Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ứng dụng phân cụm k-means trong phân vùng rủi ro môi trường khu công nghiệp hóa chất
Tóm tắt
Các đặc điểm rủi ro đồng nhất trong một tiểu khu và sự không đồng nhất giữa các tiểu khu khác nhau vẫn chưa được làm rõ bằng các phương pháp phân vùng rủi ro môi trường hiện có. Nghiên cứu này trình bày một phương pháp phân vùng mới bằng cách xác định và phân loại các đặc điểm rủi ro sử dụng công nghệ khai thác dữ liệu phân cụm k-means. Nghiên cứu xây dựng các chỉ số và phát triển các mô hình định lượng chỉ số cho phân vùng rủi ro môi trường bằng cách phân tích cơ chế phát sinh rủi ro môi trường. Chúng tôi tính toán chỉ số rủi ro nguồn, chỉ số lĩnh vực rủi ro không khí, chỉ số lĩnh vực rủi ro nước và độ nhạy cảm của mục tiêu trong khu vực nghiên cứu có Khu công nghiệp Hóa chất Nanjing, sử dụng lưới ô 100 m × 100 m làm đơn vị phân vùng cơ bản, và sau đó sử dụng phân cụm k-means để phân tích rủi ro môi trường trong khu vực. Chúng tôi đạt được số lượng phân cụm tối ưu với hệ số silhoutte trung bình lớn nhất bằng cách tính toán các hệ số silhouette trung bình của phân cụm tại các giá trị k khác nhau. Kết quả phân cụm với số lượng phân cụm tối ưu sau đó được sử dụng để phân vùng rủi ro môi trường, và kết quả phân vùng được thể hiện trên hệ thống thông tin địa lý. Khu vực nghiên cứu được chia thành năm tiểu khu. Các đặc điểm rủi ro môi trường chung trong cùng một tiểu khu, cũng như sự khác biệt giữa các tiểu khu, được trình bày. Việc phân vùng hữu ích trong quản lý rủi ro và thuận tiện cho các nhà quyết định trong việc phân bổ nguồn lực hạn chế cho các tiểu khu khác nhau trong thiết kế các can thiệp làm giảm rủi ro.
Từ khóa
#phân cụm k-means #phân vùng rủi ro môi trường #khu công nghiệp hóa chất #chỉ số rủi ro #hệ thống thông tin địa lýTài liệu tham khảo
Fadlelmawla A A, Fayad M, El-Gamily H, Rashid T, Mukhopadhyay A, Kotwicki V. A land surface zoning approach based on three-component risk criteria for groundwater quality protection. Water Resources Management, 2011, 25(6): 1677–1697
de Oliveira P T S, Sobrinho T A, Rodrigues D B B, Panachuki E. Erosion risk mapping applied to environmental zoning. Water Resources Management, 2011, 25(3): 1021–1036
Fell R, Corominas J, Bonnard C, Cascini L, Leroi E, Savage W Z. Guidelines for landslide susceptibility, hazard and risk zoning for land-use planning. Engineering Geology, 2008, 102(3–4): 99–111
Gupta A K, Suresh I V, Misra J, Yunus M. Environmental risk mapping approach: risk minimization tool for development of industrial growth centres in developing countries. Journal of Cleaner Production, 2002, 10(3): 271–281
Merad M M, Verdel T, Roy B, Kouniali S. Use of multi-criteria decision-aids for risk zoning and management of large area subjected to mining-induced hazards. Tunnelling and Underground Space Technology, 2004, 19(2): 125–138
Calvo F, Moreno B, Ramos Á, Zamorano M. Implementation of a new environmental impact assessment for municipal waste landfills as tool for planning and decision-making process. Renewable & Sustainable Energy Reviews, 2007, 11(1): 98–115
Dagnino A, Sforzini S, Dondero F, Fenoglio S, Bona E, Jensen J, Viarengo A A. A “weight of evidence” approach for the integration of environmental “triad” data to assess ecological risk and biological vulnerability. Integrated Environmental Assessment and Management, 2008, 4(3): 314–326
Lan D D, Liu R Z, Zeng WH. Technique to regional risk zonation of environmental pollution accident and its application. Journal of Basic Science and Engineering, 2009, 17(Suppl): 82–91 (in Chinese)
Tingsanchali T, Karim F. Flood-hazard assessment and risk-based zoning of a tropical flood plain: case study of the Yom River, Thailand. Hydrological Sciences Journal-Journal Des Sciences Hydrologiques, 2010, 55(2): 145–161
Yang J, Bi J, Li Q L, Zhang B. Study on theory and methodology of regional environmental risk zoning. Research of Environmental Sciences, 2006, 19(4): 132–137 (in Chinese)
Xu L Y, Liu G Y. The study of a method of regional environmental risk assessment. Journal of Environmental Management, 2009, 90 (11): 3290–3296
Zeng W H, Cheng S T. Introduction to environmental catastrophology. Beijing: China Environmental Science Press, 2000 (in Chinese)
Zeng W H, Cheng S T. Risk forecasting and evaluating model of environmental pollution accident. Journal of Environmental Sciences (China), 2005, 17(2): 263–267
Crichton D. The risk triangle. In: Ingleton J, ed. Natural Disaster Management. London: Tudor Rose, 1999, 102-103
Crichton D. UK and global insurance responses to flood hazard. Water International, 2002, 27(1): 119–131
Lugeri N, Kundzewicz Z W, Genovese E, Hochrainer S, Radziejewski M. River flood risk and adaptation in Europeassessment of the present status. Mitigation and Adaptation Strategies for Global Change, 2010, 15(7): 621–639
Hu E B. Environmental Risk Assessment Practical Technology, Method and Cases. Beijing: China Environmental Science Press, 2009 (in Chinese)
Liverman D M. Vulnerability to global environmental change. In: Kasperson J X, Kasperson R E, eds. Global Environmental Risk. Tokyo: United Nations University Press, 2001, 201-216
Schneider S, Sarukhan J. Overview of impacts, adaptation, and vulnerability to climate change. In: McCarthy J J, Canziani O F, Leary N A, Dokken D J, White K S, eds. Climate Change 2001: Impacts, Adaptation, and Vulnerability. Cambridge: Cambridge University Press, 2001, 75-103
Peichl M, Leava N A, Kiely G. Above- and belowground ecosystem biomass, carbon and nitrogen allocation in recently afforested grassland and adjacent intensively managed grassland. Plant and Soil, 2012, 350(1–2): 281–296
Mu M, Wang B. Nonlinear instability and sensitivity of a theoretical grassland ecosystem to finite-amplitude perturbations. Nonlinear Processes in Geophysics, 2007, 14(4): 409–423
Tan P N, Steinbach M, Kumar V. Introduction to Data Mining. Boston: Pearson Addison Wesley, 2006
Everitt B S, Landau S, Leese M, Stahl D. Cluster Analysis. 5th ed. Chichester: John Wiley, 2011
Kaufman L, Rousseeuw P J. Finding Groups in Data: an Introduction to Cluster Analysis. New Jersey: John Wiley, 2005