基于支持向量機(jī)的黃東海富營養(yǎng)化快速評價技術(shù)

孔憲喻,蘇榮國(中國海洋大學(xué),海洋化學(xué)理論與工程技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東 青島 266100)

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基于支持向量機(jī)的黃東海富營養(yǎng)化快速評價技術(shù)

孔憲喻,蘇榮國*(中國海洋大學(xué),海洋化學(xué)理論與工程技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東 青島 266100)

摘要：以發(fā)展黃東海富營養(yǎng)化現(xiàn)場快速監(jiān)測技術(shù)為目的,選取有色溶解有機(jī)物(CDOM)特征吸收系數(shù)aCDOM(255)、aCDOM(355)、aCDOM(455)及能現(xiàn)場實(shí)時監(jiān)測的濁度(Tur)、葉綠素a(Chl a)、溶氧(DO)等水質(zhì)參數(shù),以TRIX值為參照,利用支持向量機(jī)建立了近海富營養(yǎng)化快速評價技術(shù).建立的支持向量機(jī)模型最優(yōu)懲罰參數(shù)C=45.3,最優(yōu)核函數(shù)參數(shù)g=0.7,對訓(xùn)練集分類準(zhǔn)確率為92.5%,交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率為91.8%,驗(yàn)證集分類準(zhǔn)確率為85.0%.結(jié)果表明:基于CDOM吸收系數(shù)及DO、Chl a、Tur建立的近海富營養(yǎng)化快速評價技術(shù)能夠準(zhǔn)確的對近海富營養(yǎng)化狀態(tài)進(jìn)行評估,可為近海富營養(yǎng)化的現(xiàn)場快速監(jiān)測提供技術(shù)支持.

關(guān)鍵詞：富營養(yǎng)化；快速評價；有色溶解有機(jī)物(CDOM)；支持向量機(jī)

? 責(zé)任作者, 副教授, surongguo@ouc.edu.cn

隨著沿海經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,大量富含氮、磷等的工業(yè)廢水和城市生活污水排放入海,使近海富營養(yǎng)化問題日益突出.對近海富營養(yǎng)化進(jìn)行現(xiàn)場快速實(shí)時評價成為海洋環(huán)境監(jiān)測的迫切需要.目前,富營養(yǎng)化評價的常用方法主要包括單因子評價法(TSI)[1],富營養(yǎng)化指數(shù)法(EI)[2]、營養(yǎng)狀態(tài)質(zhì)量指數(shù)法(NQI)[3]、富營養(yǎng)化狀態(tài)指數(shù)法(TRIX)[4]等綜合指數(shù)法,評價指標(biāo)主要包括營養(yǎng)鹽、COD、BOD、溶氧(DO)、葉綠素a(Chl a)、濁度(Tur)等.由于營養(yǎng)鹽、COD等參數(shù)的測定存在操作較為復(fù)雜、試劑用量大等缺點(diǎn),難以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場實(shí)時監(jiān)測.

有色溶解有機(jī)物(CDOM)是存在于水體中的一類含有富里酸、腐殖酸、芳烴聚合物等物質(zhì)的可溶性有機(jī)物,與營養(yǎng)物質(zhì)的生物地球化學(xué)循環(huán)密切相關(guān)[5].CDOM的紫外可見吸收光譜的特定波長吸收系數(shù)可有效地揭示CDOM的組成特征,CDOM的濃度通常由某一選定波長處的吸收系數(shù)來表征.有研究指出CDOM的紫外可見吸收與DOC 、COD、營養(yǎng)鹽等水質(zhì)參數(shù)有顯著相關(guān)性[6-8],同時紫外可見光譜分析技術(shù)已廣泛應(yīng)用于在線實(shí)時監(jiān)測.

支持向量機(jī)(SVM)是由Vapnik[9]根據(jù)統(tǒng)計學(xué)理論提出的一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則,通過引用核函數(shù),將輸入空間中的非線性問題映射到高維特征空間,借此轉(zhuǎn)化成構(gòu)造線性判別函數(shù),在模式識別、圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘、回歸預(yù)測等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用[10-13],可以很好地解決非線性問題.

近海富營養(yǎng)化的評價因素與富營養(yǎng)化等級之間關(guān)系復(fù)雜而且具有非線性特征.因此,本文以黃東海海域?yàn)檠芯繉ο?選取CDOM的特征吸收系數(shù)及可現(xiàn)場實(shí)時監(jiān)測的DO、Chl a、Tur等水質(zhì)參數(shù),以TRIX值為參照,利用支持向量機(jī)建立黃東海富營養(yǎng)化快速評價技術(shù).

