基于GRNN 網(wǎng)絡(luò)的蘇州市水資源承載能力評(píng)價(jià)

張 杰，陸寶宏，李莉會(huì)，劉蕊蕊，常 娜，許 丹，翟夢(mèng)恩

(河海大學(xué)水文水資源學(xué)院，江蘇南京 210098)

水資源承載能力是指在某一具體歷史發(fā)展階段下，以可預(yù)見(jiàn)的技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展水平為依據(jù)，以可持續(xù)為原則，以維護(hù)生態(tài)環(huán)境良性循環(huán)發(fā)展為條件，在水資源得到合理開(kāi)發(fā)利用的條件下，某地區(qū)的水資源(包括數(shù)量、質(zhì)量)持續(xù)支持人類(lèi)社會(huì)發(fā)展規(guī)模(即一定生活質(zhì)量的人口數(shù)量)的最大支撐能力與限度［1］。水資源承載能力是可持續(xù)發(fā)展的一個(gè)重要方面，它可以綜合反映一個(gè)區(qū)域或一個(gè)流域內(nèi)水資源對(duì)當(dāng)?shù)厣鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐是否可持續(xù)，是衡量社會(huì)經(jīng)濟(jì)與水資源、水環(huán)境之間協(xié)調(diào)關(guān)系的重要指標(biāo)。

隨著水環(huán)境污染問(wèn)題逐漸得到人們的重視，水資源承載能力的研究成為一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題。國(guó)外學(xué)者通常將水資源承載能力研究納入可持續(xù)發(fā)展的框架內(nèi)，Kyushik 等［2］提出根據(jù)城市現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施和土地利用密度評(píng)估城市承載力;Joardar 等［3］在城市發(fā)展規(guī)劃體系框架下從供水的角度分析了城市水資源承載能力;Ngana 等［4］在研究了坦桑尼亞?wèn)|北部馬尼亞拉湖子流域水資源綜合管理戰(zhàn)略發(fā)展計(jì)劃后認(rèn)為，缺乏有效的流域管理方式以及對(duì)流域水資源承載能力認(rèn)識(shí)不清導(dǎo)致當(dāng)?shù)厮Y源得不到可持續(xù)利用。國(guó)內(nèi)學(xué)者在這一領(lǐng)域有了很多的研究成果，許有鵬［5］、秦莉云等［6］將模糊綜合評(píng)判方法應(yīng)用于流域水資源承載能力評(píng)價(jià)中，王海峰等［7］在淮河流域水資源承載能力綜合評(píng)價(jià)中提出用模糊模式識(shí)別方法進(jìn)行水資源承載能力綜合評(píng)價(jià)，傅湘等［8］利用主成分分析法提取對(duì)漢中平壩區(qū)水資源承載力有很大貢獻(xiàn)率的影響因子并進(jìn)行評(píng)價(jià)研究。新的數(shù)學(xué)分析算法也廣泛應(yīng)用于水資源承載能力研究中，林占東等［9］結(jié)合差分進(jìn)化算法和投影尋蹤法建立水資源承載能力評(píng)價(jià)模型，研究深圳市水資源承載能力，取得良好效果;何俊仕等［10］運(yùn)用集對(duì)分析原理對(duì)淮河流域水資源承載能力評(píng)價(jià)的評(píng)價(jià)結(jié)果與模糊聚類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法保持一致;王儉等［11］應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立水環(huán)境承載力評(píng)價(jià)模型，研究遼寧省水環(huán)境承載力。本文嘗試應(yīng)用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(generalized regression neural network，以下簡(jiǎn)稱(chēng)GRNN)模型評(píng)價(jià)蘇州市的水資源承載能力，并對(duì)比模糊綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果，以期發(fā)現(xiàn)GRNN 模型的特點(diǎn)及其適應(yīng)性問(wèn)題。

