当前世界环境

点₁₀(空气动力学直径小于10微米的颗粒物)由于其对人体健康的影响一直受到科学界的关注。预测点₁₀集中对早期预防措施至关重要，特别是对哥打京那巴鲁等城市。时间数据聚类可以通过对时间范围内的数据进行分组来提高预测模型的准确性。然而，在哥打京那巴鲁，时间数据聚类的必要性尚未得到研究。目标。本研究比较了气象因子和污染物因子对PM的影响意义₁₀聚类和非聚类数据的变化。方法。这项研究集中在沙巴州的哥打京那巴鲁。气象因子(Ws, Wd, Hum, Temp)和污染物因子(CO₂,没有₂阿,_3.,所以₂下午,₁₀)的数据作为本研究的数据来源。在用季风聚类对缺失数据进行聚类之前，先用最近邻法对缺失数据进行估算。使用主成分分析(PCA)对非聚类和聚类数据集进行分析，以检查影响PM的因素的显著性₁₀浓度。发现。主成分分析结果表明，时间聚类对PM的变化影响不显著₁₀浓度。对于所有数据集，湿度和x分量风速在PC上的因子负荷最高₁和电脑₂分别。进一步的二维回归统计分析表明，湿度(ρ = -0.60±0.20)和温度(ρ = 0.63±0.11)与PM有中强相关₁₀浓度。这可能是由于湿度高，温度和湿度之间有很强的负相关关系(ρ = -0.91±0.03)。x分量和y分量风速与PM的相关性较弱₁₀， ρ值分别为0.09±0.14和0.24±0.18，这可能与粒子分散方向的变化有关。傅里叶分析进一步证实了这一结果，表明人类活动是PM变化的主要影响因素₁₀浓度。

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