近年来我国多地区的工业发展导致空气质量状况日趋下降,为了建立有效的区域空气质量监测体系,空气污染物关键传播路径挖掘就显得尤为重要,这对空气质量预测产生重要影响。基于以上目的,本文提出一种构建空气污染物传播网络模型的方法,并在此模型的基础上应用聚类算法实现空气污染物关键传播路径挖掘,揭示空气污染物的传播规律,并利用结果采取有效污染防控措施,改善空气质量。首先,本文为探究空气污染物的传播规律,分别对空气质量的时间分布变化和空间分布变化进行分析,找到影响污染物传播的主要因素,提取污染物主要传播特征,为本文挖掘污染物关键传播路径和验证关键传播路径的有效性提供理论支撑。其次,基于污染物的主要传播特征建立一种反映局地污染物传播能力的度量指标,以该指标刻画局地污染物的传播关系,构建空气污染物传播有向加权复杂网络模型,将监测站点抽象为网络节点,传播关系抽象为网络路径,气象因素和地理因素决定了网络路径的复杂性。再次,基于构建的污染物传播网络模型,建立挖掘污染物关键传播路径的聚类算法。针对传统AP聚类算法聚类粒度受偏向参数影响的问题,提出改进的IAP聚类算法,通过引入传播路径间的标准互信息,合理控制聚类粒度输出;针对传统AP聚类算法执行速度慢的问题,在IAP算法的基础上利用Concurrent.Futures并行开发框架提出改进的CFAP聚类算法,通过并行优化,提高算法的执行速度。根据聚类分析结果,筛选出自出一类的离群点,其余聚类中心即为污染物关键传播路径。该关键传播路径在保证局地明显传播关系的情况下,具有一定的代表性。最后,对本文提出的方法进行实验分析,验证了构建的空气污染物传播网络具有明显的复杂网络无标度特性;通过对挖掘得到的空气污染物关键传播路径进行评估分析,验证了本文所提出算法的有效性,挖掘得到的关键传播路径具有合理性。