聚类分析在大气监测优化布点中应用的研究

聚类分析在大气监测优化布点中应用的研究纠．口／、／汪祖陈家全(成群市环堆监捌站目前，国内各城市在对大气监测点位进行优化时，一般是根据经验对原有点位进行优化削减，再辅之以简要的统计检验对结果进行验证。显然，这样的定性优化过程难以避免经验化和主观臆断性。本文引入聚类分析方法用于点位的优化布设，对优化过程的定量化进行r探索和研究，并将这种方法用于成都市大气监测点位的优化，取得了令人满意的结果一、运用聚类分析进行点位优化的方法、步骤(一)优化步骤：1．将各点位的数据(年日均值或季Et均值)由大到小排列，以欲优选的点位数作为其分组数。2．计算任意两点位(设为分割点i．j)之间的变差，组成一变差阵Vi(只需计算上三角n(n—1)／2个元素的变差)，阵中元素V{J∑(xL一又{⋯))2L=l其中：一1jx。’=j}苫XXL点位的浓度均值3．由V阵中元素计算各个点位间的2分割相应变差V(2fijV(1，iV(i+1，iTI)i=l，2⋯m—l；iTI=3，4，⋯n找出其中最小值者，确定分割点，记：VI2j】一1Vm(21ijm=3，4，‘‘‘n则对n个点位的最优二分割所对应的总变差为V(2)=Vn(2lalj其二分割为：(X1，X2⋯Xa1)(XaL+l，Xa￡+2⋯Xn)4．由V(2)(ITI：3，4，⋯n一1)及V阵中元素计算V(3lV(2))=V(2)+V(m+l，)iTI=3，4，一一一n—l找出其中最小者，就是最优三分割对应的总变差，确定它们的分割点，就求出n个点位的最优三分割。为了进一步求出最优4分割，5分割⋯，这里还需求出V(3)(m=4，5，⋯n一1)。5．完全类似，在V(kIVj(k一1))=V’(k一1)+Vfi+1．mIj=k．k+l一一·iTI—l；iTI=k+1，k+2⋯n中找出最小值，则当m=n时，就是n个点位的最优k分割所对应的总变差。由总变差的分割点确定n个点位的最优K分割。6、按分割步骤对点位进行优化分组后，再根据城市的污染分布、功能区划，地理、气象要素及局部设点条件等综合因素，分别从每组中确定一个点。7．对上面优选出的点位与原来所有点位进行浓度年．季日均值及数据百分位数的比较检验，若满足有关要求规定，则可作为优化后新的点位进行大气质量监测。百分位数计算式如下：Px=L十(-C)1'■■／^维普资讯http://www.cqvip.com式中：Px：门分数为X时的盯分位数L：Px所在纽F限i：组fX：Px所在组频数n：总频数X：白分数C：I]x所在组之前一组韵累计频数(二)计算程序框图(图1)从以上优化步骤l1】以看出，优化分组汁箅过程较为繁杂，因此我们编制了分组计算的程序，采用微机(PC一1500J即可进行计算．这样大大缩短了计算时间，避免了繁杂的计算工作。框图说明：率程序分三部分：(1)输入各点位的浓度均值，调整其顺序，使浓度均值按大小排列。(2J计算各点位间的浓度变差阵V：(3进行分削，按2分割、3分割⋯1分割逐步进行，并打印出分割结果。程序中符号意义如下；N——优化前点位数、X(N卜各点位浓凄均值f年日均值或季日均值】、I一分割次数或优化后点位数。二、用聚类分析方法对成都市大气测点的优化1．优化过程及结果根据“规范”的要求，我市应设置五个大气监测点位(不包括对照点j．这里我们选用较为完整且有较好连续性的8385年大气环境中S02监测数据为点位优化的基础数据，按照前面所述的步骤对当年13个点位进行优化分组一丧1)对每组中各点位所在区域的功能区划．地理化置殷本市气象条件，大气污染历[史状况等素进行综台分析，分别从各组中确定一个点位．这样优选出文化局等五个点位作为我市大气监测点位．并参加城市环境综合整治定量考核，点位优化结果见表2表18385年监测点位最佳分组井组半导点位编号甫川I监红省火电无红南Jl1动体撮一车感点位称育湖l仪建总南几机牌兜棉物场表公站件压站厂司广校楼fJb苴表2优选点位结果编号电感盒牛失1=釉、盘化局童寺五r正件厂宾馆南站墙能商业盘通清洁风景空化区工业超刹居住区稠密区对照点旅游区2．优化结果讨论(j)由表3可见．优选点位S02、TSP的浓度季均值及年均值与原有点位的偏差，满足《细则》’要求，说明优选点位代表的我市大气污染整体浓度水与优化前原有点位基本相同【2，由表4可见．优选点位浓度日均值的第3(】，5。、80g0百分立数与原有点位百分位数的偏差在《细则》要求的范围内，说明优裹3优化点位与原有点位的沐度均值比较SOTSP春砭秋年春照秋年所有点位0082u．o720．094所有点位u．47904160．220o．359优选点位O,3840lJ6603850ugo优选点位047042j03l50．363相对偏差％相对偏差l02维普资讯http://www.cqvip.com3囤性啦氍I>～精