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)域

研究區(qū)域位于黃東海海區(qū),樣品采集于2013 年7月,共57個站位,站位分布如圖1所示,共采集樣品294個.具體方法:用Niskin采水器現(xiàn)場采集1L水樣,立即用0.7μm的GF/F膜過濾,過濾后的膜樣用錫紙包好冷凍保存,用于測定Chl a的含量;過濾后的水樣置于潔凈棕色玻璃瓶中冷凍保存(-20℃),用于紫外可見吸收光譜分析;另外直接取未過濾的100mL水樣于聚乙烯瓶中冷凍保存,用于TN和TP的測定.

圖1 2013年7月黃東海航次站位Fig.1 Sampling stationsof the Yellow Sea and the East China Sea in July 2013

1.2 測定方法溫度(T)、鹽度(S)、DO和Tur:利用CTD測得.

Chl a:使用島津UV-2550紫外可見分光光度計,1cm石英比色皿,用90%的丙酮溶液萃取膜樣后的上清液于比色皿中測定,以90%的丙酮溶液做參比,波長范圍為400～800nm.取664,647, 630,750nm處的吸光度用Jeffrey and Humphrey方程計算Chl a濃度[14].

CDOM吸收系數(shù):使用島津UV-2550紫外可見分光光度計,水樣用0.2μm聚醚砜針頭濾器過濾,1cm石英比色皿,以Mill-Q標(biāo)準(zhǔn)純水做參比進(jìn)行測定.

1978年，黨的十一屆三中全會做出了把黨和國家工作中心轉(zhuǎn)移到經(jīng)濟(jì)建設(shè)上來的歷史性抉擇，開啟了中國改革開放的新紀(jì)元。從以階級斗爭為綱轉(zhuǎn)變到以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心，從封閉轉(zhuǎn)變到擴(kuò)大開放，從固守陳規(guī)轉(zhuǎn)變到改革創(chuàng)新。改革從農(nóng)村到城市，從經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域到政治領(lǐng)域、科技教育及其他社會生活領(lǐng)域。面對社會經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域改革發(fā)展帶來的系統(tǒng)性、復(fù)雜性等問題，相關(guān)研究組織和機(jī)構(gòu)陸續(xù)成立，一大批專家學(xué)者投身到這些問題的研究中。面對新形勢和新問題，為更好地服務(wù)科學(xué)決策，理論、方法、實(shí)踐亟待創(chuàng)新和運(yùn)用。

TP和TN:分別采用磷鉬藍(lán)法和鎘-銅還原法對水樣TP和TN濃度測定.

1.3 富營養(yǎng)化狀態(tài)指數(shù)TRIX

1998年,Vollenweider等[4]提出了近海富營養(yǎng)化評價方法的TRIX指數(shù)法:

式中:Chl a為水體中葉綠素a的濃度,μg/L;TN、TP分別代表水體中總氮和總磷的濃度,μg/L; aD%O為水體中溶解氧的絕對標(biāo)準(zhǔn)偏差.

TRIX指數(shù)法包括了壓力因素TN和TP、生態(tài)響應(yīng)因素Chl a及環(huán)境干擾因素溶解氧DO,較為全面的評價了富營養(yǎng)化狀況,具有簡單,準(zhǔn)確度高等優(yōu)點(diǎn).富營養(yǎng)化狀態(tài)指數(shù)法已在地中海、黑海、波羅的海等近海水域的富營養(yǎng)化狀態(tài)評價中得到了廣泛的應(yīng)用,并取得較好的效果[15-17].TRIX指數(shù)法對富營養(yǎng)化狀態(tài)的分類標(biāo)準(zhǔn)為: 2

1.4 富營養(yǎng)化快速評價技術(shù)建立

SVM利用核函數(shù)將低維輸入空間中線性不可分的點(diǎn)映射成高維特征空間中線性可分的點(diǎn),在高維空間構(gòu)建最優(yōu)超平面,使同類樣本之間的相似性盡可能的大,異類樣本之間的相似性盡可能的小,理論上可以得到全局最優(yōu)的解析解,不存在局部最優(yōu)化問題,可達(dá)到最大泛化能力.可用圖2的二維分類情況說明,小圓點(diǎn)和三角代表兩類樣本,H為分類超平面,H1和H2分別為離分類超平面最近的樣本且平行于分類超平面的平面,它們之間的距離叫做分類間隔.高維空間中距離分類超平面最近的點(diǎn)所對應(yīng)的低維空間點(diǎn)稱之為支持向量,如圖中大圓點(diǎn)所示[19-20].

