生态质量综合评价的投影寻踪动态聚类方法

依据动态聚类思想，建立了投影寻踪动态聚类模型．并将该方法用于甘肃省生态环境质量综合评价中．与投影寻踪聚类方法相比，投影寻踪动态聚类方法不但可以作出环境质量的综合评价，而且消除了投影寻踪聚类方法中密度窗宽确定的人为因素，把寻优过程和聚类结果有机结合起来，为生态环境质量综合评价的研究开创了一条新途径．     

京杭运河江苏段底栖动物群落结构调查

通过2018年5月在京杭运河江苏段布设23个采样点调查底栖动物群落结构和生境状况,并用Shannon-Wiener多样性指数评价底栖动物多样性,用聚类法分析采样点底栖动物群落结构相似性,用ANOSIM分析检验聚类组差异性,用SIMPER对聚类组作主要特征物种分析。结果显示:23个采样点共采集底栖动物42种,其中甲壳纲4种、软体动物16种、多毛纲2种、蛭纲2种、昆虫纲4种(均为摇蚊类)、寡毛纲14种。聚类分析将23个采样点分成4组,ANOSIM分析检验表明各聚类组底栖动物群落结构具有显著差异(p<0.05),底质类型和水生植被等生境状况是影响京杭运河江苏段底栖动物群落结构的重要原因。     

用灰色聚类法对荔湾湖水质富营养化程度的评价

灰色聚类法把湖泊系统当作一个灰色系统来研究,将灰色聚类理论应用于湖泊富营养化程度的评价中,以广州市荔湾湖为例,建立不同的聚类指标所拥有的隶属函数,确定聚类权重值,求得最大聚类系数及聚类结果,得出用灰色聚类法进行湖泊水质富营养化评价,既能体现水质等级界线的模糊性,又能充分利用信息,避免了模糊数学法的不合理之处。因而,灰色聚类法是一种简便、客观、可靠的方法。     

几种土壤质量评价方法的比较

分别用Ｔ值分级法，综合指数法，模糊数学综合评判法，灰色聚类法，等斜率灰色聚类法，宽域灰色聚类法对湖南某地１０个监测点的土壤质量现状进行评价，通过比较，认为宽域灰色聚类法较好。     

基于K-means聚类的沙尘天气快速识别技术研究

依据沙尘天气判定条件分析2018年春季（2—4月）陕西省西安市环境空气质量小时监测数据，共识别9 d受沙尘影响。研究基于K-means聚类沙尘天气分析方法，分析沙尘天气监测数据特征，并对沙尘识别聚类模型进行优化研究，识别的沙尘影响天气与传统方法一致。分析表明，聚类方法可用于沙尘天气监测数据的识别，与传统方法相比较，基于K-means聚类方法能够快速、准确识别沙尘影响天气。     

水质模糊聚类分析的应用

目前的模糊聚类方法一般是直接采用量化指标或人为评分组成样本进行聚类分析.聚类结果虽然能够表示同一类中各样本之间的相似性和不同类别样本之间的不相似性,但是却不能说明这种相似程度和不相似程度的大小,且聚类结果中究竟哪一个最符合实际情况,仍然要由人来作判定,往往会带来一些主观随意性,这表明目前所用的这种模糊聚类方法其聚类结果表示的意义尚不是十分明确.为此,本文在前人工作的基础上提出一种新的模糊聚类方法,该方法以各环境单元监测值模糊子集与各级环境质量标准模糊子     

武汉市城区大气监测优化布点研究

对武汉市城区网格布点实测ＴＳＰ、ＳＯ２获取了城区大气污染总体水平的数据，运用Ｆｉｓｈｅｒ最优分割方法，求出城区５个优化测点数，运用模糊聚类方法对武汉城区４８个网格测点的ＴＳＰ、ＳＯ２污染强度置信水平进行聚类；运用日均值和百分位数逼近方法检验；结合优化布点原则等，最终确定的ＴＳＰ、ＳＯ２的５个优化测点能集中反映城区大气环境中ＴＳＰ、ＳＯ２的总体污染水平。     

基于灰色聚类方法的湖泊营养状态综合评价

将湖泊水体的营养状态看作一个灰色系统，建立用于识别湖泊营养状态属性的灰色聚类综合评价模型，将水质级别作为一个灰类，水质状态作为灰色变量，根据灰色白化权函数聚类方法来确定水体营养状况归类。以太湖为例，基于分布全湖的20个监测点数据，运用灰色聚类法对其进行富营养状态综合评价，结果表明，监测时段太湖大部分水体基本处于中营养水平，局部湖面达到中度富营养状态，客观地反映了太湖湖区水体营养状况。     

物元分析法在水质监测优化布点中的应用

物元分析法是处理不相容问题的一种有效方法。以竺山湾2010年7月水质监测数据为例，利用物元分析法分析太湖竺山湾水质监测点位分布情况，并将分析结果与系统聚类法的分析结果相比较，发现物元分析法的分析结果是准确、可信的。综合使用物元分析法和系统聚类法，最终确定水质监测点位可由14个优化至11个。     