1 GRNN 基本原理

GRNN 最早由Specht 提出，是一種有導(dǎo)師學(xué)習(xí)的基于非線(xiàn)性回歸的前饋式徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);GRNN 以其良好的學(xué)習(xí)能力廣泛應(yīng)用于諸多領(lǐng)域以解決擬合回歸、分類(lèi)識(shí)別、模式識(shí)別等問(wèn)題［12］。

圖1 GRNN 結(jié)構(gòu)

GRNN 結(jié)構(gòu)［13］一般由輸入層、徑向基神經(jīng)元層、線(xiàn)性輸出層組成，詳細(xì)結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖1。圖1 中R 為輸入向量元素的數(shù)目;S1為第1 層神經(jīng)元的數(shù)目;S2為第2 層神經(jīng)元的數(shù)目;purelin()為線(xiàn)性傳遞函數(shù);radbas()為徑向基傳遞函數(shù)。輸入層不作真正的運(yùn)算，僅將樣本變量傳送入隱含層。隱含層神經(jīng)元數(shù)等于訓(xùn)練樣本數(shù)，該層歐氏距離函數(shù)‖dist‖計(jì)算輸入向量p 與輸入權(quán)值矩陣IW1，1的距離，生成S1×1的向量，b1為閾值，兩者一同經(jīng)過(guò)徑向基傳遞函數(shù)(高斯函數(shù))得到徑向基神經(jīng)元層輸出向量a1。網(wǎng)絡(luò)線(xiàn)性輸出層采用規(guī)范化點(diǎn)積權(quán)函數(shù)(nprod)作為權(quán)值函數(shù)，a1與權(quán)值矩陣IW2，1每行元素作點(diǎn)積運(yùn)算再除以a1各元素之和得到n2向量，最后，隱含層與輸出層的線(xiàn)性傳遞函數(shù)為a2=purelin(n2)，網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果為y=a2。

GRNN 學(xué)習(xí)算法的步驟如下［12］。

a. 選擇隱含層的徑向基函數(shù)中心。設(shè)訓(xùn)練樣本輸入矩陣P 和輸出矩陣T 分別為

徑向基神經(jīng)元層神經(jīng)元的徑向基函數(shù)中心為

式中，P'為矩陣P 的轉(zhuǎn)置。

b. 徑向基神經(jīng)元層神經(jīng)元閾值計(jì)算。

其中，bi=0.832 6/s;s 為徑向基函數(shù)的散布常數(shù)。

c. 徑向基神經(jīng)元層輸出向量計(jì)算。

d.網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果

2 水資源承載能力評(píng)價(jià)模型

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

影響水資源承載能力的因子涉及社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)、水資源系統(tǒng)的諸多方面，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是由若干個(gè)相互聯(lián)系的水資源承載力影響因子組成，以完成某一區(qū)域水資源承載能力評(píng)價(jià)目的的指標(biāo)集合，是對(duì)水資源在不同策略下、不同時(shí)段的承載能力進(jìn)行綜合評(píng)判的工具［14］。因此建立的指標(biāo)體系應(yīng)盡可能反映研究區(qū)域“社會(huì)—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境”系統(tǒng)的真實(shí)狀況。陳洋波等［15］采用“驅(qū)動(dòng)力—壓力—狀態(tài)—影響—反應(yīng)”模型(DPSIR 模型)探索水資源承載能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;秦奮等［16］利用灰色關(guān)聯(lián)度法建立了河南省水資源承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。指標(biāo)的篩選應(yīng)遵循以下原則:①完整性原則:選取的指標(biāo)應(yīng)該涵蓋社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境、水資源系統(tǒng)的主要方面;②動(dòng)態(tài)性原則:指標(biāo)體系應(yīng)反映系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)和發(fā)展過(guò)程;③可操作性原則:指標(biāo)的選取應(yīng)充分考慮數(shù)據(jù)的來(lái)源［17］。

