數據挖掘下突發性環境污染應急監測方法研究

文章編號：1674-6139（2025）07-0141-05

中圖分類號：X830.7文獻標志碼：B

Emergency Monitoring Method for Sudden Environmental Pollution under Data Mining

Du Yanlei

（Shijiazhuang EcologicalEnvironment Bureau，Xingtang County County Branch，ShijiazhuangO506Oo，China）

Abstract：Monitoringenvironmentalpolutioniselpfultounderstandtheoncentrationdistributionofpolutantsandrealieheevaluationofpolltiserityndosibleuenceange.Idertfctielyotoviroentalpltionmegencyoong methodofsudenenvironmentalpolltionbasedondataminingisproposed.Thestudydefinedthedeepminingstandardofenviromental polutiondatandintegratedpoltiondatasamplessstoeducethepretreatmentprotocolondiiosofplutionpoblems，omplete thepretreatmentofsuddenenvironmentalpolutiondataunderdatamining.Bydeterminethemonitoringschemefromthreeaspectsofair polutionacdent，waterlltionaccdentandsoilplutionacident，testudyaedtemergenymontoingofsuddenio mentalpolltionTeexpemetalesultssowtatthoughteiningandprocesingofpoltiondata，theoncentratioofolutants canbe better grasped，which has outstanding value in accurately evaluating the severity of polution.

Key words：data mining；sudden environmental pollution；emergency monitoring；air pollution；water polltion

前言

為有效治理突發性環境污染事件，應建立健全環境風險預警機制，在加強日常監管和隱患排查的同時，提高風險防范能力[1]。在應急響應方面應制定完善的應急預案，明確應急響應程序和措施，既要采用科學有效的污染治理技術，對受污染的環境進行修復與治理，也要及時向社會公開環境污染信息，保障公眾的知情權和參與權，加強社會監督。

馬野等人[2]提出基于微生物庫侖量抑制率的監測技術，但該方法只針對水污染問題進行監測，忽略了其他可能發生的環境污染問題。馬鵬飛等人[3]提出基于改進遙感生態指數的監測方法，但監測結果的準確性及有效性極易受到影響。a atayE^[4] 提出基于非負矩陣分解的監測方法，但該方法所得監測結果只能代表部分環境污染問題。A.EB等人[5]提出利用無人機巡檢技術的監測方法，但該方法的監測準確性只能在一定區域范圍內得到保障。

為更好解決上述問題，實現對環境污染問題的全方位監測，文章提出數據挖掘下的突發性環境污染應急監測方法。數據挖掘是一種從大量數據中提取有用信息的過程，這些信息是隱藏的、事先未知的，但具有潛在價值[6]。利用數據挖掘算法監測環境污染問題，建立完整的決策模型，根據過去的行動數據來預測未來的行為或發現數據中的隱藏模式。

1數據挖掘下突發性環境污染數據預處理

1. 1 環境污染數據的深度挖掘標準定義

環境污染數據的深度挖掘是指利用數據挖掘技術，對海量的環境污染數據進行深入分析和處理，以發現其中隱藏的、有價值的模式和知識的過程。這一過程不僅涉及數據的收集、清洗和預處理，還包括數據的特征提取、模式識別、關聯分析、預測建模等多個環節[7]

假設 表示 n 個不同的環境污染數據的數據源定義項 ?，χ 表示清洗運算參數， 表示環境污染區域的單位面積， 表示數據樣本的缺失值特征，8表示挖掘執行深度， _，β 表示環境污染區域內的數據預測建模系數，聯立上述物理量，可將環境污染數據的深度挖掘標準定義式表示為式（1）：

基于數據挖掘結果，可以對環境污染的風險進行評估和預測，從而為環境管理和決策提供有力支持。

1.2 基于數據挖掘的環境污染數據整合

假設 表示基于數據挖掘算法所定義的環境污染程度計值向量，計算式如式（2）：

式（2）中， α 表示標準化的數據格式定義參數，g₁?g₂ 表示兩個不同的環境污染數據取樣對象 ， 表示重復度判定系數， γ 表示格式定義項， 表示環境污染數據的突發性屬性特征。

