基于GIS平台的聚类、分组分析和模糊集方法综合研究 地下水水文地球化学过程和水质状况 ——以韩国蔚山达川为例外文翻译资料

 2022-11-17 05:11

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题 目 基于GIS平台的聚类、分组分析和模糊集方法

综合研究地下水水文地球化学过程和水质状况

——以韩国蔚山达川为例

基于GIS平台的聚类、分组分析和模糊集方法综合研究

地下水水文地球化学过程和水质状况

——以韩国蔚山达川为例

S.Venkatramanan amp; S. Y. Chung amp; R. Rajesh amp; S. Y. Lee amp;T.Ramkumar amp; M. V. Prasanna

摘要：本文旨在对韩国蔚山市的达川对饮用和灌溉用地下水的物理化学质量进行综合评估。据分析：达川主要离子平均浓度为：阳离子Ca(94.3 mg/L)gt;Mg(41.7 mg/L)gt;Na(19.2 mg/L)gt;K(3.2 mg/L)，阴离子SO4(351 mg/L)gt;HCO3(169 mg/L)gt;Cl(19 mg/L)。利用GIS的模糊推理方法对地下水物理化学参数进行了分类、加权和集成，最终编制了地下水物理化学参数专题图。地图显示在研究区的东南、东北和西北地区，有适宜用于饮用和灌溉的地下水区域。因为受到了废弃铁矿井和用于灌溉国内农田处理不当产生的废水的影响，在研究区的西南部和中部地区观察到了不适宜饮用的地下水区域, 研究区西部出现了不适宜灌溉的地下水区域。通过分组分析，将地下水划分为Ca(HCO3)2， (Ca,Mg)Cl2, CaCl2这三种类型, 其中Ca(HCO3)2是最主要的类型。分组分析还显示了三种类型的灌溉水，如C1S1、C1S2和C1S3。研究区最主要的危害类型是高盐低钠型C1S3。平衡过程阐明了地下水样品从饱和到不饱和状态下文石、方解石、白云岩和石膏等沉淀沉积过程。聚类分析表明, 地下水含低氯SO4和HCO3较高,这与水岩相互作用和矿井开采活动有关。研究表明, 矿山废弃物产生的废水是地下水水质恶化的主要原因。

关键词：模糊理论；地理信息系统；分组分析；平衡过程；聚类分析

  1. 引言

城市化、农业和工业的发展加速了地下水水质的污染和恶化。世界卫生组织（2006）和美国环保局（1994）提出根据一年中不同季节饮用水对人类健康的影响的范围制定饮用水监管限制。然而任何监管机构所制定的限制都包含了不确定性，因为它们是通过动物实验或流行病学调查结果中归纳出的值。要建立适当的指导方针、评估方法和水质标准，就必须有关于水质恶化状况和变化情况的数据(Garg et al. 1998; Dahiya and Kaur 1999; 2007; Venkatramanan et al. 2014a, b)。地下水水质指标一般指地下水水质参数的具体值(CCME 2004)，分为物理、化学和生物三类。地下水水质的使用性取决于这些组织决定的水质参数的数值(US EPA 1994)。对此，加泰罗尼亚水事局 (西班牙加泰罗尼亚) 使用了150多个化学成分指标来检测淡水是否符合标准(ACA 2005)。

地下水水质评价方法多种多样。大多数方法都是基于水质参数而不考虑整个过程中许多阶段所涉及的不确定性做决策的确定方法 (Despande et al. 1996; Ocampo-Duque et al. 2006)。在近几十年中最流行和常用的方法之一是水质指数法（WQI）——选择不同的水质参数进行加权分析(Horton 1965)。美国环保局和美国国家卫生基金会 (NSF)开发了这一方法作为正式评估程序中的工具 (Ott 1978)。水质指数法在处理各种判断的不确定性方面存在不足，因此专家制定了各种水质参考指数来整合水质参数(Mitchell and Stapp 1996; Cude 2001; Liou et al. 2004; Dahiya et al. 2005, 2007; Venkatramanan et al. 2014a, b)。

