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      基于K-Means聚類分析法的山西省資源現(xiàn)狀評(píng)價(jià)

      2018-10-31 07:38:16鄭麗媛曹金亮張建萍段麗軍
      西部探礦工程 2018年11期
      關(guān)鍵詞:礦產(chǎn)資源山西省水資源

      鄭麗媛,曹金亮,張建萍,樊 燕,段麗軍,楊 浩

      (山西省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心,山西太原 030024)

      山西省作為典型的中部省份,位于我國(guó)華北黃土高原的東部,是我國(guó)煤炭生產(chǎn)的重要基地,作為煤炭依賴型的城市,其經(jīng)濟(jì)發(fā)展與煤炭開(kāi)采息息相關(guān)。面對(duì)市場(chǎng)化的壓力,山西省采取了拼資源消耗的經(jīng)濟(jì)政策,由于長(zhǎng)期以來(lái)伴隨工業(yè)化、城市化進(jìn)程的山西省,只片面追求能源效益,過(guò)度依賴這些高耗能、高污染支柱產(chǎn)業(yè),忽視資源協(xié)調(diào)這種不合理的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu),造成了嚴(yán)重的水資源短缺、土地資源破壞和環(huán)境污染,使得山西的資源的承載力面臨著嚴(yán)峻的考驗(yàn)。而且大多數(shù)重工業(yè)工廠生產(chǎn)工藝較差,不僅能耗高,而且排污大,其排污標(biāo)準(zhǔn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[1]。因此,進(jìn)行山西省資源承載力的評(píng)價(jià)有利于資源的合理配置,而這關(guān)乎到山西省未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

      本文在對(duì)山西省的土地資源、水資源和礦產(chǎn)資源數(shù)據(jù)調(diào)查和分析的基礎(chǔ)上,分析現(xiàn)有的資源狀況和資源問(wèn)題,應(yīng)用AHP評(píng)價(jià)模型建立起山西省資源承載力綜合評(píng)判模型,對(duì)山西省的資源承載力分別進(jìn)行單指標(biāo)和綜合評(píng)價(jià)。然后利用K-Means聚類方法直接對(duì)AHP評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行聚類分析,最終把山西省的資源現(xiàn)狀分為5類:較差、差、一般、好和較好。

      1 研究區(qū)概況

      山西省位于我國(guó)北中部,輪廓大體呈平行四邊形,南北長(zhǎng)約550km,東西寬約290km,總面積15.63×104km2。山西省轄11個(gè)地級(jí)市,119個(gè)縣(市)、區(qū)(含市轄城區(qū)),由于實(shí)際工作中,有部分市轄區(qū)的資料數(shù)據(jù)不是獨(dú)立的,因此將這3個(gè)市轄區(qū)合并為一個(gè)評(píng)價(jià)單元,最終確定的評(píng)價(jià)單元為107個(gè)。

      山西省的土地主要由耕地、林地、草地組成,這3大地類面積之和占到全省土地總面積的83.3%,其余地類總面積僅占到全省土地面積的16.7%。山西省主要水資源量由地表水和地下水組成,在地域上水資源分布極不均勻,總的趨勢(shì)是由東南向西北遞減。1956~2000年多年平均水資源總量123.8×108m3,水資源可利用量為83.8×108m3,為全國(guó)的67.7%,且多分布于盆地邊緣及省境四周。此外,山西礦產(chǎn)資源豐富,已發(fā)現(xiàn)礦種118種,其中,查明資源儲(chǔ)量的有63種,礦產(chǎn)地1391處。其中,煤炭保有資源儲(chǔ)量2767.85×108t,鋁土礦保有資源儲(chǔ)量14.16×108t,及鐵礦保有資源儲(chǔ)量都位于全國(guó)前幾位。此外,錳、銀、金、石墨、膨潤(rùn)土、高嶺巖、石英巖(優(yōu)質(zhì)硅石)、含鉀巖石、花崗巖、沸石等10種礦產(chǎn)資源儲(chǔ)量也較豐富。