圖2 最優(yōu)分類超平面示意Fig.2 The optimal separating hyperplane

SVM的另一個重要特征是解的稀疏性,即需要少量支持向量即可構(gòu)造最優(yōu)分類器,在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢[21-23].海水的富營養(yǎng)化評價是典型的模式識別問題,影響水質(zhì)的因素很多,評價指標(biāo)與水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)等級之間是復(fù)雜的非線性關(guān)系,因此,支持向量機(jī)分類適用于建立富營養(yǎng)化評價技術(shù).

SVM常用的核函數(shù)包括線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、sigmoid核函數(shù)和徑向基核函數(shù),應(yīng)用最廣泛的是徑向基核函數(shù),且具有較寬的收斂域,是較為理想的分類依據(jù)函數(shù)[24].本研究使用徑向基核函數(shù).徑向基核函數(shù)可表示為:

選定核函數(shù)后,需確定最優(yōu)懲罰參數(shù)C和核參數(shù)g.懲罰參數(shù)C主要表示錯分樣本的懲罰程度,核參數(shù)g主要影響樣本數(shù)據(jù)子空間分布的復(fù)雜程度.通常用k-折交叉確認(rèn)法來評價參數(shù)的優(yōu)劣[25].

為全面反映海域富營養(yǎng)化狀況,選取水質(zhì)狀態(tài)和生態(tài)響應(yīng)兩方面指標(biāo)作為富營養(yǎng)化快速評價指標(biāo).其中,水質(zhì)狀態(tài)反映了海域富營養(yǎng)化的致害或壓力因素,生態(tài)響應(yīng)反映了海域富營養(yǎng)化的效應(yīng)因素.水質(zhì)狀態(tài)指標(biāo)包括反映水體溶解有機(jī)物特征(CDOM的特征吸收系數(shù))指標(biāo)和反映水體懸浮顆粒物特征(濁度)指標(biāo),生態(tài)響應(yīng)包含初級生態(tài)響應(yīng)(葉綠素a)和次級生態(tài)響應(yīng)(溶解氧)指標(biāo).

富營養(yǎng)化快速評價技術(shù)建立的具體步驟為:利用支持向量機(jī)構(gòu)建近海富營養(yǎng)化快速評價模型,以CDOM特征吸收系數(shù)aCDOM(255)、aCDOM(355)、aCDOM(455)及DO、Chl a和Tur等參數(shù)為輸入變量,TRIX評價結(jié)果為因變量,建立樣本數(shù)據(jù)集(訓(xùn)練集),通過網(wǎng)格尋優(yōu)對支持向量機(jī)分類預(yù)測模型的各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)處理,找到最優(yōu)的參數(shù)取值;然后利用支持向量機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,得到基于網(wǎng)格尋優(yōu)的支持向量機(jī)(GRIDSVM)模型,并利用此模型對驗(yàn)證集樣品進(jìn)行預(yù)測;最后討論快速測定指標(biāo)的精度及溫度和鹽度等環(huán)境因素對模型的影響.

2 結(jié)果分析

2.1 相關(guān)性分析

對支持向量機(jī)模型輸入變量進(jìn)行分析,去除不相關(guān)或重復(fù)變量,對于保證模型的合理性以及提高模型的準(zhǔn)確度具有重要意義.計算了各輸入變量與TRIX值及TN、TP的Pearson相關(guān)系數(shù),結(jié)果如表1所示.

由表1可知,在0.01的顯著性水平下,DO、Chl a、Tur與TN、TP和TRIX都具有顯著相關(guān)性,相關(guān)性系數(shù)在0.231～0.771之間,吸收系數(shù)aCDOM(255)與TP和TRIX相關(guān)性系數(shù)分別為-0.247和-0.163,aCDOM(355)與TN相關(guān)性系數(shù)為0.170,aCDOM(455)與TRIX值在0.05的顯著性水平下具有顯著相關(guān)性,表明本研究選取的CDOM特征吸收系數(shù)aCDOM(255)、aCDOM(355)、aCDOM(455)及DO、Chl a、Tur等水質(zhì)參數(shù)與水體富營養(yǎng)化之間具有關(guān)聯(lián)性.

