水库水质多维数据挖掘技术及应用

摘要

随着计算机技术的不断普及和发展，各类水文学新理论、新技术和新方法层出不穷，数据挖掘是近年来数据库领域中出现的一个新兴研究热点。如何有效地分析处理水质数据，从大量数据中挖掘出有价值的信息，并为水质管理和决策提供重要的支持是一项具有重要的意义的工作。本文将数据挖掘技术应用于水质分析中，首先对大连市碧流河水库水质采样点进行坐标定位，然后利用GIS地统计学方法和图片展示功能，从水库平面、纵向和横向三个方向，对水库的时空分布状态进行分析，直观的展示出动态水位下的水库时空变化特征，并探析其影响因素，研究成果如下：
　　（1）水库水质具有多指标、时空变化的多维属性，水质变化不仅仅是孤立的污染物含量变化，水库水位、空间的变化与差异也直接对水质状态分析产生影响。根据水库多维水质的多指标时空变化特征，建立水质多维数据挖掘方法，提出动态采样点监测方案，进而研究采样点空间坐标转化方法，为水库水质分析与管理提供支撑。
　　（2）进入水库水体中的污染物随着水流运动发生迁移、转化，导致水质要素在空间分布和时间分布上存在着差异。水库水质变化不仅是水质本身的时空演替，水库在在运行期间，水位也处于不断变化的状态，因此其存在的环境边界也处于动态变化中，同时，每条监测垂线上采样点的位置也随着水位的变化而改变。结合碧流河水库的形状及水文特征对其进行监测断面和监测点位的布设，采用分层监测的方式对水库水质进行监测，从横向、纵向和垂向三维水库空间中获得了实际采样点位的水质监测样本，为后续研究工作提供了全面而可靠的基础数据。
　　（3）利用GIS地统计学方法和图片展示功能，从水库平面、纵向和横向三个方向，分析碧流河水库的温度、溶解氧、总氮、总磷、pH、铁、锰和氨氮等八个指标的时空变化特征，并探析其影响因素。结果表明，水库平面上水温、溶解氧、总氮、pH铁和锰在平面分布上比较均匀；总磷和氨氮则从入库口到坝前逐渐降低。水库纵向上水温和溶解氧在垂向上有较明显的分层现象和随时间变化的特征；总氮和总磷在垂向上均无明显分层现象；pH在夏季呈现表层高而底层低的分层现象；铁和锰在时间和空间分布上都比较均匀，但存在个别月份局部区域浓度异常增高的现象；氨氮在入库口处含量较高。水库横向上刘店、库中心和坝前断面的各指标总体分布变化特征与水库纵向相似，一些指标在部分月份会出现左右分布不均的现象，坝前断面因为水深较深，分层现象比刘店和库中心断面更为明显，反之，库中心分层现象相对较弱。
　　本文将数据挖掘技术应用于水库水质多维特征分析中，并用GIS实现水质多维数据可视化，直观地分析掌握水库水质状况，对水质管理和决策起到一定的作用。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容及技术路线

2 水库水质多维数据挖掘方法

2.1 引言

2.2 水质多维特征分析与动态监测

2.3 水质多维数据挖掘方法

2.4 小结

3 碧流河水库多维水质调查

3.1 引言

3.2 研究区概况

3.3 多维水质调查数据与结果

3.4 小结

4 水库水质多维时空变化特征分析

4.1 引言

4.2 水库平面时空分布及变化特征分析

4.3 水库纵向时空分布及变化特征分析

4.4 水库横向时空分布及变化特征分析

4.5 小结

5 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

攻读硕士学位期间参与项目情况

致谢