      2 AHP方法評(píng)價(jià)資源現(xiàn)狀

      2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

      研究區(qū)構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是否正確,關(guān)系到評(píng)價(jià)結(jié)果的正確性,根據(jù)山西省的實(shí)際情況,本文選取16個(gè)不同層面的評(píng)價(jià)指標(biāo),具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)成如表1所示。

      2.2 指標(biāo)無(wú)量綱化處理

      表1 資源現(xiàn)狀評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

      一般來(lái)說(shuō),由于各評(píng)價(jià)指標(biāo)有不同的量綱,若直接比較會(huì)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果造成一定的影響。因此必先對(duì)16個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱化處理,以此來(lái)了消除由于量綱的不同而帶來(lái)的影響[2]。通常指標(biāo)類型可分為2種:成本型指標(biāo)和效益型指標(biāo),本文根據(jù)多目標(biāo)決策原理,對(duì)不同類型的指標(biāo)按如下方法進(jìn)行無(wú)量綱化處理。

      對(duì)于效益型指標(biāo),令:

      對(duì)于成本型指標(biāo),令:

      式中:xij——第j個(gè)指標(biāo)的原始值;

      rij——第j個(gè)指標(biāo)無(wú)量綱化后的值;

      xmax——第j個(gè)指標(biāo)的最大值;

      xmin——第j個(gè)指標(biāo)的最小值。

      2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

      確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的方法有很多,但大多只采用主觀賦權(quán)法,如特爾菲法、AHP方法等。但主觀賦權(quán)法有很明顯的缺點(diǎn),就是過(guò)度依賴專家的個(gè)人經(jīng)驗(yàn),這極易受到個(gè)人主觀因素的影響,即便同一個(gè)因素,也會(huì)因個(gè)人的主觀因素不同而使異權(quán)系數(shù)造成偏差。本文在確定各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重值時(shí)采用客觀賦權(quán)法——變異系數(shù)法,通過(guò)實(shí)際計(jì)算得到指標(biāo)的權(quán)重值避免出現(xiàn)這樣的偏差。這樣可以避免眾多要素的重復(fù)和遺漏,是一種客觀的求權(quán)重的方法[3]。采用變異系數(shù)法計(jì)算方法如下:

      (1)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差:

      式中:i——評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù),i=1,2,...,m;

      j——每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的分類指標(biāo)數(shù),j=1,2,...,m.

      (2)確定變異系數(shù)Zi:

      (3)計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重Wi:

      通過(guò)上述方法計(jì)算的各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重值見(jiàn)表2。

      表2 各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重值

      2.4 評(píng)價(jià)方法

      本文采用加權(quán)平均法建立資源現(xiàn)狀評(píng)價(jià)模型,具體的數(shù)學(xué)模型表達(dá)式如下[6]:

      式中:U——資源現(xiàn)狀計(jì)算值,U∈[ ]0,1;

      Pi——各分指標(biāo)無(wú)量綱化的值;

      Wi——各分指標(biāo)的權(quán)重值,且(i=1,2,...,n)。

      3K-Means聚類分析

      3.1 K-Means算法基本思想

      K-Means算法是基于樣本相似性度量的研究“物以類聚”現(xiàn)象的一種間接聚類方法。它以凝聚中心為標(biāo)準(zhǔn)聚成的類有如下特點(diǎn):不同類種子之間的相似性極低,而且距離大;而各類內(nèi)部種子之間的相似性極高、距離小。

      若事先假定聚類數(shù)為K,首先系統(tǒng)自動(dòng)選擇K個(gè)種子作為K類中每一類的初始聚類中心;然后計(jì)算每個(gè)種子和每一類的初始聚類中心的距離,根據(jù)距離遠(yuǎn)近,把所有種子重新分成K類;然后重新計(jì)算每個(gè)類的聚類中心……如此疊代以上計(jì)算過(guò)程,直到達(dá)到準(zhǔn)則函數(shù)收斂的要求即聚類中心不再發(fā)生變化[4]。

      3.2 K-Means算法步驟

      根據(jù)AHP方法評(píng)價(jià)的分區(qū)結(jié)果,把山西省的資源現(xiàn)狀分5類,K-means聚類算法步驟如下:

      (1)在107個(gè)縣市中隨機(jī)選擇5個(gè)縣市作為初始凝聚點(diǎn);

