Научная статья на тему 'Кластерный анализ данных для интегральной характеристики безопасности питьевых вод для потребителей на территории г. Казани'

Кластерный анализ данных для интегральной характеристики безопасности питьевых вод для потребителей на территории г. Казани Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

CC BY
164
32
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ / ПИТЬЕВАЯ ВОДА / ИНТЕГРАЛЬНАЯ ОЦЕНКА / БЕЗОПАСНОСТЬ / CLUSTER ANALYSIS / POTABLE WATER / INTEGRAL ASSESSMENT / SAFETY

Аннотация научной статьи по наукам о Земле и смежным экологическим наукам, автор научной работы — Новикова С. В., Тунакова Ю. А., Габдрахманова Г. Н., Кузнецова О. Н.

Разработан способ интегральной оценки безопасности питьевых вод для потребителей на основе кластерного анализа разнородных данных, характеризующих качество питьевых вод. Для последующего анализа способом кластеризации выбрана нейросетевая методика самоорганизующихся карт Кохонена.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по наукам о Земле и смежным экологическим наукам , автор научной работы — Новикова С. В., Тунакова Ю. А., Габдрахманова Г. Н., Кузнецова О. Н.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Кластерный анализ данных для интегральной характеристики безопасности питьевых вод для потребителей на территории г. Казани»

УДК 628.1

С. В. Новикова, Ю. А. Тунакова, Г. Н. Габдрахманова, О. Н. Кузнецова

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ДЛЯ ИНТЕГРАЛЬНОЙ ХАРАКТЕРИСТИКИ БЕЗОПАСНОСТИ ПИТЬЕВЫХ ВОД ДЛЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ НА ТЕРРИТОРИИ Г.КАЗАНИ

Ключевые слова: кластерный анализ, питьевая вода, интегральная оценка, безопасность.

Разработан способ интегральной оценки безопасности питьевых вод для потребителей на основе кластерного анализа разнородных данных, характеризующих качество питьевых вод. Для последующего анализа способом кластеризации выбрана нейросетевая методика самоорганизующихся карт Кохонена.

Keywords: cluster analysis, potable water, integral assessment, safety.

The way of an integral assessment of safety of potable waters is developed for consumers on the basis of the cluster analysis of the heterogeneous data characterizing quality of potable waters. For the subsequent analysis the neural network technique of the self-organized Kokhonen's cards is chosen as way of a clustering.

Введение

В настоящее время интегральная оценка безопасности питьевых вод для населения регламентирована только в методических рекомендациях [1]. Однако, формула расчета интегрального показателя, приведенная в МР 2.1.4.0032-11 не имеет физического обоснования и математически некорректна ввиду отсутствия прямой линейной связи между показателями и их различного вклада в качество питьевых вод. Данная проблема могла бы быть решена хотя бы частично за счет ввода нормирующих коэффициентов, однако никаких рекомендаций по определению таких коэффициентов не существует.

Поскольку стоит задача одновременного учета в интегральном показателе разнородных и разноразмерных данных, имеющих различную степень влияния на комплексную оценку безопасности потребления питьевых вод по зонам исследования, то идея построения аналитической модели расчета была отвергнута. Был выбран другой подход, заключающийся в учете всех факторов, характеризующих безопасность питьевых вод для потребителей, в процессе кластерного анализа комплексных данных.

В предлагаемой интегральной оценке использовались оценка вероятности поступления катионов и анионов питьевых вод с питьевой водой и вероятности негативных изменений, канцерогенных и неканцерогенных в состоянии здоровья самой чувствительной части населения города - детского населения по зонам исследования на территории г. Казани. Выделение зон исследования основано на адресах обслуживания детских поликлиник. Изменчивость катионно-анионного состава питьевых вод приготавливаемых на водозаборе «Волжский» и доходящего до потребителей подробно описано в работах [2,3].

Оценка канцерогенного и неканцерогенного риска здоровью детского населения по зонам исследования на территории г.Казани приведена в работах [4,5].