2011 年中央一號(hào)文件提出的“三條紅線(xiàn)”反映了水資源管理的要求，這為水資源承載能力指標(biāo)的選取提供了一個(gè)思路。筆者根據(jù)蘇州市水資源開(kāi)發(fā)利用的特點(diǎn)并結(jié)合“三條紅線(xiàn)”的思想，以用水總量控制、用水效率控制、限制納污作為3 個(gè)準(zhǔn)則層;鑒于資料來(lái)源的有限性，每個(gè)準(zhǔn)則層按照上述原則選擇3 ～4 個(gè)指標(biāo)，這些指標(biāo)既是“三條紅線(xiàn)”的綜合體現(xiàn)，又反映了水資源與社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境的關(guān)系。各指標(biāo)的具體含義及分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1。根據(jù)表1 中10 項(xiàng)指標(biāo)對(duì)水資源承載能力的影響程度并參照文獻(xiàn)［18］，將水資源承載力劃分為3 個(gè)等級(jí):其中，Ⅰ級(jí)承載力狀況較差，表示評(píng)價(jià)區(qū)域水資源承載能力已接近容量極限值，水資源進(jìn)一步利用的潛力較小，此時(shí)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境的發(fā)展是不可持續(xù)的，應(yīng)該采取有效的措施，評(píng)分值為0.05;Ⅲ級(jí)承載能力狀況較好，潛力較大，水資源可持續(xù)性利用較為樂(lè)觀，能夠很好地支撐社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，評(píng)分值為0.95。Ⅱ級(jí)則介于以上兩級(jí)之間，表示評(píng)價(jià)區(qū)域水資源開(kāi)發(fā)利用已達(dá)到一定的規(guī)模，還有一定的潛力，水資源供給在一定程度上能滿(mǎn)足社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境的發(fā)展需求，評(píng)分值為0.5。

2.2 GRNN 設(shè)計(jì)

在MATLAB 環(huán)境下，根據(jù)GRNN 的基本原理，模型流程如圖2 所示。首先，根據(jù)表1 給出的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，采用Visual C+ +語(yǔ)言編程技術(shù)隨機(jī)生成屬于Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ級(jí)指標(biāo)值各10 個(gè)訓(xùn)練樣本和5 個(gè)檢驗(yàn)樣本，共35 個(gè)樣本。采用極差歸一化對(duì)每個(gè)樣本的指標(biāo)值進(jìn)行處理，以消除各指標(biāo)單位的差異使訓(xùn)練達(dá)到最佳效果，對(duì)于逆向指標(biāo)X3、X4、X5、X6、X7，先取倒數(shù)再歸一化處理。然后，采用MATLAB 自帶函數(shù)newgrnn(P，T，s)建立GRNN 模型，這里設(shè)定各級(jí)訓(xùn)練樣本的期望輸出為各級(jí)評(píng)分值;再用學(xué)習(xí)好的網(wǎng)絡(luò)檢驗(yàn)，將15 個(gè)檢驗(yàn)樣本輸入網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè);逐步調(diào)整spread 值，反復(fù)訓(xùn)練使檢驗(yàn)樣本輸出誤差達(dá)到設(shè)定范圍。15 個(gè)檢驗(yàn)樣本實(shí)際輸出情況如表2 所示，其網(wǎng)絡(luò)輸出與期望結(jié)果相符，說(shuō)明已經(jīng)建立的水資源承載能力GRNN 模型評(píng)價(jià)性能可靠。

表1 水資源承載能力評(píng)價(jià)指標(biāo)及分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

