基于灰色聚类分析的矿山环境质量评价

焦明连

(淮海工学院 测绘工程学院,江苏 连云港 222005)



基于灰色聚类分析的矿山环境质量评价

焦明连

(淮海工学院 测绘工程学院,江苏 连云港 222005)

[摘要]在灰色聚类分析中，把山西省矿区环境质量作为灰色系统进行研究，利用灰色聚类分析方法对山西省矿区环境质量进行评价。为定量评估研究区矿区环境质量，以国家环境质量标准为依据，以矿山环境11个主要污染物为评价指标，对2012年12个监测点的环境质量监测数据建立了灰色聚类评价模型。在对数据样本进行预处理之前，需采用平均标准化方法对原始样本数据进行无量纲化。通过建立灰类的三角形白化权函数计算实测值的灰类隶属度，采用临界值倒数法得到不同污染因子的危害度，最后对样本数据进行灰色综合聚类评价，并基于ARCGIS平台直观地显示矿山环境质量总体情况。数值结果表明了该方法的合理性和有效性。该研究成果为矿山环境评价提供一条新途径，同时可以在非煤矿山环境评价中进行推广应用。

[关键词]灰色聚类法；白化权函数；矿区环境；评价模型

Evaluation of Mine Environment Quality Based on Gray Cluster Analysis

煤炭是我国的重要战略资源，但在煤炭资源开采中， 由于忽视了生态环境保护,水质污染、水土流失、土壤沙化、土地塌陷、空气污染等一系列问题非常突出，严重制约着人类经济社会的可持续发展。因此，正确地分析和评价煤炭开采对生态环境的影响对促进人类社会的健康可持续发展具有重要参考价值。模糊数学法[1]、层次分析法[2]和综合评价法[3]是目前比较流行的矿山环境评价方法。评价结果受主观因素影响较大[4]。矿山环境作为一个开放系统，其作用机制纷繁复杂。因此，矿山环境数据也主要在有限的时空范围内获取，从而导致数据能提供的信息不完全或不确切。为了实现高精度的矿山环境质量评价，本文将矿山环境系统看作是一个灰色系统开展相关研究。灰色聚类将灰色理论与聚类思想有机结合，依据不同灰类的白化权函数，将聚类对象归入事先定好的各个灰类中。

山西省是煤炭大省，煤炭开采对土地资源、水资源、大气环境造成严重的破坏和影响，制约着山西省经济社会的发展和人民生活的稳定。本文以国家环境质量标准为依据，以矿山环境11个主要污染物为评价指标，对2012年12个监测点的环境质量监测数据建立了灰色聚类评价模型。通过建立灰类的三角形白化权函数计算实测值的灰类隶属度，采用临界值倒数法得到不同污染因子的危害度，最后对样本数据进行灰色综合聚类评价，并基于ARCGIS平台得出山西省大中型矿区环境影响等级。为矿山环境保护和治理提供参考。

1灰色聚类法的评价原理

矿山环境是一个包含众多影响因素的系统，它所隐含的参数多少以及时空分布是人们无法确知的，因此矿山环境系统是一个灰色系统。灰色聚类法的评价原理和步骤如下[5]。

1.1建立聚类样本

灰色聚类是以生成灰数的白化函数为基础，首先需弄清聚类对象，聚类指标和聚类灰类的概念和区别，之后将聚类对象按照不同聚类指标所拥有的白化数，按照设定的灰类进行归纳，从而判断出聚类对象属于哪一类。

设有n个聚类对象，每个聚类对象各有m个聚类指标，每个聚类指标有s个不同的灰类(即环境质量等级)，根据第i个聚类对象关于第j个聚类指标的样本值将第i个聚类对象归入第k个灰类之中。聚类样本的白化值构成矩阵为：