在式（2）的基礎上，推導基于數據挖掘的環境污染數據整合運算式為式（3）：

式（3）中， ε 表示數據樣本的歸一運算項， h 表示數據倉庫中的突發性環境污染數據估計值， φ 表示環境污染數據的集中管理參數， $＼textit { ＼textbf { ＼iota } }$ 表示突發性環境污染問題的風險估值 表示污染數據樣本的整合處理特征。通過數據挖掘技術可以發現突發性污染源的位置和類型，進而為污染源控制提供科學的依據。

1.3突發性環境污染數據的預處理規約條件推導

在突發性環境污染數據的預處理過程中，規約條件旨在減少數據運算量、提高處理效率，同時盡量保持數據的原始特性和分析價值。推導規約條件時，需要確定降維后的維度數（即主成分的數量），這通?；诜讲钬暙I率的大小來確定[8]。對于突發性環境污染數據方差貢獻率的計算參考以下表達式：

式（4）中， i 表示突發性環境污染數據的降維運算系數， ? 表示污染數據的主成分定義參數， κ 表示數據樣本的運算殘差， 表示突發性環境污染數據樣本方差的平均值。

假設方差貢獻率為定值，對于突發性環境污染數據的分類就可以采用數據編碼的方式來減少存儲空間。因此，在推導規約條件時，還需要確定合適的數據編碼長度。假設 q_max 表示數據編碼長度的最大值， λ 表示污染數據分類參數， l_max 表示編碼后數據樣本所占的最大存儲空間， 表示存儲空間的平均值， 表示突發性環境污染數據的預處理粒度特征，聯立式（4），可將突發性環境污染數據的預處理規約條件表示為式（5）：

突發性環境污染數據預處理的主要目的是提高數據挖掘算法的效率和準確性，通過清理、轉換和規約數據，使其更適合于后續的污染應急監測過程。

2突發性環境污染的應急監測

在數據挖掘算法的基礎上，完善大氣污染事故監測、水環境污染事故監測、土壤污染事故監測三方面內容，并制定具體的突發性環境污染應急監測預案。

2.1大氣污染事故監測

大氣污染事故是指由于人類活動或自然因素導致大氣中污染物濃度急劇增加，超過環境質量標準，對生態環境、人類健康及財產造成危害的事件。這些污染物包括二氧化硫、一氧化氮、二氧化碳以及碳氫化合物等具有揮發性的有機化合物。通過實時監測大氣中污染物的濃度變化，可以發現污染事故。

利用安裝在監測站點的在線自動監測設備，實時、連續地監測大氣中污染物的濃度。這些設備通常包括顆粒物監測儀、氣體分析儀等，能夠自動采集數據并傳輸到數據中心進行處理。在特定情況下，如果大氣污染事故監測需要利用更精確的數據，可以采用手動監測方法。

2.2水環境污染事故監測

突發性水環境污染事故具有影響面廣、隱蔽性強的特點，對水域中生物群體的影響極為深遠，因此采用有效的監測布控技術，對控制污染蔓延、準確查明污染來源、制定應急措施具有重要意義。污染物進入河流后發生擴散現象，且在各個方向上的擴散能力受到水體流速的直接影響[9-10]。假設 μ 表示水體環境中的水面比降參數， R 表示摩阻流速， y 表示水環境的曼寧糙率系數，I表示污染物彌散參量， p₁…p₂ 表示兩個不同方向上的水體流速， o 表示水體深度，聯立上述物理量，可將水環境污染程度定義式表示為式（6）：