基于曲线投影动态聚类模型的大气质量监测布点研究

聚类数和聚类方法是聚类分析研究的核心,具有重要的实用价值。针对各单项大气质量监测指标的不相容问题,在投影寻踪动态聚类模型的基础上,通过引入S型曲线作为投影方式,提出了基于曲线投影动态聚类的大气质量监测布点研究新方法。从理论上讲,作为一种完全由数据驱动的方法,该模型充分体现了投影寻踪聚类的设计思想,能把最佳聚类数和对应的聚类结果的分析有机地融合在一起,具有物理意义清晰,可操作性强等特点。实例应用结果表明,通过把待研究地区大气监测点多维指标综合成一维投影指标,并利用免疫进化算法优化目标函数,模型能提供明确、客观及稳健的监测布点最佳方案,实现大气质量监测经济性和代表性的平衡。上述研究可为其它非线性、非正态高维数据分类问题开辟一条新途径。     

模糊聚类分析法对哈密地下水监测网的优化研究

试用模糊聚类分析法将哈密地下水监测网点从原来的８个点优化为６个点．经研究较符合实际情况，实践研究了优化方法．     

土壤重金属污染的灰色模糊评价

以灰色聚类为基础，提出了灰色模糊聚类分析法，并将其应用于土壤环境质量评价中，经实例分析表明，这是一种较为简便，合理、有效的评价方法。     

基于改进K-means算法的排水管网监测点位优化

为切实提高工程监测成效,合理利用资源,提出基于改进K-means算法的排水管网监测点布置优化方法。以华东区域H市排水管网为案例,以23个原始监测点的监测数据为基础,通过原始数据处理,BIRCH预聚类确定优化监测点个数和初步优化监测点,再用K-means聚类确定最终优化监测点后,输出16个保留监测点位。经验证,监测点优化后对H市排水管网的数据输出无影响。     

灰色聚类法在大气环境评价中的应用及与其它方法的比较

髟灰色聚类法对乌市和昌吉市的大气环境质量进行了评价，并就污染因子的权重问题与其它评价方法进行了比较，指出了其它方法处理权重的局限性和不合理性，肯定了灰色聚类法对要权重的处理方法。     

B—P网络逐步聚类法在环境测点优选中的应用

将Ｂ－Ｐ网络原理与逐步聚类分析思想相结合,用于环境测点聚类优选。该方法用于水清河几个监测断面的优选结果是符合客观实际的。     

南京温室气体监测点位规划方法研究

以南京市为温室气体监测区域，以2021年1月和7月作为冬、夏季的代表，利用拉格朗日粒子扩散模型（LPDM）和K均值（K-Means）聚类算法对南京市已有的高塔点位进行筛选，研究温室气体监测点位布设最优位置。通过计算不同点位的城市CO₂贡献度，最终确定了冬季和夏季各8个温室气体监测建议点位。结果表明，通过聚类算法筛选出的监测站点选址能对南京市大部分城区的温室气体排放具有相对最大的覆盖范围和较高的敏感性，能够有效反映出南京市CO₂排放量的梯度变化，对南京市不同时空尺度上的温室气体排放达到相对最好的监测效果。     

聚类分析法在大气监测优化布点中的应用

以克拉玛依市大气监测网为例 ,具体阐述了聚类分析法在大气监测优化布点中的应用 ,说明聚类分析法不仅原理简单、计算量小 ,而且较为实用 ,宜于推广。     

噪声功能区划中一类,二类混合区域的划定方法研究

根据灰色系统理论,通过灰色聚类的方法判定噪声功能区中的一类、二类混合区。判定结果与实际情况具有较高吻合度。     

基于系统聚类方法划分中国PM2.5防治区域

中国各城市细颗粒物(PM_(2.5))环境空气质量差异较大,呈现明显的区域污染特征。合理划分PM_(2.5)污染防治区域、开展区域性大气环境管理,是改善区域空气质量的重要途径。根据2015年全国108个重点城市大气PM_(2.5)的日均浓度数据,使用系统聚类方法对各城市的PM_(2.5)全年污染变化特征进行分析,从而划分出不同防治区域。依据聚类分析的3项原则,综合比较4种不同聚类方法及结果,最后提出可以划分出8个PM_(2.5)污染防治区域:a赣鄂湘接壤地区(长株潭及周边城市),b成渝及周边地区,c粤桂地区,d闽浙沿海城市群,e东三省地区,f长三角地区,g山东及周边地区,h京津冀、山西中北部、陕西关中城市群。     

消毒剂中PHMB和PHMG的测定方法探讨

依据《胍类消毒剂卫生标准》(GB 26367—2010)聚六亚甲基双胍(PHMB)的曙红比色法,改用5 cm比色皿可使吸光度值变高,线性范围变宽,该方法亦可用于聚六亚甲基单胍(PHMG)的测定。紫外分光光度法适用于测定含PHMB的单方消毒剂;高效液相色谱法用于区别PHMB和PHMG,并能够排除其他组分的干扰。