《表1 9个区域所在位置：基于卫星遥感AOD的华北地区2003—2014年PM_(2.5)浓度时空分布特征》

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《基于卫星遥感AOD的华北地区2003—2014年PM_(2.5)浓度时空分布特征》

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影响AOD反演PM2.5效果的重要因素是AOD数据的缺失。由于卫星观测数据大量缺失，必须对缺失的数据进行补充，而补充数据的前提则是对研究区进行空间聚类。空间聚类分析结果如图2，表1对9个区域所在位置进行了具体分析，结合EOF分析的结果可看到，区域7为污染情况最严重的区域，区域5、区域8和区域6的污染情况仅次于区域7；区域4为污染情况快速减少的区域；区域9是污染较少的区域；区域1、区域2、区域3则是污染最少甚至可说几乎没有污染的区域。9个小区域内的各个观察点PM2.5浓度的相关系数显著高于区域外的各个点，且在该区域与其他区域的分界处相关系数快速下降，说明这几个区域内部一致性较高，区域聚类效果较好。