基于PM2.5监测点空间聚类的关中五市空气污染区域识别
区域大气污染联防联控是空气质量管理的重要举措,准确识别空气污染区域对联防联控措施有重大意义.本研究采用陕西省关中五市(西安、咸阳、宝鸡、渭南、铜川)国控和省控全部90个监测点的小时级PM2.5浓度监测数据,运用邻接约束层次聚类方法对监测点进行空间聚类,并利用泰森多边形和曲线平滑等技术识别空气污染区域.结果表明:①关中五市空气污染存在跨行政区划的区域性特征,本研究识别出2个特征显著不同的空气污染区域(区域1和区域2);②区域2的PM2.5浓度在统计上显著高于区域1,且重度和严重污染天数也显著高于区域1;③空气污染区域与地形特征关系密切,区域1均为高海拔区县,而区域2均为低海拔区县.依据空气污染区域的不同特征,在区域污染程度存在显著差异时,应当采取不同等级的污染防控措施,以减少对关中五市43%的国土面积、23个区县、639万人及3355亿元国内生产总值的影响,使区域空气污染防控措施更加科学、合理与精准.同时,空气污染区域的划分对缺失数据和不同空气污染等级表现稳健.
污染区域识别、空间聚类、PM2.5、空气质量、区域管理、关中
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X51(大气污染及其防治)
国家重点研发计划No.2017YFC0212501
2021-04-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
797-805