圖2 GRNN 模型流程

3 實(shí)例應(yīng)用

3.1 研究區(qū)域概況

蘇州市地處江蘇省東南部，介于北緯30°47' ～32°02'、東經(jīng)119°55' ～121°20'之間;東鄰上海，南連浙江，西依太湖，北枕長(zhǎng)江;境內(nèi)河港交錯(cuò)，湖蕩密布，主要有漕湖和貫穿市區(qū)的京杭運(yùn)河，屬長(zhǎng)江流域太湖水系;全市水資源總量為27 億m3。全市總面積為8 488.42 km2，其中水面積為3 609.40 km2，占總面積的42.5%;蘇州市屬北亞熱帶濕潤(rùn)區(qū)季風(fēng)海洋性氣候，雨量充沛，四季分明，多年平均降水量為1 091.3 mm;年際變化較大，年內(nèi)分配不均，汛期多以梅雨為主，非汛期常出現(xiàn)干旱。隨著蘇州市經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，用水量不斷增長(zhǎng)，水資源的開(kāi)發(fā)利用面臨新的挑戰(zhàn)。因此，研究蘇州市水資源承載能力，對(duì)協(xié)調(diào)當(dāng)?shù)厣a(chǎn)與生態(tài)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展，具有重要的科學(xué)指導(dǎo)意義。

3.2 評(píng)價(jià)結(jié)果及分析

根據(jù)蘇州市2000—2011 年統(tǒng)計(jì)年鑒、2007—2010 年水資源公報(bào)、2001—2010 年環(huán)境狀況公報(bào)、2009、2010 年江蘇省水資源公報(bào)等相關(guān)資料數(shù)據(jù)，對(duì)各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)整理，得到2000—2010 年蘇州市水資源承載能力評(píng)價(jià)指標(biāo)值(表3)。

表3 2000—2010 年蘇州市水資源承載能力評(píng)價(jià)指標(biāo)值

將表3 中的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后輸入到已經(jīng)訓(xùn)練并檢驗(yàn)的GRNN 水資源承載能力評(píng)價(jià)模型中，得到評(píng)分值及所屬等級(jí);將該結(jié)果與利用模糊綜合評(píng)判法評(píng)價(jià)得到的結(jié)果進(jìn)行比較，可以看出兩者結(jié)果一致(表4)。蘇州市11 年(2000—2010 年)來(lái)的水資源承載能力狀況為2000—2003 年一直在Ⅰ、Ⅱ級(jí)之間波動(dòng)，2004 年以后承載力狀況穩(wěn)定在Ⅱ級(jí)，從模糊評(píng)價(jià)結(jié)果看，2004—2010 年承載能力有逐步增強(qiáng)的趨勢(shì)，這表明評(píng)價(jià)區(qū)域水資源開(kāi)發(fā)利用已達(dá)到一定的規(guī)模，有一定的潛力并逐步提升，這與蘇州市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式逐漸由依賴(lài)資源的高消耗、高污染的粗放型向注重資源節(jié)約、保護(hù)環(huán)境、提高生產(chǎn)效率的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變有著密不可分的關(guān)系。

表4 GRNN 模型評(píng)價(jià)結(jié)果和模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

4 結(jié) 語(yǔ)

a. 從水利“三條紅線(xiàn)”的用水總量控制、用水效率控制、限制納污3 個(gè)方面選取評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建水資源承載能力指標(biāo)體系，應(yīng)用所構(gòu)建的評(píng)價(jià)模型評(píng)價(jià)蘇州市水資源承載能力，發(fā)現(xiàn)2000—2010 年蘇州市的水資源承載能力逐步得到恢復(fù)，可為“三條紅線(xiàn)”政策指導(dǎo)水資源承載能力評(píng)價(jià)提供一種思路，并為其他地區(qū)的類(lèi)似研究提供參考與借鑒。

b. 構(gòu)建的GRNN 模型應(yīng)用隨機(jī)數(shù)生成技術(shù)產(chǎn)生具有3 個(gè)不同等級(jí)指標(biāo)值的訓(xùn)練樣本，解決了網(wǎng)絡(luò)泛化能力低和難以取得學(xué)習(xí)樣本的問(wèn)題。

c. GRNN 模型的評(píng)價(jià)結(jié)果與模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果一致，說(shuō)明GRNN 模型也可以用于水資源承載能力評(píng)價(jià)，并且具有參數(shù)較少、操作簡(jiǎn)單等特點(diǎn)。

d. 由于資料的原因僅選取10 項(xiàng)指標(biāo)，結(jié)合用水總量控制、用水效率控制、限制納污更完善的指標(biāo)體系有待今后繼續(xù)深入研究。

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