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      基于多元統(tǒng)計和聚類分析的浙江省水質(zhì)評價

      2020-12-28 11:47:33劉穎
      安徽農(nóng)學通報 2020年22期
      關(guān)鍵詞:聚類分析浙江省

      劉穎

      摘 要:為了評價浙江省地表水質(zhì)情況,根據(jù)2017—2020年浙江省地表水日監(jiān)測數(shù)據(jù),分別用多元分析和聚類分析對水質(zhì)進行多方位、多因素的研究。結(jié)果表明,自2017年開始,浙江水質(zhì)級別、單因子污染情況等都得到了不同程度的好轉(zhuǎn),到2020年4月水質(zhì)級別全部控制在5類以內(nèi),且沒有污染因子。

      關(guān)鍵詞:水質(zhì)級別;多元分析;聚類分析;浙江省

      中圖分類號 S273.3;X824文獻標識碼 A文章編號 1007-7731(2020)22-0145-02

      2012年浙江省環(huán)境公報數(shù)據(jù)顯示,全省地表水總體水質(zhì)為良,江河干流總體水質(zhì)量基本良好,部分支流和徑流域鎮(zhèn)的局部河段仍存在不同程度的污染。浙江省有32個省控地表水斷面劣五類,錢塘江、曹娥江、甬江、椒江、甌江、飛云江、鰲江、苕溪等8大水系以及京杭運河等均受到了不同程度的污染。為此,浙江省政府先后于2013年和2017年分別提出了“五水共治”和“剿滅劣五類水”等政策,對浙江省水質(zhì)提出了具體的要求。本文通過多元分析和聚類分析法對浙江省地表水質(zhì)進行了評價分析,找出同類水質(zhì)的規(guī)律和內(nèi)在相關(guān)因素,以期為浙江省水質(zhì)的檢驗提供科學依據(jù)。

      1 數(shù)據(jù)來源

      本研究采用是浙江省2017—2020年地表水日監(jiān)測數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中每個月都會不同程度的缺失一些日期的數(shù)據(jù),2019年1—4月的數(shù)據(jù)則是完全缺失。數(shù)據(jù)中包含的水質(zhì)指標有pH值、溶解氧、化學需氧量、氨氮、總磷等監(jiān)測數(shù)值。監(jiān)測數(shù)值的評價標準按照《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》(GB3838-2002)的相關(guān)規(guī)定執(zhí)行。

      2 研究方法

      2.1 層次聚類分析法 層次聚類法(HCA)是聚類分析法中使用最多的一種,是把相似或相近的對象歸并成類,主要研究如何度量相似性和構(gòu)造聚類的具體方法,包括“R聚類-指標聚類”和“Q聚類-樣本聚類。其中,R聚類可以在某些變量中選擇出具有代表性的變量,Q聚類可以在聚類過程中發(fā)現(xiàn)具有共同屬性的樣本[1-4]。本文考慮同一站點的監(jiān)測指標進行聚類,找出水質(zhì)的規(guī)律和原因。相似程度包括樣本間距離和組間距離2類,文中對這2類距離兩兩組合進行聚類分析,并計算相應(yīng)的復(fù)合相關(guān)系數(shù),相關(guān)系數(shù)越趨于1,說明聚類的效果越好,所以選擇相關(guān)系數(shù)最大的距離組合。本研究采用的是絕對距離(式1)和重心距離(式2)。

      3 結(jié)果與分析

      3.1 多元統(tǒng)計水質(zhì)特征 本文采用的日監(jiān)測數(shù)據(jù)包括水質(zhì)類別、主要污染因子、pH值、溶解氧、化學需氧量、總磷、氨氮、監(jiān)測日期等指標。數(shù)據(jù)中水質(zhì)類別分為1~6類,經(jīng)過對比和觀察發(fā)現(xiàn),水質(zhì)類別數(shù)字越大,水質(zhì)越差,所以對水質(zhì)類別為6的監(jiān)測值進行分析,統(tǒng)計出水質(zhì)類別為6的站點所占的比例,選擇數(shù)據(jù)比較完整的、6類水質(zhì)出現(xiàn)頻率最高的S1站點做多元統(tǒng)計分析[5-6]和聚類分析[3-5],其中S1站點的水環(huán)境功能區(qū)劃標準為Ⅳ。按年份分別統(tǒng)計出水質(zhì)級別為6的監(jiān)測記錄,得出2017—2020年劣5類水的比例;按照超出水環(huán)境功能區(qū)劃標準的監(jiān)測記錄,得出2017—2020年不滿足水環(huán)境功能區(qū)劃標準的比例,其結(jié)果見圖1。由圖1可知,劣5類水的比例呈逐年下降趨勢,且2017年下降的速率最快。不滿足水環(huán)境功能區(qū)劃標準的比例從2017—2020年總體在下降,但是在2019年出現(xiàn)了輕微反彈。

