基于快速聚类方法分析常州市区PM_2.5的统计特性

来源：环境科学杂志2016年第1期北京时间：

作者：王振,余益军,徐圃青,李艳萍,夏京,殷磊

单位：常州市环境监测中心, 常州 213001,常州市环境监测中心, 常州 213001,常州市环境监测中心, 常州 213001,常州市环境监测中心, 常州 213001,常州市环境监测中心, 常州 213001,常州市环境监测中心, 常州 213001

摘要：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、PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5来源明显不同，类1中PM_2.5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PM_2.5有着复杂的来源.

关键词：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,