1.2确定各灰类的白化权函数

记xkj(1)，xkj(2)，xkj(3)，xkj(4)为白化权函数的阈值，fkj(x)为第j个指标属于第k个灰类的白化权函数，其类型分为以下4种:

fkj(x)=0 x∉[xkj(1),xkj(4)]x-xkj(1)xkj(2)-xkj(1) x∈[xkj(1),xkj(2)]1 x∈[xkj(2),xkj(3)]xkj(1)-xxkj(4)-xkj(3) x∈[xkj(3),xkj(4)]ìîíïïïïïïïï

fkj(x)=0 x∈[xkj(1),xkj(4)]1 x∈[xkj(1),xkj(2)]xkj(4)-xxkj(4)-xkj(3) x∈[xkj(2),xkj(4)]ìîíïïïïïï

fkj(x)=0 x∉[0,xkj(4)]x-xkj(1)xkj(2)-xkj(1) x∈[0,xkj(3)]xkj(4)-xxkj(4)-xkj(2) x∈[xkj(3),xkj(4)]ìîíïïïïïï

fkj(x)=0 x

1.3确定聚类权值ωkj

聚类权值ωkj表示第j个指标属于第k个灰类的权重值，xkj为各级别的阈值。根据各级别的阈值采用倒数法计算聚类权，即

1.4计算聚类系数ηik

记ηik为第i个评价点关于第k个级别的聚类系数；ωkj为第j个指标第k个灰类的权重值；fkj(x)为第i个评价点第j个指标在第k类的白化函数中的函数值。计算聚类系数的公式为:

1.5聚类分析

即判断各聚类对象所属灰类，将聚类系数按最大隶属原则找出最大值所在的类别,那么该类别就是该聚类对象所属的灰类。据此可评价各矿山所属环境质量类别。

2基于灰色聚类分析法的矿山环境评价实例

2.1评价样本与标准

本次对山西省矿山环境质量进行评价，在研究区共选择了12个环境监测点，因监测数据量较大，选择5个监测点的计算过程在文中显示。监测数据见表1。根据环境标准GB3095-1996和GB3838-88,将各环境污染指标所属评价等级进行归类,归类情况见表2。

表1　矿山环境监测数据

表2　环境质量等级标准

采用单因子指数法对比矿山环境监测数据和环境质量标准值，虽然可判断出某监测点某个植被的污染等级，但是无法给出准确的矿山环境综合污染程度。另外，由于评价过程中，考虑对象相对单一，而灰色聚类是将所有评价指标的含量均考虑在内，使评价结果更具客观性[6]。

2.2样本指标白化值的标准化处理

为了正确采用灰色聚类评价方法，需要对矿山环境聚类样本各个指标的白化值Xij和灰类进行标准化处理，无量纲化处理后的指标数据才能用来综合分析，并使得聚类分析的结果更具有说服力[7-8]。采用污染指数法对样本指标白化值进行标准化处理，不仅可以完成对矿山环境聚类样本各个指标的白化值和灰类无量纲化，而且可以反映各研究指标的相对污染状况，其计算公式为:

(1)

式中，dij为第i个样本关于第j个指标的标准化值；Cij为第i个样本关于第j个指标的实测值；Cjo为第j个指标的参考标准(见表2),一般根据聚类对象所在区域的环境目标确定其取值。将表1中矿山环境监测数据以Ⅱ级为参考标准进行数据的无量纲化处理，结果见表3。

表3　各污染指标无量纲化处理结果

在建立白化函数之前有必要进行灰类的标准化处理。为了比较分析原始白化数与灰类,仍使用Cjo进行灰类的无量纲化处理[9]:

(2)

式中，rjk为第j个指标关于第k个灰类值Sjk的标准化处理值；Sjk为灰类值。以Ⅱ级为参考标准,利用(2)式对5个灰类进行无量纲化处理,结果见表4。

表4　灰类无量纲化处理结果

2.3白化函数的建立

白化函数是进行灰色聚类的前提与基础,要计算聚类系数，必须先建立起白化函数,它能够反映聚类指标对灰色聚类的亲疏关系[10-11]。根据上述白化函数的建立方法，以TSP为例，其白化函数计算关系式为:

f11=1 [0,0.12](0.2-x)/0.08 [0.12,0.2]0 (0.2,∞)ìîíïïïï

f21=(x-0.12)/0.08 [0.12,0.2](0.3-x)/0.1 (0.2,0.3]0 (0.3,∞)ìîíïïïï

f31=(x-0.2)/0.1 (0.2,0.3](0.5-x)/0.2 (0.3,0.5]0 (0.5,∞)ìîíïïïï

f41=(x-0.3)/0.2 (0.3,0.5](0.6-x)/0.1 (0.5,0.6]0 (0.6,∞)ìîíïïïï

f51=(x-0.5)/0.1 (0.5,0.6]1 (0.6,∞){

2.4白化函数值的推求

建立白化函数关系式后，在白化函数公式中输入各个监测站点的监测指标实测值，就可得到各个实测值的白化函数值，计算结果如表5所示。

表5　实测值的白化函数值

2.5聚类权的确定

聚类权是各指标对某一灰类的权重。根据表2采用权重计算公式计算各污染指标分别对5个级别灰类的权重,结果见表6。

表6　聚类权计算结果

2.6计算聚类系数

聚类系数主要反映聚类指标对灰类的亲疏程度，它可由灰数白化函数的生成而得到[12]。采用聚类系数的计算公式得到各个监测点的聚类系数，结果见表7。

表7　各监测点各灰类的聚类系数

2.7确定样本所属类别

样本的类别往往是通过在计算所得的聚类系数中按最大隶属度原则找到最大值所对应的类别而确定。各监测点的灰色聚类最终评价结果见表8(其中含未显示计算过程的监测点评价结果)。

表8　矿山环境评价结果

根据计算结果可知，采用灰色聚类法评价矿山环境时，综合考虑了评价对象的每一个监测参数，因此，评价结果与单一采用某个环境指标与标准进行比对的方法而言，环境类别的判定更具有准确性和综合性[13]。

2.8基于ARCGIS平台的矿山环境影响评价分析

在ArcMap中新建地图文档，命名为ChinaMap，加载相应的图层后，在矿区图层的属性表里面添加了评价结果和评价等级两个字段，其内容分别为以上计算结果，然后分别以评价结果和评价等级两个字段渲染图层，得到基于山西省矿区环境评价等级的渲染图(图1)和基于山西省矿区环境评价结果的渲染图(图2)。从图1和图2可以直观地看出该省矿山环境质量总体情况。

图1　基于山西省矿区环境评价等级的渲染

图2　基于山西省矿区环境评价结果的渲染

3结论

(1)采用灰色聚类法开展山西省矿山环境的综合评价，结果表明：在空间分布上各监测点状况好坏差别不大,污染都较为严重。因此，应通过加强环境科学研究，发展环保产业，对于污染较为严重的片区采取限采措施等，减少开采对矿山环境的影响。

(2)采用灰色聚类方法综合评价矿山环境时，不仅考虑了矿山污染程度中系统的灰色性，同时也考虑了系统的白化程度，评价结果能比较客观地反映矿山环境的真实状况，说明在矿山环境的综合评价方面，应用灰色聚类法是科学、合理和有效的。

(3)该方法可在煤炭矿山环境评价中推广应用，在非煤矿山环境评价中也具有借鉴意义，为国内外各类矿山环境的综合评价提供了新的技术与方法支持。

[参考文献]

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[5]钱斌，冯启言，李庭，等.基于灰色聚类法的贾汪废弃矿区地下水水质综合评价[J].节水灌溉，2014(6)：50-53.

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[10]周凌，王文勇，马晓丽.灰色聚类对金沙江水质的综合评价[J].四川建筑，2005，25(6): 12-13.

[11]安宇翔.灰色聚类法在水质评价中的应用[J].水科学与工程技术，2014(2):69-72.

[12]张涛，黄韶华，朱建雯.煤炭开采地表沉陷环境影响评价分析[J].能源环境保护，2014，26(3): 61-64.

[13] 张彦平.钱家营矿业公司采煤沉降与矿山地质环境现状分析[J].水力采煤与管道运输，2014(1):91-94.

[责任编辑：王兴库]

[收稿日期]2015-08-19

[作者简介]焦明连(1963-)，男，河南商丘人，教授，研究方向为空间信息处理和测绘教育。

[中图分类号]X8

[文献标识码]B

[文章编号]1006-6225(2016)02-0078-05

[DOI]10.13532/j.cnki.cn11-3677/td.2016.02.021

[引用格式]焦明连.基于灰色聚类分析的矿山环境质量评价[J].煤矿开采，2016，21(2)：78-82.