Ứng dụng phương pháp phân tích cụm và phân tích biệt số đánh giá nhiễm mặn tầng chứa nước pleistocen ở huyện Tân Thành, tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu

Abstract

Cluster Analysis (CA) and Discriminant Analysis (DA) were applied to assess salinity intrusion of groundwater in the Pleistocene aquifer in Tan Thanh district, Ba Ria – Vung Tau province. Groundwater samples were collected from 18 monitoring wells in April 2012. The water quality parameters selected for statistical analysis include pH, hardness, TDS, Cl^-, F^-, NO₃^-,
SO₄^2-, Cr⁶⁺, Cu²⁺, Ca²⁺, Mg²⁺, Na⁺, K⁺, HCO₃^- and Fe²⁺. CA groups the wells into three distinct clusters related to agricultural activities, industry, and salinization. DA revealed the existence of significant differences between these clusters, built a function discriminant analysis and determined group which causes difference among clusters in the data set. The parameters representing salinity intrusion (TDS, Mg²⁺, Cl^-, Hardness, Na⁺, K⁺, Ca²⁺, and SO₄^2-) accounted for 99.8% of the variance of dependent variables explained by the DA model. The results showed that cluster analysis and discriminant analysis are the effective statistical methods in the clustering of salt intrusion.

Tóm tắt

Phương pháp phân tích cụm (Cluster Analysis - CA) và phân tích biệt số (Discriminant Analysis - DA) đã được sử dụng nhằm đánh giá nhiễm mặn nước dưới đất ở khu vực huyện Tân Thành, tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu. Các mẫu nước dưới đất được thu thập từ 18 giếng quan trắc vào tháng 4 năm 2012. Các thông số chất lượng nước được lựa chọn trong kỹ thuật phân tích thống kê trên bao gồm: pH, độ cứng, TDS, Cl^-, F^-, NO₃^-, SO₄^2-, Cr⁶⁺, Cu²⁺, Ca²⁺, Mg²⁺, Na⁺, K⁺, HCO₃^- và Fe²⁺. Kết quả phân tích CA nhóm bộ dữ liệu quan trắc thành ba cụm giếng có liên quan đến hoạt động nông nghiệp, hoạt động công nghiệp và sự nhiễm mặn. Phân tích biệt số được thực hiện nhằm nghiên cứu sự tồn tại khác biệt có ý nghĩa giữa các cụm, xây dựng hàm phân tích phân biệt và xác định cụm gây ra sự khác biệt giữa các nhóm cụm. Các thông số đại diện cho yếu tố xâm nhập mặn (TDS, Mg²⁺, Cl^-, độ cứng, Na⁺, K⁺, Ca²⁺, SO₄^2-) chiếm 99,8% phương sai các biến phụ thuộc cụm được giải thích bởi mô hình DA. Kết quả nghiên cứu đã cho thấy phân tích cụm và biệt số là những phương pháp thống kê hiệu quả trong phân vùng xâm nhập mặn.