基于數據挖掘的城市空氣污染物擴散時空特征研究

韓福財 徐殉 馬偉

摘要：為提升城市空氣污染物擴散時空特征分析效果，提出一種基于數據挖掘的城市空氣污染物擴散時空特征分析方法。從影響空氣污染物擴散的因素入手，模擬區域氣溫分布空間和風場，建立空氣污染物擴散方程，在獲得初始數據后，利用數據挖掘技術對數據聚類處理，統一數據量綱，得到關聯性強的數據集合，利用處理后的數據，計算出空氣污染物的季節指數，經過多次細化計算，得到污染物的月趨勢和日趨勢分析結果。實驗結果表明：面對大氣穩定程度的改變，提出的污染物擴散時空特征分析方法分析誤差小，成分相關性強，整體空間適應性得到了增強。

關鍵詞：城市建設；數據挖掘；空氣污染；擴散影響；時空特征

中圖分類號：X51 文獻標志碼：A

前言

治理城市空氣污染問題的前提，需要了解城市內空氣污染的變化趨勢，在時間上、空間上的擴散情況，采取針對性的措施治理城市空氣污染問題。國內外一些專家學者在空氣污染物擴散的研究上，主要采用一些模型分析大氣污染傳輸路徑，追蹤氣流的變化或氣體移動的方向，實時預測風場的變化，以便掌握空氣中污染物的變化，但是在具體分析上并不完全可靠，在大氣環境改變的情況下，難以保證污染物的后向軌跡分析和潛在污染源分析的可靠，不確定因素比較多。如文獻[2]提到的基于空間插值的分析方法，該方法利用空間插值分析污染物的擴散趨勢，了解污染物質量濃度的變化規律，但這種方法很難適應不同的空間環境。文獻[3]中提到的基于灰度關聯性的分析方法也存在類似的問題，在實際操作上大氣環境的變化會導致關聯度的改變，進而影響分析的準確性，很難適應不同的空間。因此，提出基于數據挖掘的城市空氣污染物擴散時空特征分析，利用數據挖掘技術進一步處理相關數據，解決上述常見的分析方法中存在的問題。