基于空间聚类分析的松辽流域水资源利用风险评价

资 源 简 介

基于空间聚类分析的松辽流域水资源利用风险评价

详 情 说 明

空间聚类分析在水资源管理领域的应用为区域风险评估提供了新的技术路径。以松辽流域为研究对象，该方法通过整合地理信息系统（GIS）的空间数据处理能力和聚类算法的模式识别功能，实现了对流域内水资源利用风险的多维度量化评估。

研究首先构建包含水文特征、用水强度、污染负荷等空间化指标体系，采用DBSCAN或K-means等算法识别具有相似风险特征的空间单元。不同于传统行政分区评估，空间聚类能自动发现跨行政区划的高风险聚集区，揭示潜在的空间异质性规律。

在风险评价环节，通过计算各聚类簇的指标偏离度、空间自相关指数等参数，可建立风险等级划分模型。特别对于松辽流域这类跨省界区域，该方法能有效解决数据尺度不一致问题，识别出需优先治理的子流域。实践表明，空间聚类结果可指导差异化管控政策的制定，例如对高风险簇实施用水总量红线控制，对低风险簇侧重生态补偿机制建设。

该技术的创新性在于将统计学习与空间分析相结合，既保留了地理空间的拓扑关系，又克服了人为划分评估单元的主观性，为流域综合管理提供了数据驱动的决策支持工具。未来可进一步耦合遥感动态监测数据，提升风险评价的时空分辨率。