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
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。
城市空气质量评估和预测 季节性分析预测 层析分析法 聚类法
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建立以城市空气污染程度指数为研究对象的目标函数， 假设 API 指数在春季、 夏 季、 秋季、 冬季的影响分别为 x1 , x2 , x3 , x4 城市空气污染程度指数为 Q( x1 , x2 , x3 , x4 ) ; 四季因素之间的权重向量为 W (w1 , w2 , w3 , w4 )T 建立目标函数： Q( x1 , x2 , x3 , x4 ) wi xi ;
三、
模型假设
1.假设在预测期内不会发生重大空气污染事故； 2.假设在预测期内，气象条件不会发生显著变化； 3.假设在地理上相近的城市气候条件相近。
四、
Qi 代表城市空气污染指数排名分值
符号说明
A 代表准则层的对比矩阵 aij 代表比较矩阵 A 中的元素
C j 代表不同的城市
wi 代表季节因素下的权重系数,即准则层权重系数
城市空气质量评估和预测
摘 要
本文运用层次分析法，将 10 个城市的 2009 年的季均 API 进行加权处理，体 现出不同季节空气质量对全年空气质量的影响程度。 并采用对相应结果进行打分 量化的处理方式，最终得到 2009 年 10 个城市的空气质量排名。 本文建立了季节、 趋势性模型， 用已知年份数据为初值， 预测出成都市 2010 年 11 月份的月均 API 值，以此来评价 11 月份的空气质量境况。此模型的主要思 想是空气质量变化呈现出周期性及趋势性规律， 通过对这两方面的分析以找到更 为准确的变化规律，以完成预测。 本文利用聚类法和单因素方差分析，综合考虑了地理因素、城市绿化率、工 业废气排放量及机动车保有量对空气质量的影响。 利用 MATLAB 软件完成层次分析法的计算，得到 2009 年 10 城市的空气质量 排名。拉萨的空气质量最好，乌鲁木齐的空气质量最差，虽然成都和杭州的年均 API 值相近，但成都的空气质量优于杭州。 通过建立季节、趋势模型，运用线性回归法与指数平滑法等方法，得到 2010 年秋季的季均 API 值为 72.29，再通过已知的 09 年 9、10 月的 API 值估算出 11 月份的 API 值为 80.03。与 09 年 11 月的 API 值 97.7 有所降低，空气质量较为 好转。 在分析空气质量影响因素时，运用聚类分析法对 10 个城市的 API 值进行分 析进而可以分析出地理因素是影响空气质量的主要因素。 通过单因素方差分析绿 化率、 工业废气排放及机动车保有量对空气污染物的影响可以看出工业废气的排 放是影响空气中 SO2 含量的主要因素，机动车保有量的增加会导致空气中 NO2 及 可吸入颗粒物含量的增加，城市绿化率的增加可降低空气中的 NO2 浓度、改善环 境。 本文综合利用了层次分析法，线性回归法，指数平滑法，聚类分析法及单因 素方差分析等方法，能定量预测出短期内的空气质量总体情况，并定性分析出影 响空气质量的主要因素。 关键词：层次分析法、聚类分析法、线性回归法，空气质量预测，MATLAB
基于聚类分析的北京市空气质量时空分布研究
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。
基于实例的系统聚类分析法在环境空气质量评价中的应用
系统 聚类分 析方 法 的基本 原 理是首 先按 一 定 的 原则 对研究 区环 境空 气 进 行 监 测 布 点 ， 一 个 测 点 每 作 为一个 样本 ， 每个 样本 均 由若 干要素 组 成 ， 表 该 代
区域 的环 境 空气 质 量 水 平 ， 果 有 ｍ 个 样 本 ， 先 如 首
环境 综合 整 治 的前 提 。 目前 ， 环 境 空 气 质 量 评 价 对
一
１ 系统 聚 类分 析 方 法
１ １ 系统 聚类 法的 基本原 理 ．
般 采 用 国颁 《 境 空气 质 量 标 准 》 空 气 中某 种 环 将
污染 物 的浓 度值 与 国颁 标 准 值 逆 行 比较 来 分 类 … ， 其 不足 之 处是没 有考 虑不 同等级 的多种 污染 物 对 分 类 的 共 同 影 响。 运 用 系 统 聚 类 法 中 的 最 短 距 离 法 【 ， 合考 虑各 因素 对环 境 空气 质 量 的影 响 ， 相 ２综 Ｊ 将
近污染 区域逐步归并 ， 将区域环境质量划分为若干
类型 ， 从而 为制 定 合 理 的 环 境 整 治 与 管 理 策 略 提 供
是 ｍ个 样 本 各 自成 一 类 ， 就 是 每 个 区 域 自成 一 也 类， 然后 规定 类与类 之 间 的距 离 ， 选择 距 离最 小 的两
