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    試論時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘在環(huán)境保護(hù)中的應(yīng)用

    2013-04-29 22:36:58尹琦明
    科協(xié)論壇·下半月 2013年6期
    關(guān)鍵詞:環(huán)境保護(hù)應(yīng)用

    尹琦明

    摘 要:時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘可以將環(huán)境監(jiān)測獲取的海量數(shù)據(jù)信息加以抽取并展開高效分析,能夠?qū)h(huán)境影響因素與環(huán)境質(zhì)量之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則迅速挖掘,因此在環(huán)境保護(hù)工作中具有極為廣泛的應(yīng)用。

    關(guān)鍵詞:環(huán)境保護(hù) 時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘 應(yīng)用

    中圖分類號(hào):P208 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-3973(2013)006-140-02

    近些年來,隨著生活品質(zhì)的提升和環(huán)保理念的深入人心,人們對(duì)于環(huán)境保護(hù)問題越來越重視。在目前展開的對(duì)環(huán)境變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測中,監(jiān)測系統(tǒng)已經(jīng)收集了豐富的環(huán)境數(shù)據(jù),關(guān)于我國的環(huán)境狀況、環(huán)境變化情況及存在問題形成了龐大而繁復(fù)的數(shù)據(jù)資源,已經(jīng)超過了過去的數(shù)據(jù)處理方法所能處理的極限,導(dǎo)致傳統(tǒng)的處理數(shù)據(jù)方法已不能承擔(dān)起對(duì)這些環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行快速而準(zhǔn)確處理的任務(wù),這就需要將時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)加以廣泛的應(yīng)用。時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘可以對(duì)大量環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將其中隱藏的有用知識(shí)抽取出來,為環(huán)境保護(hù)中的環(huán)境規(guī)劃與決策工作提供準(zhǔn)確而高效的科學(xué)理論依據(jù)。

    1 時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘

    數(shù)據(jù)挖掘是將海量數(shù)據(jù)內(nèi)隱藏的目的知識(shí)進(jìn)行分析和抽取的方法和過程,主要是對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘、進(jìn)行聚類和分類等研究活動(dòng)。在發(fā)展初期,數(shù)據(jù)挖掘主要是對(duì)于一些商業(yè)數(shù)據(jù)中的字符與數(shù)值形式的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,在上個(gè)世紀(jì)的90年代中后期,該領(lǐng)域中對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘、預(yù)測、聚類和分類等成熟技術(shù)在空間數(shù)據(jù)和時(shí)間、序列數(shù)據(jù)進(jìn)行的挖掘工作中得到了應(yīng)用,以期對(duì)有價(jià)值的、關(guān)于空間和時(shí)間一些模式進(jìn)行探討。隨著科技的發(fā)展,GPS、射頻識(shí)別、移動(dòng)設(shè)備和傳感器網(wǎng)絡(luò)等諸多設(shè)備得到了廣泛的應(yīng)用,使眾多的移動(dòng)數(shù)據(jù)被收集并得以積累。而地理信息系統(tǒng)與遙感衛(wèi)星等技術(shù)的進(jìn)步也實(shí)現(xiàn)了氣候數(shù)據(jù)、影像等氣候資料的獲取。獲取到的時(shí)空數(shù)據(jù)存在于相應(yīng)聯(lián)系的空間內(nèi)部,在空間和時(shí)間上樣本的自相關(guān)性極強(qiáng),常常隱含局部的模式,造成了時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的復(fù)雜性與特殊性。對(duì)時(shí)空模式進(jìn)行自動(dòng)分析與抽取離不開時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘。

    時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘是對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)的海量知識(shí)進(jìn)行抽取的方法和過程,主要是對(duì)時(shí)空管理的規(guī)則進(jìn)行挖掘,對(duì)時(shí)空聚類進(jìn)行分析并展開預(yù)測。目前來說,時(shí)空數(shù)據(jù)通過對(duì)新型計(jì)算技術(shù)進(jìn)行研究和應(yīng)用,對(duì)高維度的海量時(shí)空數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,從而對(duì)時(shí)空數(shù)據(jù)內(nèi)有用的知識(shí)進(jìn)行抽取和揭示。

    2 時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘和環(huán)境保護(hù)