      (2)剩余102個(gè)縣市逐個(gè)進(jìn)入與初始凝聚點(diǎn)距離最近的類中,每個(gè)縣市進(jìn)入之后重新計(jì)算每一類的重心作為該類新的凝聚點(diǎn);

      (3)重復(fù)迭代過(guò)程(2),直至所有類的凝聚中心均不再變化為止。

      4 K-Means聚類結(jié)果分析

      4.1 土地資源現(xiàn)狀分析

      用K-Means聚類分析法對(duì)AHP評(píng)價(jià)的土地資源現(xiàn)狀結(jié)果進(jìn)行聚類分析,從圖1可以看出,全省土地資源現(xiàn)狀好的地區(qū)多于較差的地區(qū)。107個(gè)縣(市)中,土地資源現(xiàn)狀水平差的縣為2個(gè),分布在靈石縣和古交市,占總評(píng)價(jià)單元的1.87%,這些區(qū)域的土地資源現(xiàn)狀差,其土地資源需求不能被保障的趨勢(shì)愈來(lái)愈明顯。土地資源現(xiàn)狀水平較差的縣為3個(gè),分布大同市、霍州市和孝義市,占總評(píng)價(jià)單元的2.8%,土地資源現(xiàn)狀較低的地區(qū)應(yīng)著重發(fā)揮其土地資源效益,努力提高區(qū)域土地資源現(xiàn)狀水平。土地資源現(xiàn)狀水平一般的縣為6個(gè),主要分布在左云縣、盂縣、介休市、汾西縣、襄垣縣和鄉(xiāng)寧縣,占總評(píng)價(jià)單元的5.61%。土地資源現(xiàn)狀水平較好的縣為23個(gè),主要分布在原平市、和順縣、繁峙縣、臨縣、沁源縣、沁水縣、靈丘縣、興縣和五臺(tái)縣等其他縣市,占總評(píng)價(jià)單元的21.50%。土地資源現(xiàn)狀水平好的縣為73個(gè),占總評(píng)價(jià)單元的68.22%。通過(guò)土地承載力的測(cè)算,可以明確一定區(qū)域不同分區(qū)的承載力狀況,有助于在區(qū)域規(guī)劃中針對(duì)不同類型功能分區(qū)的特點(diǎn)以及存在的問(wèn)題,實(shí)施因地制宜的評(píng)價(jià)體系和發(fā)展戰(zhàn)略。

      4.2 水資源現(xiàn)狀分析

      用K-Means聚類分析法對(duì)AHP評(píng)價(jià)的水資源現(xiàn)狀結(jié)果進(jìn)行聚類分析,從圖2可以看出,全省的水資源現(xiàn)狀普遍較好。107個(gè)縣(市)中,水資源現(xiàn)狀水平差的縣為3個(gè),主要分布在鄉(xiāng)寧縣、城區(qū)和澤州縣,占總評(píng)價(jià)單元的2.8%;水資源現(xiàn)狀水平較差的縣為6個(gè),主要分布在長(zhǎng)治市、大同市、陽(yáng)泉市、壽陽(yáng)縣、代縣和柳林縣,占總評(píng)價(jià)單元的5.61%;水資源現(xiàn)狀水平一般的縣為35個(gè),占總評(píng)價(jià)單元的32.71%;水資源現(xiàn)狀水平較好的縣為56個(gè),主要分布在大同市東部、離石市東部、運(yùn)城市、忻州市西部、晉中市、長(zhǎng)治市、臨汾市中部等地區(qū),占總評(píng)價(jià)單元的52.34%;水資源現(xiàn)狀水平好的縣為7個(gè),主要分布在交城縣、太原市、忻府區(qū)、五臺(tái)縣、朔州市、原平市和河津市,占總評(píng)價(jià)單元的6.54%。

