胡钰琳,张绍良,2,于娅娜,侯湖平,杨永均,公云龙
(1.中国矿业大学公共管理学院,江苏 徐州 221116;2.矿山生态修复教育部工程研究中心,江苏 徐州 221116)
自20世纪80年代大规模开展矿区土地复垦研究以来,我国很多矿区已经积累了大量的复垦数据资料,包括复垦技术、复垦经验、复垦质量、复垦评价和示范工程等信息。这些历史文献不仅可以为矿区未来土地复垦提供直接的、廉价的资料,而且可形成“历史数据链”,为矿区综合治理、系统修复提供决策支持。尤其是其中“反复”的研究区介绍、采样、试验和分析结果等,如果系统归纳、提炼,也就是数据挖掘,可形成该矿区土地复垦和生态修复的“知识”。因此,引入数据挖掘技术不但可节省研究时间,而且可节约研究成本,避免“重复”研究,为大数据时代矿山土地复垦和生态重建的研究提供新的研究“范式”。本文尝试利用数据挖掘技术,结合Python语言编程,对矿区土地复垦历史科技文献开展信息集成和知识发现,并以徐州矿区为例开展实证研究,为矿区土地复垦与生态修复研究探索一条新的途径。
数据集成、分析、预测、建模和数据挖掘、可视化等是大数据时代的基本技术[1],国内外许多专家已经研发出了许多与数据挖掘有关的软件,取得了长足的进步[2],并应用于经济领域[3]、社会领域[4]和文化领域[5]等。矿区信息数据挖掘已经能实现地质数据特征的表述、对比、联系、聚类以及分析等功能,并且已经有数据挖掘的软件问世[6]。……