大气污染区域联防联控是当前大气污染防治的有效手段之一。识别大气污染在一定程度上的时空分布特征是进行精细化的大气污染区域联防联控的前提条件。

图1. 客观分区法流程图

中国科学院大气物理研究所葛宝珠和姚雪峰博士基于2013-2017年中国环境监测总站大气环境数据监测网1496个地面站点的细颗粒物PM2.5日均浓度数据，采用了包括REOF主成分分析、CAST和K-medoids 聚类分析方法，并自主发展了基于地理信息的类别修正模型和行政区域划分方法，构建了一整套针对PM2.5浓度时空分布特征的全国污染分区客观识别方法（Affinity Zone Identification Approach, AZIA）。

图2.中国PM2.5污染分区

与传统的气候和污染分区方法相比，该方法利用数学统计模型并结合自然地理信息自动调整，完全实现了客观化和自动化。利用该方法将中国分成了17个区域，为中国大气污染防治及联防联控工作的布置提供了有效的科学手段。

图3.高性能计算服务器上搭载海量数据处理的分区模型

【文章信息】

Yao, X., Ge, B.,＊ Yang, W., Li, J., Xu, D., Wang, W., Zheng, H., and Wang, Z.: Affinity zone identification approach for joint control of PM2.5 pollution over China, Environmental Pollution, 265, 115086, https://doi.org/10.1016/j.envpol.2020.115086, 2020.