基于函数型聚类的空气污染时空特征分析

杨敏　王世跃　张丹

摘   要：我国经济的飞速发展导致了环境污染问题的加剧。中共十八大报告中提出“美丽中国，永续发展”的理念，将空气质量问题上升到國家层面。针对我国空气质量的状况及研究热点区域，为进一步明确安徽省的空气质量时空分布特征，基于聚类分析，采用K均值聚类分析方法和层次聚类（系统聚类）得出安徽省各市空气质量等级的相似程度，并借助于方差分析对两种分析方法进行显著性检验，最后根据空气质量的相似程度将安徽省各城市进行分类，结果表明，在空间上安徽省16个地级市按空气质量变化可以划分成三个区域，从地图上呈现为由北至南污染状况逐渐转优趋势。

关键词：空气质量;聚类分析;方差分析

中文分类号：X823        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2021）29-0043-03

引言

工业革命在给我们带来财富的同时，也带来了环境污染问题，其中空气污染一直是我国经济发展和城市扩张中的重大问题，在这个快速发展经济和科技的时代，我国因为污染问题放慢了前进的脚步。党的十九大提出的“打赢蓝天保卫战”观点，体现了我国现代化的治理体系以及贴近实际情况而表现出的强大治理能力。加大大气污染治理力度，对我国来说，既是改善人民生活的重大民生工程，更是促进社会发展和经济发展的重大政治任务。一方面体现着国家对生态文明建设的重视，另一方面代表着党中央对建设生态文明的坚定决心和极大信心。

通过资料收集，发现关于空气质量对城市进行地域划分的研究非常少见。叶景山等采用函数型主成分分析法对福建省空气质量指数的影响因素进行分析，同时结合Arc GIS图对其时空分布特征进行描述。郦少将利用函数型数据的聚类分析方法对浙江省空气质量指数进行研究，从而探讨浙江省空气污染的时空特征。从现有文献来看，关于空气质量研究主要存在以下问题：（1）关于空气质量的相关研究侧重于研究引发空气质量的不同因素的相关性，而并未按照不同因素将各城市进行一个相似度划分。（2）关于空气质量的定性研究较多，而借助于一定理论方法进行定量研究的较少。

本文以安徽省16个市作为研究对象，对2013—2019年各市空气质量数据进行采集和处理（数据来源于中国环境监测总站），主要基于函数聚类结果进行分析，将安徽省各地级市按空气污染程度进行分类，并了解分析安徽省时空特征及影响因素。这不仅对更深层次了解我国环境质量现状有积极意义，而且可以为政府等有关部门制定环境治理与防护措施提供有力依据，从而营造一个良好的大气环境和社会环境。

一、研究方法的选择

本文通过采集到的空气质量指数监测数据，对安徽省16个市的空气污染大气进行时空特征分析，截取2013年10月—2019年12月份期间的各项指标数，对空气质量指数监测数据进行分类汇总处理后，再采用聚类分析，根据其空气质量的相似程度将安徽省各城市进行分类，最后采取方差分析对聚类结果的可靠度进行度量。

聚类分析就是将多个对象或者个体按相似程度进行分类。本文以安徽省16个地级市为例，基于聚类分析理论分别引入AQI指数和二氧化硫、一氧化碳、PM10、二氧化氮、PM25、臭氧指标等各项污染物的日均值共7个变量，以城市名标注个案，采用K-均值聚类分析方法和层次聚类（系统聚类）得出安徽省各市空气质量等级相似程度。

其次借助方差分析对两种分析方法结果进行显著性检验。方差分析是一种分析调查或试验结果是否有差异的统计分析方法，分析分类结果的显著性及7个变量对所得结果的显著程度，剔除不关键变量。

二、基于聚类分析研究安徽省空气污染时空特征及影响因素

（一）聚类数的确定

在根据大气污染状况程度对安徽省不同地区进行分类时，由于聚类要素对分类结果的准确性和科学性存在巨大影响，因此首先确定聚类要素为大气污染物含量，然后对其进行处理并将地区确定为聚类对象。

在本次聚类分析中，把PM25日均值、一氧化碳日均值、AQI指数、质量等级、二氧化氮日均值、当天AQI排名、PM102日均值、二氧化硫日均值以及臭氧指标日均值作为聚类分析的指标，利用SPSS软件进行系统聚类，对安徽省16个市2013年10月28日至2019年12月31日数据进行初步的聚类分析，根据聚类结果得到以下分类。

根据初步聚类结果分析，决定把安徽省各地区分成三个类别。

（二）聚类结果分析

利用SPSS软件进行层次聚类操作和K-均值聚类分析的操作，得到聚类结果的谱系图，如图1。

综合聚类分析结果，充分考虑我国大气生态安全的经验和安徽省的实际情况，把安徽省16个市分为三个类别。其中第一个类别包括淮北市、毫州市、淮南市、蚌埠市、芜湖市、马鞍山市、滁州市、宿州市、合肥市、阜阳市、铜陵市这11个市;第二个类别包括安庆市、宣城市、池州市、六安市这4个市;第三个类别由黄山市构成，黄山市独成一类。

第一类质量等级，当天AQI排名，AQI指数和二氧化氮、二氧化硫、PM25、一氧化碳、臭氧指标、PM10各项24小时均值的指标值都比较高，空气质量在安徽省较差;第二类指标值在中等水平，空气质量在安徽省中等;第三类指标值在较低的水平，空气质量在安徽省较好。

观察安徽省地图分布发现，第一类的城市都分布在安徽省的中北部，空气质量较差;第二类的城市分布在安徽省的中南部，空气质量在安徽省在中等水平;第三类城市处于最南部，空气质量较高。

三、基于方差分析进行显著性检验

为研究臭氧指标、PM25、二氧化硫、二氧化氮、一氧化碳、PM10各项空气污染物日均值和AQI指数等因素与上述聚类中分类汇总的结果之间是否具有显著差异，选取单因素方差分析法进行显著性检验，结果如表1。