在準確定義水環境污染程度的基礎上，為實現有效監測，還應參考以下因素布置應急監測點：

（1）監測斷面應設置在突發性水環境污染的核心區域內，根據污染物擴散形式及具體的水流方向，調整監測布點；

（2）在監測過程中，為避免出現大量的數據運算環節，應盡可能以更少的斷面監測點獲取大量具有代表性的測量數據。

2.3土壤污染事故監測

土壤污染事故監測的主要目的是及時、準確地掌握土壤污染狀況，評估污染對生態環境和人體健康的影響，為制定有效的污染控制和修復措施提供科學依據。突發性土壤污染事故可能由多種原因引起，包括違法排污、意外泄漏、自然災害等。在進行應急監測時，應根據污染物的性質、分布范圍、監測目的等因素，合理確定采樣點的位置和數量。

突發性土壤污染事故監測需及時響應，并盡快采集樣品進行分析測試，以便及時掌握污染狀況。因此，采樣和分析測試過程需嚴格按照規范進行，以確保監測結果的準確性。

3 實驗研究

實驗意在對數據挖掘下突發性環境污染應急監測方法的有效性進行驗證，分別從氣體監測、水體監測、土壤監測三方面進行實驗。在大氣環境中、水體環境中、土壤環境中進行取樣，并記錄其中污染性物質的含量，再利用數據挖掘下突發性環境污染應急監測方法進行測定實驗，將所得測定值與污染物真實含量進行對比，若完全相同或差值較小，則表示該方法的監測準確性較高。

表1為環境污染物含量及所應用監測設備的具體型號。

3.1突發性氣體環境污染的應急監測實驗

利用氣相色譜儀對包含二氧化硫、一氧化氮、二氧化碳、碳氫化合物污染物的氣體進行分離處理，將各類目標污染物從混合氣體中分離出來，作為研究對象。

應用氣體檢測儀對分離出的污染性氣體含量進行監測，具體測定結果見圖1。

如圖1所示，應用數據挖掘下突發性環境污染應急監測方法測定污染性氣體含量，雖然不能保證每一次的測量值都與污染物真實含量完全相等，但測量值與真實值之間的數值差異較小，符合有效監測的突發性環境污染應急處理標準。

3.2突發性水環境污染的應急監測實驗

利用分光光度計測量重金屬污染物、硫化污染物在目標水體中的含量，并將指示劑加人水質檢測儀中，實現對目標水樣中污染性物質的分離。

表2記錄了重金屬污染物、硫化污染物含量的具體測定結果。

對比表1、表2可知，應用數據挖掘下突發性環境污染應急監測方法測定水體污染物含量，能夠獲得較為可靠的監測結果，整個實驗過程中，重金屬含量最大誤差為 0.3g/cm³ 、硫化物含量最大誤差為0.2g/cm³ ，符合有效監測的突發性環境污染應急處理標準。

3.3突發性土壤環境污染的應急監測實驗

表3記錄了含氮化合物、含磷化合物、含鉀化合物含量的具體測定結果。

分析表3可知，應用數據挖掘下突發性環境污染應急監測方法所測得的土壤污染物含量極為接近表1中的標準含量值，表示應用該方法能夠對突發性土壤環境污染進行有效的應急處理。

4結束語

文章提出數據挖掘下突發性環境污染應急監測方法，在數據挖掘技術的支撐下，突發性環境污染應急監測方法得以不斷優化和完善，為環境保護和應急響應提供了強有力的支持。數據挖掘技術以強大的數據處理和分析能力，在突發性環境污染應急監測中發揮了不可替代的作用。通過對海量監測數據的深度挖掘，能夠更準確地識別大氣污染、水污染、土壤污染等突發性環境問題的特征，并預測污染擴散的趨勢。實驗結果表明，應用文章方法測定污染性氣體含量，測量值與真實值之間的數值差異較小；應用文章方法測定水體污染物含量，符合有效監測的突發性環境污染應急處理標準；應用文章方法所測得的土壤污染物含量接近標準含量值。

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