随着经济的快速发展,我国的大气污染问题日益严重。大气污染对人民群众的身体健康和生活质量造成显著的影响。尽管政府投入了巨资治理大气污染问题,但是由于我国地域辽阔,建立完善健全的空气质量监测体系比较困难,因此导致现有的空气质量监测体系无法及时并且全面的监测当前的大气污染状况。已有许多研究人员对大气污染进行了研究,目前认为污染主要受两方面因素的影响,一方面是污染源的排放,另一方面是外来污染物的输送。污染源的排放可以通过对污染源的监测来研究其对大气污染情况的影响,而外来污染物的输送问题一直是大气污染成因分析的难点。目前对污染物外来输送的研究大多基于空气质量模型,该模型更加关注气象因素对污染物输送的影响,在气象条件不明显的情况下,很难挖掘污染物传播路径。也有研究人员通过数据挖掘的方式研究不同地区的污染物数据之间的因果关系,来挖掘传播路径,该方法更多针对监测到的污染物数据信息,如果不同地区污染情况相似,仅通过数据挖掘很容易挖掘到虚假的传播路径。针对以上情况,本文提出一种大气污染传播路径挖掘方法。该方法能够结合气象因素挖掘对污染物传播有利的传播通道,并对根据传播通道挖掘结果挖掘大气污染传播路径,相对于已有的传播路径分析方法,该方法结合了气象因素分析和数据挖掘技术方法的优点,挖掘得到的路径具有更高的可解释性。并且根据大气污染传播路径挖掘结果提出了一种重要传播节点挖掘方法,该方法能够根据挖掘得到的大气污染传播路径的特点挖掘重要的传播节点。具体研究内容如下:第一,通过分析影响大气污染传播的气象因素和地理因素,提出了一种量化分析大气污染传播通道的函数,通过该函数可以挖掘不同区域之间的传播通道,并通过建立大气污染传播通道网络来研究区域内的传播通道情况和进行下一步研究。第二,本文提出了一种基于格兰杰因果关系检验的传播路径挖掘方法,并通过该方法检验不同区域大气污染物浓度数据的因果关系,从而挖掘大气污染传播路径。该方法能够针对研究目标长期、高频的特点进行挖掘,并且能够量化分析传播路径,具有较好的可解释性。第三,重要传播节点是一个区域内频繁传播污染物的站点,挖掘重要传播节点对大气污染防治工作具有重要意义。为此,本文提出了一种大气污染重要传播节点挖掘方法—PRStation算法。该算法结合了大气污染传播路径的方向性特点和本文提出的量化传播路径方法,对区域内的站点进行评分,从而挖掘重要的传播节点。最后,本文通过搜集的北京市气象数据和空气质量监测站地理位置数据以及监测的大气污染数据,对北京市大气污染最为严重的3种主要污染物O3,PM2.5和PM10使用了本文提出的方法,对大气污染传播路径和重要传播节点进行了研究和分析。