表1 輸入變量和TN、TP及TRIX值的Pearson相關(guān)系數(shù)Table 1 The Pearson correlation coefficient between the input variables, TN, TP and the TRIX values

2.2 TRIX富營養(yǎng)化評價標(biāo)準(zhǔn)

表2 TRIX值及水質(zhì)參數(shù)表Table 2 Statistics of TRIX values and water quality parameters

對294個樣品的DO、Chl a、Tur、aCDOM(255)、aCDOM(355)、aCDOM(455)等參數(shù)以及TN、TP和TRIX值進(jìn)行統(tǒng)計分析(表2),可知TRIX的平均值為5.65,變化范圍在2.66～7.32之間,符合TRIX分類標(biāo)準(zhǔn),即2

2.3 富營養(yǎng)化快速評價技術(shù)的建立

從294個樣品中隨機(jī)抽取147個樣品作為訓(xùn)練集,其余147個樣品作為驗(yàn)證集.以CDOM特征吸收系數(shù)aCDOM(255)、aCDOM(355)、aCDOM(455)以及DO、Chla、Tur等6個參數(shù)為輸入變量,以TRIX值為因變量,以TRIX值為因變量,根據(jù)TRIX的分類結(jié)果,將訓(xùn)練樣品對應(yīng)的低富營養(yǎng)化、中等富營養(yǎng)化和高富營養(yǎng)化狀態(tài)分別賦值1、2和3.由于數(shù)據(jù)中各變量的量綱和數(shù)量級不同,為減小數(shù)值變化幅度差異,將數(shù)據(jù)進(jìn)行了[0,1]歸一化處理,同時運(yùn)用主成分降維預(yù)處理,設(shè)置特征提取百分比為95%,在此基礎(chǔ)上,利用支持向量機(jī)技術(shù)建立富營養(yǎng)化快速評價模型.

采用LIBSVM-3.1軟件建立支持向量機(jī)分類模型,設(shè)置核函數(shù)為RBF,為確定懲罰因子C和核參數(shù)g的最佳參數(shù)值,將C、g分別取以2為底的指數(shù)離散值,代入k-cv交叉驗(yàn)證的算法中,選取平均驗(yàn)證準(zhǔn)確度最大的C、g值作為模型參數(shù).模型參數(shù)設(shè)置C∈{2-10,2-9.5,…,210},g∈{2-10, 2-9.5,…,210},V=5,進(jìn)行網(wǎng)格尋優(yōu),結(jié)果如圖3所示.

圖3 網(wǎng)格尋優(yōu)參數(shù)選擇結(jié)果Fig.3 The optimization results of Grid Search

利用網(wǎng)格尋優(yōu)方法確定的參數(shù)最優(yōu)值為C=45.3,g=0.7.在此條件下,訓(xùn)練集分類準(zhǔn)確率為92.5%,交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率為91.8%.所建立的支持向量機(jī)(SVM)分類預(yù)測函數(shù)可以表示:

該模型包含65個5維的支持向量,來自于訓(xùn)練集樣本[0,1]歸一化后形成的轉(zhuǎn)置矩陣,按行依次分解得到的向量(i=1,2,…,65)以及相對應(yīng)的分類標(biāo)簽向量;核函數(shù)為K(xi,x)=exp(-0.7||x-xi||2);支持向量系數(shù)為一個65×2的矩陣,矩陣元素為(i=1,2,…,65),由懲罰參數(shù)C=45.3與符號函數(shù)組成.

2.4 富營養(yǎng)化快速評價技術(shù)的驗(yàn)證

驗(yàn)證集的147個樣品,按照TRIX評價結(jié)果,38個樣品為低富營養(yǎng)化狀態(tài),44個為中等富營養(yǎng)化狀態(tài),65個為高富營養(yǎng)化狀態(tài).利用建立的富營養(yǎng)化快速評價技術(shù)對驗(yàn)證集樣品進(jìn)行分析,得到驗(yàn)證集樣品的富營養(yǎng)化狀態(tài)預(yù)測值,與TRIX分類結(jié)果進(jìn)行對比,得到驗(yàn)證集樣品的分類準(zhǔn)確率為85.0%(圖4).其中,低富營養(yǎng)化、中等富營養(yǎng)化和高富營養(yǎng)化樣品的分類準(zhǔn)確率分別是100%、75.0%和83.1%.中等富營養(yǎng)化誤判為低富營養(yǎng)化的樣品為7個,其中TRIX值在5.0～5.1之間的為5個,中等富營養(yǎng)化誤判為高富營養(yǎng)化的樣品為4個,其中TRIX值在5.9～6.0之間的為1個;高富營養(yǎng)化樣品誤判為中等富營養(yǎng)化的樣品為11個,其中TRIX值在6.0～6.1之間的為7個,預(yù)測錯誤的樣品其TRIX值多數(shù)處于富營養(yǎng)化狀態(tài)分類邊界值附近.若不計TRIX分類邊界值附近的誤判,驗(yàn)證集樣品富營養(yǎng)化狀態(tài)的分類準(zhǔn)確率達(dá)到93.9%,可見,利用DO、Chla、Tur及CDOM光學(xué)參數(shù)等6個指標(biāo)建立的富營養(yǎng)化快速評價技術(shù)對實(shí)現(xiàn)近海富營養(yǎng)化狀態(tài)的現(xiàn)場快速評價具有較高的準(zhǔn)確度.