诸如神经网络、遗传算法和模糊集理论等先进的方法已逐渐应用于各种环境问题, 因为这些方法可以更可靠地解决环境方面的问题。模糊集在判断水质指标时更有效地核算和模糊模糊信息。范围从0到1的模糊隶属度值使用相关的模糊集理论代替了一般规模在0～100的水质指数法(Silvert 2000; Chang et al. 2001; Dahiya et al. 2005, 2007)。模糊集理论是建立在真实环境问题的基础上的。最终目标是减少在判断工具中使用的标准的模糊性和不精确(Chang et al. 2001; McKone and Deshpande 2005)。该方法简单易懂，以自然语言为基础，已被广泛应用于非线性函数建模和环境问题处理(Zadesh 1996; Pham and Pham 1999; Romano et al. 2004; Ross 2004; Sadiq and Rodriguez 2004; Vemula et al. 2004; Liou and Lo 2005; McKone and Deshpande 2005; Ghosh and Mujumdar 2006; Ocampo-Duque et al. 2006)。许多不同的方法被应用于研究、评价和表征地下水的过程和水质。其中模糊集，分组分析，地球化学平衡过程，聚类分析和GIS是了解研究区地球化学过程的有效工具。

从这一角度出发，本研究是将模糊集理论与GIS平台相结合应用于决定不确定性环境的首次调查报告。这是一次将地下水质量划分为优质的、合格的和不合格的饮用水和灌溉用水的尝试。该研究还使用PHREEQC地球化学平衡模型、地下水质量分组分析，聚类分析识别地下水污染源并区分地下水水质。

2 数据来源与研究方法

2.1 研究区域概括

该地区以1500年前开发的旧铁矿矿床而闻名。该矿称为蔚山矿，在二十世纪六十年代左右重建, 后来因为成本增加在1993年废弃(图 1)。矿区一直被完全忽视，其他地区被用于种植蔬菜和水稻的农业活动。最近，这一地区正在开发公寓小区的住宅区。开发者采用土壤清洗的方法，对污染土壤和地下水进行了整治。该研究区的地质构造包括沉积岩的结晶灰岩和砂质页岩，花岗岩侵入的沉积岩，由花岗岩变形的角岩，以及超基性蛇纹石(图2)。地质属于中生代白垩纪时期和新生代早期三叠纪时期。 蛇纹石形成在结晶灰岩周围的椭圆形，并包含橄榄石，蛇纹石，角闪石，透辉石和正斜方岩。一些石灰石通过矿化改变成大理石。 铁矿床受在液溶液作用下形成了矽卡岩型石灰岩。蔚山矿生产了磁铁矿，砷黄铁矿和硅铁矿。矿体形成了长轴为100米，短轴为50米的椭圆形。它的开发深度为360米。近年来，来自废弃矿山的酸性废水污染了矿区周围的土壤和地下水。

图1 研究区地下水取样站位置图

图2 研究区的地质图

2.2 地下水采样和分析

在2010年夏季共收集了40个地下水样本。地下水采用优质聚乙烯瓶收集，经0.45mu;m硝酸纤维素膜过滤器过滤后去除悬浮物。所有样品都被储存在4℃的冰箱中，并直接运送到实验室进行进一步分析。根据美国公共卫生协会(APHA 1995)制定的规范实验操作，对地下水样品进行采集和分析。 pH，EC和TDS分别在现场使用便携式仪器如Therm Orion 250A 和TOA CM-14P进行测量。用原子吸收光谱仪 (原子吸收光谱法, PerkinElmer 400) 测定钠、钾、钙、镁这些主要阳离子。用离子色谱法分析了Cl和SO4这些主要阴离子(Water 431)。标准和空白频繁运行以检查程序的准确性。小心处理避免错误。少数样本重复检查读数保持一致。 所有使用的化学品均为从默克公司购入的分析专用品。 通过计算离子平衡误差来确定分析实验的准确度，一般在plusmn;5％内。

