基于函数型数据聚类的京津冀空气污染特征分析

发布时间：2019-10-16 08:15

【摘要】：近年来,京津冀地区的空气污染问题受到高度关注,为探讨该地区空气污染的特征,文章采用函数型数据的聚类分析方法对空气质量指数(AQI)进行研究。首先将空气质量指数变化曲线,通过函数型数据的主成分分析进行降维,其次将主成分基系数进行K-均值聚类,最后利用Arc GIS9.3将京津冀地区空气污染的聚类结果在地图上直观实现。结果表明,京津冀地区空气污染在空间上可划分为4类典型区域,呈现由北向南逐渐加重的趋势;在时间分布上有明显的相似性,具有显著的季节特征。
【作者单位】： 郑州工程技术学院信息工程学院;首都经济贸易大学统计学院;海南大学经济与管理学院;
【基金】：北京市自然科学基金资助项目(9172003) 全国统计科学研究计划项目(2013LZ13) 海南省哲学社会科学规划课题(HNSK(2c)15-41) 海南大学科研启动基金项目(kyqd1530) 北京市教育委员会社会科学研究计划项目(SM201310038007)
【分类号】：X51

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本文编号：2549886