基于函数型聚类的重庆市主城区PM2.5防治区域划分

空气污染对人类的健康和环境有重要影响，对空气质量进行管理可以有效预防空气污染对人类健康和环境造成的危害。细微颗粒物(PM_2.5)在空气质量数据中对环境质量的影响最大，因此对其防控具有重要意义。由于划分防治区域是实施防控的重要前提，因此文章针对重庆市主城区17个监测站点的PM_2.5日均浓度数据，在采用7种插补方法修复PM_2.5缺失数据的基础上，分析其时空分布特征，并利用函数型聚类方法(Functional Nonnegative Matrix Factorization,FNMF)合理地划分PM_2.5防治区域，进一步分析重庆市不同区域的空气质量特征。研究结果表明，重庆市主城区可划分为3类PM_2.5防治区域，且各区域冬季污染严重，空间分布与城区经济发展相关，呈现出由北向南污染愈发严重的趋势。