基于關聯規則算法的水體污染預警研究

董文倩 張麒 彭佳紅

摘要：關聯規則是一種重要的數據挖掘技術，結合水體污染的特點，應用關聯挖掘中的Apriori算法，分析水體污染排放量和水體中重金屬含量之間的關系，同時分析工業、生活分別與水體重金屬含量之間的關系，對水體重金屬污染物有一定的預警作用。

關鍵詞：數據挖掘；Apriori算法；水體污染；重金屬；預警

中圖分類號： TP301 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）25-5985-03

1 概述

隨著社會經濟的迅猛發展和工業化程度的不斷提高，污染物的排放已使環境日趨惡化，直接或間接給生物的生存帶來威脅，并危及人類健康。重金屬污染與其他有機化合物的污染不同，具有富集性，很難在環境中降解。近年來，工礦業廢水、生活污水等未經適當處理即向外排放，污染土壤和廢棄物堆置場受流水作用，以及富含重金屬的大氣沉降物輸入， 城市生活污水、工業廢水和礦山開采、金屬冶煉等所產生的污染物通過不同方式進入水中， 使水體中的重金屬含量急劇升高，如隨廢水排出的重金屬汞（Hg）、銅（Cu）、鉻（Cr），導致水體受到重金屬污染[1]。我國各大江河湖庫普遍受到不同程度的重金屬污染，其底質的污染率高達80.11%[2]，而且已經開始影響到水體的質量，嚴重影響著人類及其它生物的健康與生存。

數據挖掘是從大量的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又潛在的有用信息和知識的過程。數據挖掘得到的信息和知識的表現形式為規則、概念和模式等，它可以幫助決策者分析歷史數據以及當前數據的特征和規律，以便進一步預測未來。……