科学依据 ， 也为 区域的合理发 展作指 导。本文 以天
ｅ ｖｒ ｎ ｎ ｏ ｒ ｈ ｎ ｉ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌｍｅ ｕ ｅ ｄ ｅ ｖｒ ｎ ｅ ｔ ｌｎ ｉ ｇ ｎ ｉ ｍｅ ｔ ｍｐ ｅ ｅ ｓ ｖ ｏ ｔｏ ａ ｒ ｓ ａ ｎ ｉ ｍ ｎ ａ ｐ ａ ｎ ｎ ． ｏ ｃ ｓ ｎ ｏ ｌ
Ｋ ｅ ｒ ｓ ｈｅａｃ ｉａ ｌｓｅ ｎ ｔｏ ｖｗｏ ｄ ： ｉｒｒｈｃ ｌｃｕ ｔｒ ｇｍｅ ｄ；ａｒｅ ｖｒ ｎ ｅ ｔ ｖ ｌａ ｏ ｉ ｈ ｉ ｎ ｉ ｍ ｎ ；ｅ ａｕ ｔ ｎ ｏ ｉ
中国各城市空气质量的聚类分析
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
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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基于回归和聚类的青岛市空气质量分析
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。
基于灰色聚类方法的城市空气质量分析
ａ ｉ ｒ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｇ ｒ ｅ ｙ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎｇ；ｗｈｉ ｔ ｅ ｎ ｉ ｎ ｇ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｆ ｕ ｎｃ ｔ ｉ ｏ ｎ；ａ ｉ ｒ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ；ｃ ｌ ｕｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
１ 灰色聚类方法
在实际问题中， 每个观狈 ４ 对象都具有多个指标特征 ， 难 以进行准确的分类 ， 灰色聚类是根据灰数的
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ ０５ － － ２ ８
作者简 介： 夏亚荣（ １ ９ ８ ３ 一 ） ， 女， 陕西西安人 ， 西安文理学院数 学与计算 机工程 学院助 教 ， 硕士， 主要从事基础数学 的教学与研究．
第 ４期
夏 亚荣： 基 于灰 色聚类 方 法的城 市空 气质量 分析
ｌ ０ ９
白化 权 函数将 聚类对 象 对 于不 同指 标所 拥有 的白化数 按几 个 灰类 进 行 聚合 ， 得 出观 测 对象 对 于各 个灰 类 的聚类 系数 ， 然后 按最 大 隶属 原则 确定 聚类 系数 所属 的类别 ， 从 而将 观测 指标 或观 测对 象划分 为若 干
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基于聚类分析法的空气质量分析
摘要：本文利用聚类分析法研究深圳市各区的空气质量问题，
就主要污染物so2、no2、pm10、co和o3等进行分析，得到各污染物含量之间的关系，以及其相关性程度，从中找到污染程度相当的主要地区，结合其地理位置，从而判断其主要污染源，对同一类地区用相同的方法进行集中治理。
关键词：聚类分析空气质量集中治理污染源
based on clustering analysis of air quality analysis
wang shuai
(college of mechanical engineering, south east university, nanjing, 211189)
abstract: this paper make use of cluster analysis method to study the district shenzhen city air quality problem, the main pollutant so2, no2 and pm10 readings - which were taken, co and o3 undertake an analysis, get the relationship between the content of each pollutant, and the correlation degree, find the main area is polluted, combined with its geographical position to judge the main pollution sources, to the same kind of area with the same method for centralized management.
