АНАЛИЗ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ПОВЕРХНОСТНЫХ ВОД ГОРОДА НУКУСА

АННОТАЦИЯ

В данной работе представлен анализ кластеризации поверхностных вод города Нукуса на основе многолетних данных (2019–2023 гг.). Использован метод k-средних для выделения групп водных объектов по гидрохимическим параметрам. В результате были выделены три кластера, характеризующиеся различными уровнями минерализации, содержания кислорода и биохимического потребления кислорода (БПК₅). Определены основные факторы, влияющие на качество воды, и даны рекомендации по дальнейшему мониторингу.

ABSTRACT

This study presents a clustering analysis of surface waters in the city of Nukus based on multi-year data (2019–2023). The k-means method was used to classify water bodies according to hydrochemical parameters. As a result, three clusters were identified, characterized by different levels of mineralization, oxygen content, and biochemical oxygen demand (BOD₅). The main factors influencing water quality were determined, and recommendations for further monitoring were provided.

Ключевые слова: поверхностные воды, кластерный анализ, метод k-средних, гидрохимические параметры, экологический мониторинг.

Keywords: surface waters, cluster analysis, k-means method, hydrochemical parameters, environmental monitoring.

Введение

Качество поверхностных вод играет важную роль в поддержании экологического равновесия и здоровья населения. Исследования, проведённые в бассейне Аральского моря, показывают, что состояние водных ресурсов существенно зависит от природных факторов и влияния на них человека [2]. В частности, использование бассейнового метода ландшафтно-галогеохимического анализа позволило выделить районы с разным уровнем загрязнения [3]. В Узбекистане загрязнение поверхностных вод вызвано как природными процессами, так и антропогенной нагрузкой [1].

Для того чтобы лучше понять, как распределяются загрязняющие вещества в водах города Нукуса, был проведён кластерный анализ. В качестве основного метода использовался метод k-средних, предложенный Стюартом Ллойдом [5] и доработанный МакКуином [6]. Данные для исследования были получены за период с 2019 по 2023 годы из поверхностных вод города Нукуса. Анализ показателей позволил выделить три кластера, различающиеся по уровню минерализации, содержанию кислорода и биохимическому потреблению кислорода (БПК₅). Исследование проводилось при содействии Санитарно-эпидемиологической службы благополучия и общественного здоровья города Нукуса.

Материалы и методы

Исследование базировалось на многолетних данных о физико-химических параметрах водных объектов города Нукуса. В анализе были использованы следующие ключевые показатели: pH, минерализация, содержание кислорода, концентрация хлоридов, сульфатов, меди и фторидов [5]. В качестве основного метода мониторинга использовался гидроэкологический анализ, включающий в себя комплексное изучение гидрохимического состава поверхностных вод [2]. Оптимальное число кластеров определялось с помощью метода локтя (рис. 1), а географическое распределение кластеров представлено на рисунке 2.

Контрольные точки отбора проб:

• Канал Дослык (ВОС, улица Каракалпакстан, улица Жуманазаров): X-Coord 59.601686, 59.601419, 59.597478; Y-Coord 42.437829, 42.45785, 42.471168.
• Озеро Ашшы кол (север, юг, запад, восток): X-Coord 59.640577, 59.625752, 59.629785, 59.636486; Y-Coord 42.513355, 42.494405, 42.505395, 42.50199.
• Саманбай АПЖ Каттаагар канал: X-Coord 59.565658; Y-Coord 42.469941.
• Рисовый канал: X-Coord 59.609321; Y-Coord 42.375232.
• АОО Амударья гидроузел: X-Coord 59.612658; Y-Coord 42.370342.
• Озеро Квадрат: X-Coord 59.613174; Y-Coord 42.441469.

Результаты и обсуждение

Рисунок 1. Определение оптимального числа кластеров методом локтя

Рисунок 2. Географическое распределение кластеров поверхностных вод города Нукуса

Определение числа кластеров

На основе метода локтя (рис. 1) было определено, что оптимальное число кластеров равно 3. Дальнейший анализ позволил выделить следующие группы водных объектов:

• Кластер 0 (в основном реки) – умеренная минерализация, pH ~7.2, средний уровень БПК₅.
• Кластер 1 (преимущественно озёра) – высокая минерализация (хлориды ~3885, сульфаты ~2038), повышенный уровень меди, низкий БПК₅.
• Кластер 2 (смешанный) – низкий уровень кислорода (РК ~1.0), высокий БПК₅ (~6), аномально высокие фториды (~2.1).

Географическое распределение кластеров

Географическая карта распределения кластеров (рис. 2) показывает, что:

• Реки (например, Амударья и каналы) в основном принадлежат кластеру 0, что свидетельствует об их относительной однородности.
• Озёра попали в кластер 1, что указывает на их уникальные химические особенности, вероятно, связанные с повышенной минерализацией [4].
• Кластер 2 включает как реки, так и озёра, но в этих точках наблюдаются признаки ухудшения качества воды [2].

Заключение

На основе проведенного исследования удалось выявить три четко различающихся типа водных объектов в пределах города Нукуса. Кластерный анализ показал, что реки и каналы характеризуются относительно стабильными гидрохимическими параметрами, тогда как озёра подвержены более высоким уровням минерализации и содержат повышенные концентрации ионов хлоридов и сульфатов. Распределение загрязняющих веществ указывает на наличие участков с неблагоприятными условиями, особенно в водных объектах, относящихся ко второму кластеру. В этих точках отмечены низкие концентрации кислорода и повышенные показатели биохимического потребления кислорода, что свидетельствует о наличии процессов органического загрязнения. Полученные результаты подтверждают необходимость регулярного мониторинга водных объектов, особенно в районах с высокой минерализацией и неблагоприятными экологическими показателями. Это позволит своевременно выявлять изменения в составе воды и разрабатывать меры по снижению антропогенной нагрузки. Дальнейшие исследования в данном направлении должны быть сосредоточены на более детальном анализе сезонных колебаний качества воды и возможных источников загрязнения, что позволит выработать эффективные стратегии управления водными ресурсами региона.

Список литературы:

1. Курбанов Б.Т., Курбанов Б.Б. Экологическое состояние поверхностных вод в Узбекистане: проблемы и решения. – Ташкент: Изд-во ТИИИМСХ, 2020. – 198 с.
2. Чембарисов Э.И., Мирзакобулов Ж.Б., Рахимова М.Н., Расулов Б.О., Тиллаева З.У. Гидроэкологический мониторинг качества речных вод бассейна реки Амударьи в пределах Узбекистана // Экология и строительство. – 2019. – № 1. – С. 12–18. DOI: 10.35688/2413-8452-2019-01-002.
3. Чембарисов Э.И., Хожамуратова Р.Т., Атаназаров К.М. К содержанию гидроэкологического мониторинга состояния воды речных бассейнов Узбекистана // Вестник Приамурского государственного университета им. Шолом-Алейхема. – 2018. – № 3(32). – С. 88–95.
4. Чембарисов Э.И., Хожамуратова Р.Т., Баллиев А.И. О загрязненности озёрных экосистем Южного Приаралья // Экология и строительство. – 2023. – № 1. – С. 419–422.
5. Lloyd S. Least squares quantization in PCM // IEEE Transactions on Information Theory. – 1957. – Vol. 28. – No. 2. – P. 129–137. doi: 10.1109/TIT.1982.1056489.
6. MacQueen J. Some methods for classification and analysis of multivariate observations // Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. – 1967. – Vol. 1. – P. 281–297.