【摘 要】
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基于2015-2019年黄河沿线71个主要城市空气质量指数(AQI)和社会经济数据,采用探索性数据分析方法探究了空气质量时空及集聚特征,构建了空气质量的社会经济影响指标体系,引入BP神经网络改进DEMATEL模型,探讨了空气质量的关键影响因素及因素间相互影响关系,结果表明:(1)黄河沿线城市AQI空间上总体呈“东高西低”,且有显著的高、低值集聚特征。(2)空气质量季节上总体呈“夏优冬差,春秋居中”。(3)工业烟粉尘排放量、人均GDP为强驱动因素,是调控空气质量的根本性因素;工业用电总量、公路货运量为强特征
【机 构】
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郑州大学水利科学与工程学院,郑州大学地球科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“空间数据流的概念漂移问题研究”(41571394),郑州大学高层次人才科研启动项目“地理时空大数据(流)异常事件检测与预测建模关键技术研究”(237-32310319)。
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基于2015-2019年黄河沿线71个主要城市空气质量指数(AQI)和社会经济数据,采用探索性数据分析方法探究了空气质量时空及集聚特征,构建了空气质量的社会经济影响指标体系,引入BP神经网络改进DEMATEL模型,探讨了空气质量的关键影响因素及因素间相互影响关系,结果表明:(1)黄河沿线城市AQI空间上总体呈“东高西低”,且有显著的高、低值集聚特征。(2)空气质量季节上总体呈“夏优冬差,春秋居中”。(3)工业烟粉尘排放量、人均GDP为强驱动因素,是调控空气质量的根本性因素;工业用电总量、公路货运量为强特征
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