章　俊　倪　薇

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數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在水質(zhì)自動監(jiān)測站管理中的應(yīng)用

章俊倪薇

水質(zhì)自動監(jiān)測站的水質(zhì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和儀器狀態(tài)、外界環(huán)境（水、電、天氣等）、運維狀態(tài)等息息相關(guān)，干擾因素很多，因此水質(zhì)數(shù)據(jù)經(jīng)常會有異常值產(chǎn)生，而且有些異常數(shù)據(jù)很難依靠人工判斷，處理難度較大。近年來，由于大數(shù)據(jù)的迅速發(fā)展，使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)逐漸成熟，各種挖掘算法被廣泛運用于數(shù)據(jù)處理，并有許多成功應(yīng)用的案例。本文嘗試使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對新汴河團結(jié)閘水質(zhì)自動監(jiān)測站2014年1～6月的水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行處理，剔除異常值，使有效數(shù)據(jù)能夠均勻分布，從而提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和規(guī)范性，并通過人工監(jiān)測數(shù)據(jù)進行驗證，取得了好的效果。

一、數(shù)據(jù)處理方法的選擇

數(shù)據(jù)挖掘有很多成熟的技術(shù)，但是在水質(zhì)處理和預(yù)測計算方面運用的并不多。本文分析水質(zhì)數(shù)據(jù)的特點，就單個水質(zhì)參數(shù)而言，除非遇到突發(fā)性水污染事故，否則數(shù)據(jù)變化幅度不大，且都是正實數(shù)，不包含向量等復(fù)雜數(shù)據(jù)。目前水質(zhì)自動監(jiān)測站每天上傳監(jiān)測數(shù)據(jù)2～4條，頻度不大。聚類分析法處理數(shù)據(jù)過程簡單易懂，實用性較強，選擇聚類分析法可以方便地解決數(shù)據(jù)處理問題，達到預(yù)期效果。

聚類分析是依據(jù)樣本間關(guān)聯(lián)的度量標準將其自動分成幾個類，且使同一類中的樣本相似，而屬于不同類的樣本相異的一組方法。一個聚類分析系統(tǒng)的輸入是一組樣本和一個度量兩個樣本間相似度（或相異度）的標準，聚類分析的輸出是數(shù)據(jù)集的幾個類（簇），這些類構(gòu)成一個分區(qū)或分區(qū)結(jié)構(gòu)。聚類分析的一個附加結(jié)果是對每個類的綜合描述，這種結(jié)果對于進一步深入分析數(shù)據(jù)集的特征尤為重要。這樣應(yīng)用聚類分析法可以將水質(zhì)數(shù)據(jù)中的離群數(shù)據(jù)即異常數(shù)據(jù)剔除掉，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

二、聚類分析法應(yīng)用分析

聚類分析可以根據(jù)聚類中心點來進行數(shù)據(jù)篩選，一方面可以剔除孤立點，另一方面還可以剔除一些距離中心點過遠的異常數(shù)據(jù)，不僅可以剔除異常數(shù)據(jù)，還可以使過濾后的數(shù)據(jù)具有良好的規(guī)范性。

本文選擇的水質(zhì)影響因子為高錳酸鹽指數(shù)（CODmn）與氨氮（NH4），這兩項都是影響水質(zhì)的重要指標，具有很強的代表性。根據(jù)新汴河團結(jié)閘水質(zhì)自動監(jiān)測站從2014年1～6月的日監(jiān)測數(shù)據(jù)，去除各種不完整數(shù)據(jù)后共有798組。按照月份分期，將每個月的數(shù)據(jù)分為3組（按旬劃分），選取K-平均算法進行聚類分析，剔除樣本數(shù)目過少的類。在計算中，如果每組的數(shù)據(jù)樣本數(shù)少于該月樣本總數(shù)的10%，剔除該類，并重新進行劃分計算并不斷重復(fù)此過程，直到最終劃分的類中沒有少于樣本總數(shù)10%的類，確保沒有異常樣本點，從而使所獲得的數(shù)據(jù)具有較好的規(guī)范性。

三、處理過程及結(jié)果分析

應(yīng)用聚類分析法時采用SPSS（StatisticalPackagefortheSocial Science）軟件，其是目前世界上最著名的數(shù)據(jù)分析軟件。SPSS最突出的特點是操作界面友好，使用Windows的窗口方式即可展示各種管理和分析數(shù)據(jù)方法的功能，使用對話框就可展示出各種功能選擇項，無需編程，只根據(jù)需要進行圖形用戶界面操作就可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析和處理。

