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ISSN: 2333-9721
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环境科学  2016 

基于快速聚类方法分析常州市区PM2.5的统计特性

Keywords: 常州市区 六项基本污染物 统计特性 快速聚类分析 PM2.5分类

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Abstract:

运用统计方法研究常州市区2013~2014年6个国控点六项基本污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10)月平均浓度变化,结果表明,除O3外,其它五项污染物月平均浓度夏季较低冬季较高. 颗粒物与风速之间的关系为PM2.5浓度随风速的升高一直降低,PM10随风速的升高浓度先降低后升高. 采用快速聚类分析(k-means)并运用SWV和DIV指数对六项基本污染物进行分类,得到4个样本分类. 与依据颗粒物化学成分或粒径谱对PM进行源解析方法不同,本研究更多是从PM2.5与其它污染物相关关系以及污染程度等角度按照欧式距离进行分类. 不同类中PM2.5来源明显不同,类1中PM2.5与化石燃料燃烧排放密切相关,类2与O3密切相关,类3与城市不完全燃烧排放、区域灰霾污染密切相关,类4可以归类于城市“背景”类. 快速聚类分析结果也表明常州市区PM2.5有着复杂的来源

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