keywords: clustering analysis; air quality; centralized management; pollution sources;
中图分类号：q938.1+4文献标识码： a 文章编号：
由于空气的扩散作用，导致对空气环境的治理有一定的盲目性，不能做到对症下药，导致效果不佳。
将空气检测数据进行聚类分析找出污染问题相近的区域进行其中治理，使方案更加有针对性。
1 数据来源
本文所有的数据都收集自深圳市环境空气质量时报.空气质量
时报对深圳各区的空气主要污染物的浓度进行检测，进行评级。
2 聚类分析
聚类分析方法聚类分析方法聚类分析方法聚类分析方法聚类分析关注于根据一些不同种类的度量构造一些相似的对象组成的群体。
关键的思想去确定对分析目标有利的对象分类方法。
在聚类分析前，首先把数据标准化为z-分数，采用系统聚类(hierachical cluster) 方法，用音差平方和法(ward法)计算欧几里得(eudlidean)距离。
聚类分析依据的基本原则是：直接比较样本中各事物之间的性质，,将性质相近的归为一类，而将性质差别比较大的分在不同类。
也就是说，同类事物之间的性质差异小，类与类之间的事物性质相差较大。
其中欧式距离在聚类分析中用得最广，它的表达式如下：其中xik表示第i个样品的第k个指标的观测值，xjk表示第j个样品的第k个指标的观测值，dij为第i个样品与第j个样品之间的欧氏距离。
若dij越小，那么第i与j两个样品之间的性质就越接近。
性质接近的样品就可以划为一类。
当确定了样品之间的距离之后，就要对样品进行分类。
分类的方法很多，本节只介绍系统聚类法，它是聚类分析中应用最广泛的一种方法。
首先将n个样品每个自成一类，然后每次将具有最小距离的两类合并成一类，合并后重新计算类与类之间的距离，这个过程一直持续到所有样品归为一类为止。
分类结果可以画成一张直观的聚类谱系图。
3. 问题分析
3.1分析方法
本调查所采用的是聚类分析法，通过spss软件进行统计分析。
对问卷进行统计处理得到原始数据表（见表1）。
利用spss软件得到聚类成员（见表2）和聚类中心（见表3）。
同时进行r型聚类即对变量进行分类（见表4）。
表1 原始数据
表2 聚类成员
表3 聚类中心
表4 聚类表
图1树状图
3.2结果分析
由聚类分析的计算结果可以看出,原变量之间的差异不大 ,根
据表2所示可知，污染区域可以分为两类，第一类包含16个区域，第二类有两个区域即盐山和葵涌，由聚类中心（表3）可以看出，第一类是以so2、no2、pm10为主要污染物的区域，而第二类则以o3为主要污染物。
从表4可以看出各类中各区域之间的相近程度。
从图1中可以更为直观的看出福永、光明、横岗、观澜和沙井，相近程度更大，而宝安、龙华和华侨程度相近。
南油、荔园和荔香相近。
图中线条长度表示相近程度。
4 结论
聚类分析法表明，可以将全市分为两个大的空气质量区，一区中的十六个区域，主要治理so2、no2、pm10为主，而二区以o3的治理为主。
由于空气的扩散作用可知，某一区域的作用会影响到周围一大片区域的空气环境，所以可以结合所属于同一类的区域之间的地理位置关系和该区的主要污染物，对区域内的主要污染源进行排查，从而准确找到相关问题的根源，避免了盲目性。
参考文献(reference)
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[3]王学仁,王松桂.实用多元统计分析[m].上海:上海科技出版社.1990.270-272.
[4]方开泰.实用多元统计分析[m].上海:华东师范大学出版
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[5]李冬梅，陈军霞.聚类分析法在公交网络评价中的应用[j].河北科技大学学报.2012(3)
[6]张钰红，刘万荣.因子分析与聚类分析在毕业论文成绩评定中的应用[j].湖南城市学院学报.2009(1)
[7]曾峰,肖宁,李智.应用聚类分析法确定沥青路面预防性养护方案[j].华南理工大学学报．2008(6)．。