通过计算方法测定总硬度（TH），钠吸收率（SAR），钠含量（Na％），残留碳酸钠（RSC）和镁危害（MH）。 总硬度的计算如下（Todd 2001）：

钠含量（%）的计算如下(Eaton 1950)：

钠吸收率的计算如下 (Richards 1954) ：

残留碳酸钠(RSC, Eaton 1950)和镁危害 (MH, Szabolcs and Darab 1964) 的计算如下：

和

2.3 GIS模糊集操作

根据成为指定集合成员的可能性，模糊类属度工具将输入的数据按0-1的尺度进行分类和转化。零被指派给那些确定非指定集合成员的数据，1被指派给那些确定为指定集的成员的数据，0到1之间的数值分别对应给可能性级别的成员(Zadeh 1973)。输入值通过ArcGIS空间分析扩展中用于将数值分类成0-1的可能性尺度的函数和操作工具进行转换。与此同时，模糊隶属度的工具允许在转换序列的基础上，对模糊化过程中常见的特殊功能的连续输入数据。例如，模糊线性隶属函数将输入值在0到1的范围内线性转换，其中0分配给最低输入值，1分配给最大输入值。基于线性标度，所有的中间值都获得一些隶属度值，较大的输入值赋值为1的可能性更大。

根据隶属函数定义一个模糊集，该函数将感兴趣的区域，例如浓度，映射到区间[0，1]上。曲线的形状显示了每个集合的隶属函数。隶属函数表示属于集合的指定值的程度或权重。在定义域X上的集合A的隶属函数采用这种形式：

mA: X→[0,1] （6）

集合A是由以下的隶属函数定义：

或

它被看作是模糊隶属函数mu;A用来满足某些要求的模糊集合。这些要求确保了经典集合论中的补集交集并集的理论在模糊集的一致性。可以对隶属函数mu;A进行归一化，以确保mu;A在X上的某处通过除以mu;A的最大值取值1。(Mamdani （1976）， Klir（1995），Yuan（1995） Dahiya（2007） 和Gharibi等人（2012）提议利用模糊数和模糊集合聚集作为处理环境质量标准决策中的不确定性的合适的方法。对于模糊的GIS的完整解析程序的流程图如图3所示。

图3 本研究中使用的模糊GIS推理系统的示意图

根据专家意见和世卫组织（2006）标准的规定限制，建立了所有隶属函数的模糊隶属函数GIS地图。输入隶属函数可以通过将其论域（所有可能的水质参数浓度）映射曲线到隶属度（从0到1）来定义模糊集。构建的隶属函数为所有参数的GIS地图提供了基础上的饮用水和灌溉水质的限制。GIS模糊隶属度图显示了定义为理想的、合格的和不合格的三块。一个参数SO4的典型例子如方程式 9,10和11所示。

理想的：

（9）

合格的：

（10）

不合格的：

（11）

在这种以尺度为基础的模糊系统中，专家们以尺度的形式表示他们对地下水质量分类的知识。每个尺度都有一组由属性名称组成的前提命题，例如：pH，EC，TDS，TH，Na，Ca，K，Mg，Cl，HCO3，SO4，Na％，SAR，RSC和MH。 鉴于每个参数对用户的健康影响以及所有参数对人体健康的综合影响的信息不足，这些语言描述总是不准确。此外，因为关于参数浓度的实地数据不足，导致了不准确的结论。模糊与GIS系统已被用于计算与估计，在模糊隶属度的基础上，先前的规则部分之间的数字用于描述饮用和灌溉的地下水质量模糊的一定程度的确定性。

模糊环境下的决策需要三个步骤，即模糊化变量模糊化、运用模糊算法进行模糊决策和模糊化模糊化。针对各种类型的模糊决策，提出了多种类型的模糊算法。这些建议在算法的普遍性或适应性以及它们在何种程度上以及如何合理化方面有所不同。 按照Zadeh的定义，“和”运算符由两个模糊集合的描述来描述，这两个模糊集合给出了两个隶属函数的最小值：

（12）

对于“或”运算符，将两个模糊集的结合定义为两个隶属函数的最大值：

lt;

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