未確知聚類在蔬菜產地環境質量評價中的應用

葛瑩瑩，劉偉

（河北工程大學信息與電氣工程學院，河北邯鄲 056038）

蔬菜在生長過程中，主要從土壤中汲取養分，一旦土壤被污染，那么種植出來的蔬菜必然也不會是健康蔬菜。因此，為了保證蔬菜的質量安全，保護人類的生命健康，需要及時客觀地對蔬菜產地污染程度進行評價，以便及時采取措施對土壤污染進行治理。隨著我國城鄉工業化程度的不斷提高，土壤的污染源主要有兩個:一是工業中“三廢”的排放以及城鎮生活垃圾的增加;二是污泥農用和蔬菜種植過程中使用有機肥、含重金屬的農藥以及化肥的不合理使用等。在各類污染物中，蔬菜產地污染的主要來源是土壤重金屬污染，其中，Hg、Cd、Cr、Pb、Zn、As、Cu、Co 等是最主要的重金屬污染物［1］。

近年來，土壤重金屬污染的評價方法主要有模糊數學綜合評判法［2］、改進層次法［3］、灰色聚類法［4］、物元分析法［5］等等，但各有優勢及不足。未確知聚類是一種基于未確知集合的無監督分類，是針對解決不確定性問題而提出的，已成功的應用于煤礦礦井工作面瓦斯涌出量的分類評價以及井下空氣質量的評價中。因此，本研究將針對以上方法的不足，且考慮到其評價的不確定性，將未確知聚類應用到蔬菜產地環境質量評價中，對江蘇省南京市六合區六個鄉的土壤質量實測數據進行實例研究［6］，最后得到新的標準狀態以及對應的評價準則。

1 未確知聚類

未確知聚類［7］是一種基于未確知集合的無監督分類，它不同于一般的聚類分析，而是一種不確定的分類方法。對于任意給定集合U，數據樣本個數為N，指標向量長度為d，擬將其分為C類，Γk（k=1，2，…，p）是第k類，那么U 中任意對象xi都以測度 μΓk（xi）屬于 Γk類，μΓk（xi）是［0，1］區間中的實數，且滿足

1.1 未確知測度的確定

式中ε為控制常數，作用是調整當Dik過小時對隸屬度的影響;而各種特征的分類權重ωi的求解方式如下:

1.2 類中心的確定

在d維特征空間中，xi關于Γk類的基本隸屬度μik可以被當做點質量賦予樣本點xi，這樣就能得到 N 個質點構成的質點組{（x1，μ1k），（x2，μ2k），…，（xN，μNk）}，下一步可依據物理方法確定其質心，新類中心即為

2 實例研究

一般來說，土壤重金屬指的是比重大于或等于5.0 g/cm3的重金屬（如 Cr、Cd、Pb、Cu、Zn），土壤重金屬污染是指由于人類活動將重金屬污染加入到土壤中，致使土壤重金屬含量明顯高于原有含量，并造成生態環境質量惡化的現象［1］。考慮到數據獲取的難易程度，文中僅選取Cd、Hg、As、Cu、Pb、Cr6種土壤中最常見的重金屬污染物為評價因子，根據我國《土壤環境質量標準》（GB156182－1995）對土壤各采樣點進行分類［8－9］，具體評價標準見表 1。I級標準為清潔，即保護區域自然生態、維持自然背景的土壤質量的限制值;II級標準輕度污染，即為保障農業生產，維護人體健康的土壤限制值;III級標準為重度污染，即保障農林生產和植物正常生長的土壤臨界值［10］。

表1 土壤環境質量標準（mg/Kg）Tab.1 Environmental quality standard for soil（unit:mg/Kg）

筆者借助參考文獻［11］中的數據，以江蘇省南京市六合區6個鄉的土壤環境質量為研究對象［12］，利用未確知聚類對其分類。其中，各采樣點土壤利用方式為蔬菜用地，主要污染類型為農藥化肥污染，具體數據見表2。

針對表2中的實測數據，對未確知聚類算法運用Matlab7.0編程，將樣本分為三類，分類精度ε=0.001，最終得到的樣本分類結果及隸屬度如表3所示，各類的類中心見表4。表3顯示，樣本6屬于第 I類;樣本2，3，5屬于第 II類;樣本1，4屬于第III類。

表2 土壤各重金屬元素含量的分析數據（mg/Kg）Tab.2 Content of heavy metal elements in soil samples（unit:mg/Kg）

表3 樣本的分類結果Tab.3 The classification results of the sample

表4 各類的類中心Tab.4 The centers of the clusters

3 實驗結果分析

針對得到的實驗結果，主要從類中心、隸屬度以及分類結果三方面進行分析。

1）從類中心（表4）來看，很容易發現，在6種重金屬污染物中，只有As含量是越高越好，其余五種均是越低越好，這與土壤環境質量標準（表1）中是一致的，說明未確知聚類能夠應用到土壤環境質量評價中。

2）從各樣本點以及各類的隸屬度（表3）來看，當某樣本點處于某兩類之間，其隸屬度相差并不太大，或者說很難區分，比如樣本點2，對I類和II類隸屬度相差只有0.000 6，是很微小的，這是因為在求yii－mki時總體相差并不大，唯一不同的是各指標權重ωi的取值不同，才導致其屬于各類的隸屬度有微小偏差。

3）從分類結果上來看，樣本6屬于第I類;樣本2，3，5 屬于第 II類;樣本1，4 屬于第 III類，與當地實際情況一致，證明未確知聚類能夠對土壤環境質量進行準確評價。同時，未確知聚類不僅給出了分類結果，也給出了各樣本相對于各類的隸屬度，這可以為下一步改善蔬菜產地環境質量提供一個指導方向。

4 結語

分析實驗結果，與實際情況相符，證明此方法能夠在蔬菜產地環境質量評價中應用，且該算法同時能夠保證蔬菜產地環境質量評價更加精準化和定量化。將未確知聚類應用到土壤環境質量評價中，不僅拓寬了未確知聚類算法的應用領域，同時也為土壤環境質量評價提供了一種新的思路。

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