    在現(xiàn)階段的環(huán)境管理和環(huán)境保護(hù)中,涉及到的數(shù)據(jù)挖掘主要包括對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類與分析,展開聚類分析及預(yù)測分析等內(nèi)容。在環(huán)境保護(hù)中,時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)得到了較廣泛的應(yīng)用。Eklund和其他科學(xué)家曾對(duì)眾多地理自然因素進(jìn)行了選取,形成了各因素和土壤中的二次鹽堿化相關(guān)類型的分類之間的規(guī)則,并對(duì)其關(guān)聯(lián)度的規(guī)則展開了挖掘。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,作為的產(chǎn)量受到諸多因素的制約,但是制約因素和產(chǎn)量之間的關(guān)系極其繁雜,不是簡單的利用非線性或線性回歸方法就可以將二者的關(guān)系進(jìn)行準(zhǔn)確反映的,國內(nèi)外目前都利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),如模糊集和決策樹等,對(duì)作物產(chǎn)量的制約因素進(jìn)行分析,對(duì)作物的產(chǎn)量和土壤中的養(yǎng)分等因素之間的關(guān)系進(jìn)行了清晰的展現(xiàn)。

    北京已建立了對(duì)區(qū)域內(nèi)的污染源進(jìn)行管理的信息系統(tǒng),對(duì)于環(huán)境污染有較強(qiáng)的分析作用和監(jiān)測作用,如根據(jù)系統(tǒng)中的排污記錄,可以對(duì)企業(yè)中排出的污染物形式加以判斷,確定是廢氣污染還是廢水污染等,對(duì)污染排放進(jìn)行聚類分析可發(fā)現(xiàn),在企業(yè)排污庫中存在不同排污群,通過排污模式的分析,可以對(duì)企業(yè)群的相應(yīng)特征進(jìn)行準(zhǔn)確刻畫。在上海的長江口設(shè)置有潮灘環(huán)境的管理信息系統(tǒng),對(duì)監(jiān)測到的潮灘環(huán)境數(shù)據(jù)可以展開深層次的分析與挖掘,將造成潮灘環(huán)境污染的相關(guān)因素探尋出來,從而為環(huán)境治理和保護(hù)工作提供相應(yīng)的理論依據(jù)和決策依托。同時(shí),在國內(nèi)外目前對(duì)于空氣質(zhì)量進(jìn)行評(píng)估和監(jiān)測的系統(tǒng)中,很多都用到了時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),在短時(shí)間內(nèi)利用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式對(duì)污染指數(shù)進(jìn)行預(yù)測,對(duì)氣象資料在時(shí)空上的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行深層次挖掘,對(duì)未來某段時(shí)間在小尺度的時(shí)間范圍內(nèi),空間中污染物的分布情況進(jìn)行預(yù)測,或者通過分類器對(duì)空氣質(zhì)量進(jìn)行動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)的評(píng)估等。

    3 時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘在環(huán)境保護(hù)中的具體應(yīng)用

    3.1 對(duì)氣象條件與空氣質(zhì)量之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘

    氣象與大氣污染之間互相作用、互相影響,在污染物排放條件相同時(shí),不同的氣象條件會(huì)造成不同的污染物濃度,有時(shí)甚至相差幾十倍,這是因?yàn)闅庀笠蛩貙?duì)大氣中污染物的濃度及分布有影響。對(duì)二者之間的相關(guān)性進(jìn)行研究,可以對(duì)其關(guān)聯(lián)程度進(jìn)行揭示,便于對(duì)二者之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘。在挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則時(shí),首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。氣候監(jiān)測站的數(shù)據(jù)常存在輸入錯(cuò)誤、缺失、噪聲及不一致等不利干擾,要先進(jìn)行必要的修整與處理后才可用于數(shù)據(jù)挖掘。在對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘時(shí),可以利用專門的開源數(shù)據(jù)挖掘工具來展開分析,通過知識(shí)表示形式將相應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則表達(dá)出來,使其具有較強(qiáng)的可讀性。最后,還要對(duì)挖掘到的關(guān)聯(lián)規(guī)則展開知識(shí)的評(píng)價(jià)與鑒別,判斷其是否與實(shí)際相符,是否可以在實(shí)際中得到應(yīng)用。