在本文聚類分析研究中采用K-平均算法，其具體流程：（1）任意選擇3個樣本作為初始類的中心；（2）根據(jù)類中對象的平均值，將每個樣本重新聚合到最相似的類；（3）更新類的平均值，即計算每個樣本由樣本的平均值，將其作為中心點；（4）重復(fù)（2）、（3）直到不再發(fā)生變化。

使用K-平均算法進行聚類，根據(jù)各個類的樣本數(shù)目來剔除孤立點。第一次聚類結(jié)果見表1。

從表1中選取樣本數(shù)少于該月樣本總數(shù)10%的類進行剔除，得到新的數(shù)據(jù)并繼續(xù)進行聚類和剔除異常樣本，經(jīng)過6次迭代最終得到不再有少于樣本總數(shù)10%的類存在的表，其結(jié)果見表2。

每個月都有樣本被剔除，因為水質(zhì)變化非常復(fù)雜，受很多因素影響，本文在剔除異常數(shù)據(jù)時是以水域某一時段（某月）內(nèi)的通常狀況為標準，對于非正常狀態(tài)對水域的影響因素考慮較少，為避免過多的刪除數(shù)據(jù)，規(guī)定在某一時段內(nèi)（某月）因機械或者人為等因素產(chǎn)生一些異常數(shù)據(jù)不應(yīng)該大于該時段內(nèi)所有監(jiān)測數(shù)據(jù)的30%，若大于此上限，說明該月可能存在一些水質(zhì)異常變化，比如突發(fā)水污染事故，則這些偏離常規(guī)的監(jiān)測值也是水質(zhì)真實狀態(tài)的反映，不應(yīng)被刪除。經(jīng)過6次迭代聚類，最終結(jié)果樣本總數(shù)為583，剔除的樣本數(shù)占原樣本總數(shù)的27%，說明2014年上半年團結(jié)閘水質(zhì)自動監(jiān)測站的水質(zhì)數(shù)據(jù)不是很穩(wěn)定。

表1　K-平均算法聚類結(jié)果表

表2　K-平均算法聚類結(jié)果表

圖1　高錳酸鹽指數(shù)相關(guān)性圖

圖2　氨氮指數(shù)相關(guān)性圖

四、數(shù)據(jù)結(jié)果驗證

新汴河團結(jié)閘水質(zhì)自動監(jiān)測站位于皖蘇兩省省界，該站人工監(jiān)測數(shù)據(jù)采用淮河流域水環(huán)境監(jiān)測中心監(jiān)測成果，數(shù)據(jù)具有很高的準確性和規(guī)范性。

因為每個月人工數(shù)據(jù)與自動監(jiān)測站數(shù)據(jù)相比樣本數(shù)過少，因此對其采取復(fù)制插值法，即每個人工數(shù)據(jù)復(fù)制一樣的數(shù)量使其樣本總數(shù)滿足分析要求。相關(guān)性分析一樣采用SPSS軟件進行，并采用距離法，度量采用余弦來計算相似度矩陣，計算結(jié)果如圖1和圖2所示。

其中聚類相關(guān)性是指經(jīng)過6次聚類后的數(shù)據(jù)與人工監(jiān)測數(shù)據(jù)的相關(guān)度，原始相關(guān)度是指自動監(jiān)測站原始監(jiān)測數(shù)據(jù)與人工監(jiān)測數(shù)據(jù)的相關(guān)度。

五、結(jié)論

從圖1和圖2中可以看出，無論是高錳酸鹽指數(shù)因子還是氨氮因子，經(jīng)過聚類后的數(shù)據(jù)與人工監(jiān)測數(shù)據(jù)都表現(xiàn)出很高的相關(guān)度，尤其是數(shù)據(jù)變化幅度較大的高錳酸鹽指數(shù)相關(guān)度提升更為明顯。這說明了經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘處理后的數(shù)據(jù)更能反映實際水質(zhì)狀況，比原始監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量更好，規(guī)范性更強。綜上所述，通過新汴河團結(jié)閘2014年1～6月的水質(zhì)數(shù)據(jù)驗證，說明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠較好的剔除水質(zhì)自動監(jiān)測站監(jiān)測數(shù)據(jù)中的異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和規(guī)范性，更好地反映水質(zhì)實際狀況，為水資源保護工作提供技術(shù)支撐■

（作者單位：淮河流域水資源保護局233001南京市循環(huán)經(jīng)濟促進中心210008）