      3.2 聚類分析水質(zhì)特征 由于pH值在《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》沒有具體的水質(zhì)類別界限,所研究的數(shù)據(jù)中pH值位于6~9時則滿足Ⅴ類水以內(nèi),且日監(jiān)測數(shù)據(jù)中所有站點的污染因子均為出現(xiàn)pH值和化學需氧量,所以本文研究的水質(zhì)指標為溶解氧、總磷和氨氮。采用Z-score方法根據(jù)式(3-4)對日監(jiān)測數(shù)據(jù)進行標準化[3-4]。對S1站點的溶解氧、總磷、氨氮等3個指標的標準化后的數(shù)據(jù)進行聚類分析。變量之間的距離采用的5種距離和不同類之間的5種距離兩兩組合進行聚類分析,選擇復(fù)合相關(guān)系數(shù)大的一種組合。以S1站為例,得到當選擇絕對距離和重心距離時,復(fù)合相關(guān)系數(shù)最大,值為0.8438。對S1站842條有效記錄進行聚類分析,當聚類成20類時,大量的數(shù)據(jù)集中在了3類里,這3類分別含有432條記錄(記作G1)、162條記錄(記作G2),119條記錄(記作G3)。剩下的17類中含有的記錄數(shù)分別在1~23,與前面3類含有的記錄相差甚遠,僅對G1、G2、G3這3類中的日監(jiān)測數(shù)據(jù)進行分析。

      3.2.1 G1類 這一類所對應(yīng)的水質(zhì)類別位于4~6,其中水質(zhì)類別為4的記錄有135條,水質(zhì)類別為5的記錄有116條,水質(zhì)類別為6的記錄有181條。從年份來看,這一類的數(shù)據(jù)遍布于2017—2020年,其中2017年138條記錄,2018年159條記錄,2019年115條記錄,2020年20條記錄,分別占全年所有記錄數(shù)的比例如圖2所示。從污染因子來看,這一類中僅有3.9%的數(shù)據(jù)沒有污染因子,剩下的96.1%的數(shù)據(jù)含有污染因子,幾乎3種水質(zhì)指標全部為污染因子,其中溶解氧為污染因子出現(xiàn)的次數(shù)最多。

      3.2.2 G2類 這一類所對應(yīng)的水質(zhì)類別位于3~6,其中6類水僅為4條記錄。從年份來看,這一類的數(shù)據(jù)全部屬于2018—2020年,其中2018年43條記錄;2019年33條記錄;2020年86條記錄,分別占全年所有記錄數(shù)的比例如圖2所示。從污染因子來看,這一類中的監(jiān)測數(shù)據(jù)中有62.3%的數(shù)據(jù)是沒有污染因子,剩下的37.7%的數(shù)據(jù)中污染因子為1種或者2種。

      3.2.3 G3類 這一類所對應(yīng)的水質(zhì)類別全部為6,即水質(zhì)全部為劣五類。從年份來看,其中59條記錄屬于2017年;56條記錄屬于2018年;僅4條記錄屬于2019年;屬于2020年的記錄為0,分別占全年所有記錄數(shù)的比例如圖2所示。從污染因子來看,這一類中的監(jiān)測數(shù)據(jù)100%全部含有污染因子,且污染因子為3種水質(zhì)指標,甚至還出現(xiàn)了高錳酸鉀。

      從這3類的分析來看,G1類屬于水質(zhì)情況尚可,但是某一項水質(zhì)的單因子污染情況比較嚴重的一類,這類水質(zhì)在治理的過程中出現(xiàn)了反復(fù)波動,但總體趨勢是逐漸好轉(zhuǎn)的;G2類屬于水質(zhì)較好,且單因子污染幾乎沒有的一類,隨著年份的增加,這一類水質(zhì)正逐漸增加,且增加的速率在加快;G3類屬于水質(zhì)比較差,且單因子污染情況比較嚴重的一類,隨著年份的增加,這一類水質(zhì)在逐漸減少。

      4 結(jié)論與討論

      本研究結(jié)果表明,無論是多元統(tǒng)計分析還是聚類分析,都能很好的展示S1站點從2017—2020年水質(zhì)在不斷的好轉(zhuǎn),水質(zhì)從2017年有89.35%的水質(zhì)級別為6的水上升到2020年的3.36%,到2020年90%的水質(zhì)達到水環(huán)境功能區(qū)劃標準。

      將多元統(tǒng)計和聚類分析的方法用于分析擁有大量數(shù)據(jù)的水質(zhì)分析,將800多個樣本分為20組,在方差分析結(jié)果可靠的情況下,多方面、大尺度地分析了S1站點的水質(zhì),能夠從眾多的數(shù)據(jù)中找出內(nèi)在的規(guī)律和聯(lián)系。

      參考文獻

      [1]鄭澤豪.基于聚類分析水質(zhì)指標相關(guān)性研究[J].廣東水利水電,2020(5):59-62.

      [2]馬振,周密.聚類分析在秦淮河水質(zhì)指標相關(guān)性研究中的應(yīng)用[J].水文,2018,38(1):77-80.

      [3]張旋,王啟山,于淼,等.基于聚類分析和水質(zhì)標識指數(shù)的水質(zhì)評價方法[J].環(huán)境工程學報,2010,4(2):477-480.

      [4]劉波.基于基于改進的灰色聚類分析方法的區(qū)域淺層地下水水質(zhì)綜合評價研究[J].水土保持應(yīng)用技術(shù),2017(5):1-3.

      [5]賈潔.基于多元統(tǒng)計分析方法的湟水質(zhì)量變化及調(diào)控對策[J].能源與環(huán)保,2019,41(2):107-110.

      [6]唐國平,陳德超,黃振旭,等.基于多元統(tǒng)計和水質(zhì)標識指數(shù)的丹金溧漕河溧陽段水質(zhì)評價研究[J].蘇州科技大學學報(自然科學版),2017,34(4):70-75. (責編:張宏民)

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