    對(duì)氣象條件和空氣質(zhì)量之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘后,可以將二者之間的關(guān)系準(zhǔn)確的揭示,但是因?yàn)榭諝庵形廴疚锏姆植己蜐舛仁艿蕉喾矫嬉蛩氐挠绊懀鴼夂驐l件只是其中之一,除此之外還包括地理實(shí)體、位置和人類活動(dòng)等,所以還要對(duì)空間要素進(jìn)行研究,判斷其與空氣質(zhì)量之間的聯(lián)系。

    3.2 對(duì)污染源和空氣質(zhì)量空間關(guān)聯(lián)的規(guī)則進(jìn)行挖掘

    所謂的空間關(guān)聯(lián)規(guī)則,也就是空間對(duì)象彼此之間存在的非空間與空間的關(guān)聯(lián)。在空間智能化分析和輔助決策方面,空間關(guān)聯(lián)的規(guī)則和相關(guān)知識(shí)可以提供有力的支持。因此,在空間數(shù)據(jù)的挖掘工作中,對(duì)數(shù)據(jù)庫中空間的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行分析是重要任務(wù)。空間的關(guān)聯(lián)規(guī)則是描述性的模式,邏輯關(guān)系較強(qiáng),可以用邏輯語言,根據(jù)空間和地理的認(rèn)知進(jìn)行表達(dá)及予以準(zhǔn)確描述。在展開挖掘的過程中,首要的工作就是對(duì)挖掘任務(wù)進(jìn)行明確,這就需要明確分析工作的目標(biāo),將任務(wù)予以合理分解,對(duì)涉及到的數(shù)據(jù)進(jìn)行明示,并對(duì)其在事務(wù)數(shù)據(jù)庫中的組織方法與存儲(chǔ)方式加以明確。之后要從數(shù)據(jù)庫中將有關(guān)的屬性數(shù)據(jù)及空間數(shù)據(jù)進(jìn)行提取,形成圖層。對(duì)不同圖層涉及到的空間對(duì)象進(jìn)行分析,對(duì)這些對(duì)象彼此間的關(guān)聯(lián)進(jìn)行計(jì)算并進(jìn)行謂詞化,和相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)接并將之存于數(shù)據(jù)庫。將數(shù)值型的屬性進(jìn)行離散化處理,形成相關(guān)數(shù)據(jù)的挖掘表,通過對(duì)于關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行挖掘的相關(guān)算法,對(duì)復(fù)雜的空間模式進(jìn)行挖掘,將結(jié)果存于規(guī)則數(shù)據(jù)庫。最后,將不必須或多余的規(guī)則加以清除,將有價(jià)值而可靠的關(guān)聯(lián)規(guī)則加以保存。在構(gòu)建空間事務(wù)數(shù)據(jù)庫時(shí),可用Apriori進(jìn)行構(gòu)建,這一算法可以將空氣質(zhì)量和污染源間的空間關(guān)聯(lián)規(guī)則加以明確揭示。

    3.3 對(duì)于時(shí)空事件基礎(chǔ)上的空氣質(zhì)量進(jìn)行時(shí)空關(guān)聯(lián)的規(guī)則挖掘

    傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘中,對(duì)于關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行時(shí)空的擴(kuò)展,即是時(shí)空關(guān)聯(lián)的規(guī)則,這類規(guī)則較為復(fù)雜,其他的關(guān)聯(lián)規(guī)則在一定程度上都可看作是該規(guī)則程度不同的簡化結(jié)果。在挖掘時(shí)空關(guān)聯(lián)的規(guī)則時(shí),常需對(duì)眾多非空間或空間對(duì)象之間的多種關(guān)系進(jìn)行計(jì)算,十分復(fù)雜,在時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘中通常是逐步求精進(jìn)行計(jì)算。進(jìn)行分析的程序是先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以便后續(xù)挖掘的順利實(shí)施;之后要建立時(shí)空事務(wù)的數(shù)據(jù)庫,對(duì)相關(guān)知識(shí)進(jìn)行提取與儲(chǔ)存;對(duì)時(shí)空關(guān)聯(lián)的規(guī)則進(jìn)行挖掘,還是使用Apriori算法進(jìn)行挖掘;最后,是對(duì)時(shí)空關(guān)聯(lián)的相應(yīng)規(guī)則進(jìn)行評(píng)價(jià),合格后即可投入實(shí)際應(yīng)用。

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