Алгоритм оценки и величины рассчитанных вероятностей превышения фактических концентраций рассматриваемого перечня катионов и анионов в пробах питьевой воды над фоновыми их значениями, а также значения обобщенного риска (К), харак-

теризующего вероятность превышения концентраций металлов над фоновыми по зонам исследования подробно описаны в работе[6].

Экспериментально-теоретическая часть

По 11 выделенным ранее зонам исследования на территории г. Казани для проведения кластерного анализа были сформированы кортежи данных по 21 признаку. Учет изменчивости анионного состава питьевых вод не проводился ввиду отсутствия канцерогенного потенциала у рассматриваемого перечня ионов, не превышения неканцерогенного риска здоровью детского населения над величинами приемлемого риска и малой вариацией значений концентраций по зонам исследования. Для последующего анализа наиболее подходящим способом кластеризации является нейросетевая методика самоорганизующихся карт Кохонена, представляющая собой адаптивную нейросетевую реализацию алгоритма К-средних. Осуществлялась группировка зон на 3 кластера с целью последующей разработки ограниченного числа программ по повышению безопасности питьевых вод для потребителей. В результате проведенного кластерного анализа получено распределение зон исследования распределились по кластерам, результаты которого приведены на рис. 1.

Рассмотрим особенности изменчивости факторов, входящих в интегральный показатель, характеризующий безопасность питьевых вод по зонам исследования, отнесенных к каждому кластеру. С этой целью проведена визуализация кластеров по всем параметрам кластеризации (рис. 1-4).

Таким образом, в кластер №1 включены зоны 8 и 10. Зоны, отнесенные к данному кластеру, имеют средние и выше среднего значения концентраций в питьевой воде по всем выделенным катионам металлов, исключая катионы цинка. Наибольшие из наблюдаемых значения концентрации получены для катионов свинца, хрома и стронция.

В данном кластере наблюдаются наивысшие значения неканцерогенных рисков, особенно по катионам свинца (крайне высокий) и катионам хрома (средний и высокий). Значения неканцерогенных рисков по катионам меди и цинка незначительны, тогда как по катионам железа и стронция уровень

неканцерогенного риска колеблется от низкого до высокого.

ж Ж I

Рис. 1 - Графическое представление образованных кластеров на карте Кохонена

а б

Рис. 2 - Пример визуализации содержания катионов: а - свинца; б - хрома

Г к

.....& ?......'

а б

Рис. 3 - Визуализация уровня канцерогенного риска по катионам: а - свинца; б - хрома

Рис. 4 - Визуализация вероятности полиметаллического превышения порогового уровня поступления катионов металлов в целом

Питьевые воды зон, вошедших в Кластер №1, имеет наивысшую канцерогенную опасность по сравнению с другими выделенными кластерами, что особенно остро проявляется в отношении канцерогенного риска, вызываемого содержанием катионов свинца.

Распределение Байесовских вероятностей согласуется с предыдущими результатами кластеризации и дополняет их: наибольшая вероятность поступления характерна для катионов свинца, стронция и хрома. По остальным катионам металлов вероятность поступления ниже.

Таким образом, зоны, отнесенные к Кластеру №1, характеризуются как зоны высокой степени опасности и для них разработка программы обеспечения безопасности питьевой воды для детского населения является первоочередной.

В Кластер №2 вошли зоны 2 и 11. Зоны, отнесенные к кластеру №2, имеют особенно высокие концентрации в питьевой воде катионов хрома и цинка. Содержания катионов цинка имеет максимальные значения среди всех выделенных кластеров. Содержание других катионов металлов находятся на уровне средний и ниже среднего.

Основную неканцерогенную опасность (выше среднего) привносят катионы цинка и хрома. Наименьшую опасность несут катионы стронция. Общий уровень неканцерогенного риска для зон, вошедших в кластер, можно считать средним.

Зоны Кластера 2 имеют достаточно низкую канцерогенную опасность по катионам свинца, но выше среднего по катионам хрома. Однако значения опасности не достигают своих пиковых значений, в отличие, например, от Кластера №1.

