胡锡健， 李妍琳， 石小平

(新疆大学数学与系统科学学院， 乌鲁木齐 830046)

在中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段过程中，环境治理和污染防治是一道重要关口。近年来，推进大气污染防治工作卓有成效,京津冀地区空气质量显著提升，长三角、珠三角地区空气质量持续达标，汾渭平原却成为中国空气污染最严重的区域之一，引起国家和社会的高度重视[1]。2018年7月，在《打赢蓝天保卫战三年行动计划》中，汾渭平原被纳入环境污染三大重点防控区域之一，成为蓝天保卫战的“主战场”。

汾渭平原能源结构以煤为主，煤炭在能源消费中占约90%，远高于全国平均水平(60%)，煤烟型污染特征明显，大气中的主要污染物有二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物等,这不仅对健康带来了很大的危害，还影响着人们的正常生活。

大气污染状况与当地的气象条件有着密切的关系。缪明榕等[2]分析了南通市2018年大气污染物与气象因素的关系。张岳军等[3]、张连华等[4]分别对汾渭平原SO2和NO2进行时空分布特征分析，研究该区域的SO2、NO2的污染状况，全面了解汾渭平原SO2、NO2的时空变化特征，对有效治理大气污染具有重要意义。

气象数据在时间尺度上有明显的函数特征，汾渭平原11个城市的逐时气温数据一年有9万多条，面对如此庞大的数据集，传统的数据分析方法不能对这些数据直接处理。函数型数据分析(functional data analysis，FDA)方法专门针对此类数据，采用平滑方法将其拟合成曲线再进行分析。Ramsay[5]于1982年率先提出一种全新的数据分析思路——函数型数据分析；……