胡秋灵, 郭 帅

(陕西师范大学 国际商学院,陕西 西安 710119)

近年来,我国经济社会的高速发展带来了不可忽视的环境污染问题,北方地区作为我国空气污染的重灾区,PM2.5污染日益严重．环保部的公报显示[1],2016年，在全国338个地级及以上城市中,仅有24.9%城市的空气质量达到标准．338个城市共发生重度污染2 464天次、严重污染784天次,可吸入颗粒物(PM2.5,PM10)是我国空气污染的主要污染物．持续性的污染天气极大地危害着居民的身体健康[2],而城市群作为我国城市化和工业化的核心区域,面临着更大的环境压力[3]．在城市群空气污染研究领域,我国学者更多地关注京津冀城市群[4—5]、长三角城市群[6—8]和珠三角城市群[9—10],也有少部分学者对山东半岛城市群和辽宁中部城市群的灰霾污染进行了研究[11—12],但绝大多数的城市群都位于我国中东部地区,有关西部城市群的研究较少．其次,在空气污染的研究过程中,关于污染物的时空特征、成分特征与来源解析[13]、影响因素与传导的研究较多[14—15],缺乏对污染物浓度和污染物之间相互关系更深层次的挖掘．基于以上两点,并考虑PM2.5污染对于人体健康以及气候变化的影响,笔者以位于我国西部地区的宁夏沿黄城市群为研究对象,借助空气质量指数(AQI)大数据对城市群污染季PM2.5质量浓度进行统计的同时,利用大数据算法对PM2.5与大气中其他污染物之间的关联规则和序列模式进行挖掘,以期为我国西部城市群的大气污染防治研究提供参考……