Согласно рассчитанным Байесовским вероятностям, повышенное поступление с питьевой водой следует ожидать лишь по катионам хрома и цинка, причем вероятность такого превышения не превысит 0,5. По всем остальным катионам металлов значения вероятностей минимальны.

Зоны, отнесенные к Кластеру 2, можно отнести к зонам средней степени опасности питьевой воды для детского населения города, однако особое внимание следует обратить на доочистку питьевой воды от катионов хрома.

В Кластер №3 вошли зоны 1,3,4,5,6,7,9. Зоны данного кластера характеризуются относительно низким содержанием в питьевой воде катионов металлов. Исключение составляет содержание катионов железа, содержание которого по кластеру не однородно и меняется от низкого до высокого.

Неканцерогенный риск также для большинства катионов металлов находится на уровне ниже среднего. Также имеет место неоднородность данных в отношении катионов железа и меди, значения неканцерогенного риска которых варьируют от низкого до высокого.

Зоны кластера можно характеризовать как благополучные по уровню канцерогенной опасности. Вероятности повышенного поступления катионов металлов в данном кластере в основном крайне низкие. Но вероятность поступления в отношении ка-

тионов железа и меди повышена и варьирует внутри кластера достаточно сильно.

Таким образом, зоны Кластера 3 можно характеризовать как зоны низкой степени опасности питьевой воды для детского населения города. Вариация содержания катионов железа и меди в зонах кластера требует детализации программы обеспечения безопасности питьевой воды в отношении данных катионов.

Исследования выполнены при финансовой поддержке РГНФ и Правительства Республики Татарстан в рамках научного проекта № 15-16-16008».

Литература

1. МР 2.1.4.0032-11. Интегральная оценка питьевой воды централизованных систем водоснабжения по показателям химической безвредности. Санкт-Петербург, 2011. 17с.

2. Тунакова Ю.А., Габдрахманова Г.Н., Файзуллин Р.И., Валиев В.С. В сб. трудов XV Всероссийской конференции «Химия и инженерная экология», 2015. С. 176-180.

3. Тунакова Ю.А., Габдрахманова Г.Н., Файзуллин Р.И., Валиев В.С., Кузнецова О.Н. Вестник Казан. технолог. ун-та, 18, 18, 237-241( 2015).

4. Тунакова Ю.А., Файзуллин Р.И., Валиев В.С., Галимо-ва А.Р. Гигиена и санитария, 8, 72-76 ( 2015).

5. Yahiya A, Tunakova, Rasht I. Fayzullin, and V.S. Valiev. Research Journal of Pharmaceutical, Biological and Chemical Sciences, 6, 5, (September - October) 202-208 (2015).

6. Тунакова Ю.А., Файзуллин Р.И., Валиев В.С. Гигиена и санитария,5 (5-15), 62- 65 (2015).

© С. В. Новикова - д.т.н., профессор кафедры Прикладной математики и информатики Казанского национального исследовательского технического университета им. А.Н. Туполева-КАИ; Ю. А. Тунакова - доктор химических наук, профессор, зав. каф. общей химии и экологии Казанского национального исследовательского технического университета-КАИ; [email protected]; Г. Н. Габдрахманова - аспирант той же кафедры, [email protected]; О. Н. Кузнецова - кандидат химических наук, доцент кафедры технологии пластических масс КНИТУ.

© S. Novikova - the doctor of technical sciences, Professor of department of Applied mathematics and Informatics KNITU-KAI; Yu. Tunakova - is the Doctor of Chemistry, professor, the department chair of the Common chemistry and ecology of the Kazan national research technical university KAI, [email protected]; G. Gabdrakhmanova - graduate student of the department of General chemistry and ecology KNITU-KAI, [email protected]; O. Kuznethova - is Candidate of Chemistry, the associate professor Tekhnologii of plasts of the Kazan national research technological university.

Все статьи номера поступили в редакцию журнала в период с 15.06.16. по 10.10.16.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.