      4.3 礦產(chǎn)資源現(xiàn)狀分析

      用K-Means聚類分析法對(duì)AHP評(píng)價(jià)的礦產(chǎn)資源現(xiàn)狀結(jié)果進(jìn)行聚類分析,從圖3可以看出,全省礦產(chǎn)資源現(xiàn)狀水平普遍一般。107個(gè)縣(市)中,礦產(chǎn)資源現(xiàn)狀水平差的縣為3個(gè),主要分布在孝義市、代縣和婁煩縣,占總評(píng)價(jià)單元的2.80%,這些區(qū)域的礦產(chǎn)資源現(xiàn)狀較差,其礦產(chǎn)資源需求不能被保障的趨勢(shì)愈來(lái)愈明顯。礦產(chǎn)資源現(xiàn)狀水平較差的縣為2個(gè),主要分布在朔州市和晉中市的城區(qū),占總評(píng)價(jià)單元的1.87%;礦產(chǎn)資源現(xiàn)狀水平一般的縣為96個(gè),主要分布在山西省的大部分縣市,占總評(píng)價(jià)單元的89.72%;礦產(chǎn)資源現(xiàn)狀水平較好的縣為5個(gè),主要分布在原平市、交口縣、興縣、平陸縣和保德縣,占總評(píng)價(jià)單元的4.67%;礦產(chǎn)資源現(xiàn)狀水平好的縣為1個(gè),為嵐縣,占總評(píng)價(jià)單元的0.93%。

      4.4 資源現(xiàn)狀綜合分析

      用K-Means聚類分析法對(duì)AHP評(píng)價(jià)的資源現(xiàn)狀結(jié)果進(jìn)行聚類分析,從圖4可以看出,全省資源現(xiàn)狀較好的地區(qū)略多且分布集中,結(jié)合單指標(biāo)評(píng)價(jià)的結(jié)果來(lái)看,山西省資源現(xiàn)狀與土地資源、水資源和礦產(chǎn)資源的關(guān)系密切相關(guān),受水資源的限制作用尤為明顯。107個(gè)縣(市)中,資源現(xiàn)狀水平差的縣為1個(gè),主要分布在孝義市,占總評(píng)價(jià)單元的0.93%。資源現(xiàn)狀水平較差的縣為8個(gè),分布靈石縣、大同市、古交市、鄉(xiāng)寧縣、霍州市、晉城市城區(qū)、婁煩縣和代縣,占總評(píng)價(jià)單元的7.48%;資源現(xiàn)狀水平一般的縣為25個(gè),占總評(píng)價(jià)單元的23.36%;資源現(xiàn)狀水平較好的縣為72個(gè),主要分布在山西省的大部分縣市,占總評(píng)價(jià)單元的67.29%;資源現(xiàn)狀水平好的縣為1個(gè),為嵐縣,占總評(píng)價(jià)單元的0.93%。

      5 結(jié)論

      本文以山西省的資源現(xiàn)狀為研究對(duì)象,應(yīng)用AHP評(píng)價(jià)模型對(duì)山西省的資源承載力分別進(jìn)行單指標(biāo)和綜合評(píng)價(jià),然后利用K-Means聚類方法直接對(duì)AHP評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行聚類分析,最終把山西省的資源現(xiàn)狀分為5類:較差、差、一般、較好和好:

      (1)山西省土地資源現(xiàn)狀好的地區(qū)多于較差的地區(qū)。107個(gè)縣(市)中,土地資源現(xiàn)狀水平差的縣為2個(gè),較差的縣為3個(gè),一般的縣為6個(gè),較好的縣為23個(gè);好的縣為73個(gè)。

      (2)山西省的水資源現(xiàn)狀普遍較好。107個(gè)縣(市)中,水資源現(xiàn)狀水平差的縣為3個(gè),較差的縣為6個(gè),一般的縣為35個(gè),較好的縣為56個(gè),好的縣為7個(gè)。

      (3)山西省礦產(chǎn)資源現(xiàn)狀水平普遍一般。107個(gè)縣(市)中,礦產(chǎn)資源現(xiàn)狀水平差的縣為3個(gè),較差的縣為2個(gè),一般的縣為96個(gè),較好的縣為5個(gè),好的縣為1個(gè)。

      (4)山西省的資源現(xiàn)狀普遍較好。107個(gè)縣(市)中,資源現(xiàn)狀水平差的縣為1個(gè),較差的縣為8個(gè),一般的縣為25個(gè),較好的縣為72個(gè),好的縣為1個(gè)。

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