模糊聚类分析在大庆地区非点源污染负荷中的应用

非点 源 污 染 具 有 随 机 性 、 泛 性 、 后 性 、 伏 性 和 广 滞 潜
研究与控制难度 大等特 点 ， 农业 生产 、 资 源 、 生生 对 水 水 物栖息地 、 流域水 文特征 和人 类的 身体 健康均有严 重 的
影响。
பைடு நூலகம்
下面用多元分析的方法来确定对 象 ｕ ＝（ ｕ …， ） 。 “ ， ｕ 和 “ ＝（ ， “ ， ｕ 之 间的相似程度 ： …， ） ｒ ＝ Ｈ， ∈［ ，］ ｉ Ｒ（ ｌ“） ０ １ ，Ｊ＝１２ …， ，， ｎ
［ 要］ 采 用基 于模糊 等价矩 阵的模 糊 聚类分析 对研 究地 区的污 染类型进 行 划分 ， 摘 并提 出 了
相应 的控制对 策。
【 关键词］ 模糊等 价矩 阵 ； 糊聚 类分析 ； 点源 污染 负荷 ； 制对 策 模 非 控
［ 中图分类号 ］ ＇ １ １ ２ Ｗ２ ［ 文献标识码 】 Ａ ［ 文章编号］ １０ ７７ （０ ０ ０ ０ ５ Ｏ ０６— １５ ２ １ ）２－ １９一 ３
从 而 构 建 出 一个 对 象 与 对 象之 间 的模 糊 相似 矩 阵 ：
１ 模 糊 聚 类分 析
聚类 分 析 就 是 根 据 事 物 间 的 不 同 特 征 、 疏 程 度 和 亲
Ｒ：
相似性等关系 ， 对它们进行分类 的一种 数学方法 ， 其数学
基础 是数 理 统 计 中 的 多 元 分 析 。 由 于 现 实 生 活 中 ， 物 事 间 的关 系其 界 限 往往 是 不 分 明 的 ， 为模 糊 关 系 ， 利 用 即 故 模 糊 数 学 方法 来 进 行 聚 类 分 析 会 显 得 更 自然 ， 符 合 客 更 观实际。
理 ， 而使每一 个指标值统 一于某种共 同的数值 特性范 从
围。
污染 ， 是指溶解 性或 固体 污染物在 大面积降水 和径流 冲
刷 作 用 下 汇入 受 纳 水 体 （ 括 河 流 、 泊 、 库 和 海 湾 等 ） 包 湖 水
常用 的数值规格化方 法有数据标准化 和最 大值规格 化， 本文采用最大值规格化作变换。 对特性指标矩阵 的第 列 ， 计算如下 ：
模 糊 聚 类 分 析 在 大 庆 地 区 非 点 源
污 染 负 荷 中 的 应 用
吴新 广 刘春 丽 付 慧 ， ，
（．哈 尔 滨 市水 利 规 划设 计 研 究 院 ， 尔 滨 １ 哈 １０ ０ ； ．哈尔 滨 市 水 务科 学 研 究 院 ， 尔 滨 ５０１ ２ 哈 １０ ０ ） ５ ０ １
．
∑ （ ＶⅡ ） Ｍ
．
１３ 模糊分 类 ．
模 糊 分类 有 很 多 种 方 法 ， 文采 用 模 糊 传递 闭包 法 。 本 由上述 各 种 方 法 构 造 出 的对 象 与 对 象 之 问 的 模 糊 关
类的作用 ， 而降低甚 至排 出了某 些数量级很 小的特性 指
［ 收稿 日期 ］ ２ ０ ０ ２ ０ ９— ８— ０ ［ 者简 介 】 吴 新 广 （９ ６一） 男 ， 宁 庄 河 人 ， 程 师 ， 士 ； 春 丽 （ ９７一） 女 ， 龙 江 五 常 人 ， 程 师 ， 士 ； 作 １７ ， 辽 工 学 刘 １７ ， 黑 工 学 付 慧 （ ９７一） 女 ， 龙 江 萝 北 人 ， 程 师 ， 士 ． １７ ， 黑 工 学
标的作用 。为 了消除特性 指标单位的差异 和特 性指标数
量 级 不 同 的 影 响 ， 须 对 各 指 标 值 施 行 数 据 规 格 化 的 处 必
０ 引 言
非点 源 污 染 （ ｏ Ｎ ｎ—ｐｉｔ ｏ ｒｅＰ ｌ ｔｎ ， 称 Ｎ Ｓ ｏ ｕｃ ｏｕｉ ） 简 ｎＳ ｌｏ Ｐ
第１ ６卷第 ２期
２１ ０ ０年 ２月
水 利科 技 与 经 济
Ｗ ａｅ ｎ ｅ ｖ ｎ ｙ Ｓ ｉｎ ｅ ａ ｄ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ ａ ｄ Ｅｃ ｎ ｍｙ ｔｒ Ｃｏ ｓ ｒａ ｃ ｃｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ｎ ｏ ｏ
Ｖｏ．１ Ｎｏ ２ １ ６ ．
Ｆｅ ．， ０１ ｂ ２ ０
肘ｆ ｍ ｘ “ ｉ 一， ） ＝１２ … ， ＝ ａ（” ｉ ， ２ ， ，， ｍ
而引起的水体污染 。农业 活动 是最大 的非点 源污染 ， 是
指 在 农业 生产 活 动 中 ， 解 的 或 固 体 污 染 物 （ 田中 的土 溶 农 粒 、 素 、 素 、 药 、 金 属 及 其 农 村 农 禽 粪 便 与 生 活 垃 氮 磷 农 重 圾 等 有机 或 无 机 污 染 物质 ） 非 特 定 的 地 域 ， 降 水 和 径 从 在 流 冲 刷作 用 下 ， 过 农 田地 表 径 流 、 田 排 水 和 地 下 渗 通 农 漏 ， 大 量 污 染 物 质 进 入 受 纳 水 体 所 引 起 的 水 体 污 使
行聚类 ， 称为 Ｑ型 聚类法 ； ②按指 标进行分 类 ， 为 Ｒ型 称
聚类 法 。本 文采 用 的 即为 Ｒ型 聚类 法 。
∑ （ ＾ ） “
．
＝
—
—
一
１ １ 数据规 格化 ．
由于 ｍ个特性指标 的量纲 和数量级 不一定相 同 ， 故
在运 算 过 程 中可 能 突 出某 数 量 级 特 别 大 的 特 性 指 标 对 分
染 。
＼ ● ●
然后 做 变 换 ：
Ⅱ ＝ ｕｏ ． ／ ｉ＝ １， … ， ； ＝ １， … ， ２， ２， ｍ
１２ 构 建模糊相 似矩 阵 ．
设 矩 阵 ｕ （ ＝１２ … ， ， ， ， 均 已规 格 化 ， ｉ ， ， ；＝１ ２ … ｍ）
确定 ｒ常用的方法有相似系数法和贴近度法 ， 中相 其 似 系数法 又包 括夹角余 弦法和相关 系数法 ， 贴近度法 包
括 最 大 最 小 法 和算 数 平 均 最 小 法 。 本 文 采 用 最 大 最 小 法 确 定 相 似 程 度 ：
ｍ
．
聚类分析根据实际 的需要 可分 为两类 ： ①对 样 品进