreandmoreattentiontoenvironmentandsustainabledevelopment,thegaspollutantsofhumanactivitieswillbestrictlylimited.Thecityair

4、qualitymonitoringhasthetypicaldataintensivefeature,aswellashowtosubdividethemonitoredcityairqualitydataandhowtodevelopandimplementdifferentdevelopmentstrategiestodifferentcitiesgroup,whichhasalreadybecomeinstantdemandtoprotecttheenvironmentatthepresenttime.Amethodisputforwar

5、dthatusingclusteringanalysissubdividetheinteriorcapitalcitieswiththehelpofSPSSstatisticalanalysissoftwarebasedontheairqualitymonitoringdataof31interiorcapitalcitiesinthisthesis.Keywords:datamining,clusteranalysis,atmospherepollution,citysubdivision第1章绪论1.1我国大气污染现状[1]大气污染是世界各

6、国面临的最严峻环境问题，如何防止大气污染已被各国政府高度重视。随着经济快速发展及城市化和工业化发展加剧，能源消耗迅速增加，大气污染日益严重。中国大气环境面临的形势尤其严峻，中国已是世界少数大气污染最严重的国家之一，大气污染防治任务艰巨，任重而道远。中国大气污染的主要来源是生活和生产用煤，主要污染物是颗粒物和SO2。颗粒物是影响中国城市空气质量的主要污染物，SO2污染也保持在较高水平。随着机动车辆迅猛增加，中国部分城市的大气污染特征正在由烟煤型向汽车尾气型转变，NOX呈加重趋势，有些城市已出现光化学烟雾现象。1.2大气污染物的主要危害1.2.1颗

7、粒物的危害[2]目前，人们十分关注大气中的颗粒物污染，尤其是PM2.5，它可以通过呼吸道，进入肺泡，在肺泡内积聚，引发各种疾病。大气中的颗粒物浓度对人体健康的危害是不完全一样的，浓度越高，危害越严重。此外，颗粒物的大小对人体健康的危害程度也不一样。颗粒愈小，对人体的危害愈大。100微米以上的颗粒物，在大气中滞留时间很短，可以很快沉落地面。对人体健康影响不普遍。100微米以下的颗粒物，可以长期在空气中滞留，对人体健康和空气的能见度，有不良影响；10微米以下的颗粒物，可以进入呼吸道，引发呼吸道疾病；2.5微米以下的颗粒物，可进入肺泡，引发肺气肿等；

8、1.0微米以下的颗粒物，通过肺泡，进入血液系统，引发多种疾病。1.2.2硫氧化物的危害[3]SOX是大气的主要污染物之一，在危害人体健康的同时，还会对