圖4 驗(yàn)證集的實(shí)際分類與預(yù)測分類Fig.4 The classification diagram of actual category and predicted category for the test set

2.5 水質(zhì)指標(biāo)精度及環(huán)境因子影響

利用在驗(yàn)證集數(shù)據(jù)中各水質(zhì)指標(biāo)分別添加隨機(jī)誤差的方法考查了水質(zhì)指標(biāo)精度對模型穩(wěn)定性的影響(表3).結(jié)果表明,當(dāng)隨機(jī)誤差小于20%時,模型預(yù)測結(jié)果幾無變化,當(dāng)隨機(jī)誤差達(dá)到30%時,模型預(yù)測準(zhǔn)確度稍有降低.說明選取DO、Chla、Tur及CDOM光學(xué)參數(shù)等6個指標(biāo)建立的富營養(yǎng)化快速評價技術(shù)有較好的穩(wěn)定性.

表3 水質(zhì)指標(biāo)精度對分類模型預(yù)測結(jié)果的影響Table 3 Effects of water quality indicators accuracy on prediction accuracy of classification model

為探討溫度和鹽度等環(huán)境因子對模型的影響,在輸入變量中加入溫度和鹽度指標(biāo),構(gòu)建加入不同變量后的分類模型,結(jié)果表明(表4),鹽度對快速評價技術(shù)的預(yù)測結(jié)果基本沒有影響.溫度對驗(yàn)證集預(yù)測結(jié)果也基本沒有影響.因此,本文選取DO、Chla、Tur及CDOM光學(xué)參數(shù)等6個指標(biāo)建立富營養(yǎng)化快速評價技術(shù)受溫度、鹽度等環(huán)境因子的影響不明顯.

表4 溫度和鹽度對分類模型的預(yù)測精度的影響(%)Table 4 Effects of temperature and salinity on the accuracy of the classification model (%)

3 結(jié)論

基于CDOM特征吸收系數(shù)aCDOM(255)、aCDOM(355)、aCDOM(455)及可現(xiàn)場實(shí)時測定的DO、Chla、Tur等水質(zhì)參數(shù),利用支持向量機(jī)建立了近海富營養(yǎng)化快速評價技術(shù),對訓(xùn)練集樣品富營養(yǎng)化狀態(tài)的分類準(zhǔn)確率為92.5%,交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率為91.8%,對驗(yàn)證集樣品富營養(yǎng)化狀態(tài)的分類準(zhǔn)確率為85.0%,其中,低富營養(yǎng)化、中等富營養(yǎng)化和高富營養(yǎng)化樣品的分類準(zhǔn)確率分別是100%、75.0%和83.1%.所建立的富營養(yǎng)化快速評價技術(shù)為近海富營養(yǎng)化監(jiān)測提供了一種快速有效的新方法.

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A support vector machine-basedtechnology for rapidly assessing trophic status of the Yellow Sea and the East China Sea.

KONG Xian-yu, SU Rong-guo?(Key Laboratory of Marine Chemistry Theory and Technology, Ministry of Education, Ocean University, Qingdao 266100, China).China Environmental Science, 2016,36(1)：143～148

Abstract：In this study, wedeveloped a support vector machine-based model for rapidly assessing trophic status of coastal watersby easy-to-measure parameters (aCDOM(255), aCDOM(355), aCDOM(455), turbidity (Tur), chlorophyll a (Chl a) and dissolved oxygen (DO)) with the trophic index (TRIX) serving as a reference.After the optimal penalty parameter C(45.3) and kernel parameter g (0.7) were obtained by Grid Search, the SVM model was established and its classificationaccuracy rate was 92.5% for the training data, 85.0% for the validation dataand 91.8% for the cross-validation.The results indicated that the developed technique could be useful for rapidly assessingthe eutrophication status ofcoastal waters.

Key words：eutrophication；rapidly assessing；CDOM；support vector machine

中圖分類號：X55

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1000-6923(2016)01-0143-06

收稿日期：2015-06-19

基金項(xiàng)目：山東省自然科學(xué)基金(ZR2013DM017);國家自然科學(xué)基金(41376106)

作者簡介：孔憲喻(1990-),女,山東青島人,碩士研究生,主要從事海洋污染生態(tài)研究.