КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ПО РАДИОНУКЛИДНОМУ СОСТАВУ АТМОСФЕРНЫХ АЭРОЗОЛЕЙ - Студенческий научный форум

XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ПО РАДИОНУКЛИДНОМУ СОСТАВУ АТМОСФЕРНЫХ АЭРОЗОЛЕЙ

Машаров К.С. 1, Михайлова Т.А. 1, Кащаева Е.А. 1, Бураева Е.А. 2
1Южный федеральный университет
2Научно исследовательский институт Южного федерального университета
 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Физика атмосферных аэрозолей сегодня становится очень актуальным и востребованным направлением в комплексе атмосферных наук. Становится очевидно, что атмосферные аэрозоли играют принципиальную роль в быстропротекающих климатических изменениях, являясь важнейшим климатообразующим фактором. А оценка механизмов переноса поллютантов в сложных механических системах - приземном слое воздуха играет важную роль в формировании локальной экологической обстановки. Радиоактивность атмосферы обширно изучается, поскольку активность, содержание и динамику радионуклидов в атмосфере можно использовать для моделирования различных процессов. Работа посвящена обобщению данных по радионуклидному составу атмосферных аэрозолей, при помощи кластерного анализа.

Кластерный анализ - это статистический метод, предназначенный для разбиения массива данный на однородные группы[1]. Результатом работы кластерного анализа методом объединения, который мы использовали в ходе данной работы, является иерархическое дерево. Оно представляет собой диаграмму, начинающуюся с каждого объекта в классе. Снижая порог объединения объектов в один кластер, мы агрегируем между собой кластеры. В конце все объекты и кластеры объединены между собой.

Метод древовидной кластеризации используется при формировании кластеров путем обнаружения несходств или расчета расстояния между объектами. Расстояния могут определяться в одномерном или многомерном пространстве. Главной задачей исследователя является правильный выбор меры расстояний.

Статистическая обработка данных с помощью кластерного анализа позволяет уменьшить количество переменных путем объединения их в кластеры.

В данной работе исследуются влияние метеорологических факторов на содержание и поведение атмосферных аэрозолей в приземном слое воздуха г. Ростова-на-Дону. Основной задачей кластерного анализа является нахождение общих закономерностей и оценка источников поступления различных радионуклидов в атмосферу.

Ниже на рисунке 1 представлен кластерный анализ 7Be, 210Pb, 137Cs, 234Th, 40K, 232Th, 226Ra, 224Ra в зависимости от метеопараметров.

Рисунок 1 – Кластерный анализ 7Be, 210Pb, 137Cs, 234Th, 40K, 232Th, 226Ra, 224Ra в зависимости от метеопараметров. P- атмосферное давление, PH – относительная влажность воздуха, G – удельная загрязненность, V – скорость ветра, T – температура воздуха, W – число Вольфа, М - количество осадков, О – точка росы, L – облачность

На рисунке 1 по оси Y отложено расстояние объединения кластеров [у.е.]. Ярко выделяются кластеры, состоящие из температуры и точки росы, а также из облачности и влажности. Данное объединение совпадает с литературными данными. В дальнейших расчетах мы могли бы вместо двух метеопараметром использовать только один, тем самым упростив моделирование атмосферных процессов. 40K и 232Th также объединяются в кластер, эти радионуклиды тоже можно использовать только 1 радионуклид при расчете или моделировании, поскольку они ведут себя похожим образом. 224Ra выделяется из общей группы радионуклидов. Это, скорее всего, говорит об иных путях поступления этого радионуклида в атмосферу.

Список литературы

1. Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. — М.: Финансы и статистика, 1989

Просмотров работы: 6