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    投影尋蹤法在水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)的應(yīng)用研究

    2017-06-06 12:21:44沈鴻珍
    山西建筑 2017年11期
    關(guān)鍵詞:水質(zhì)評(píng)價(jià)濱州水系

    劉 鵬 沈鴻珍

    (1.山東濱州濱城區(qū)水利局,山東 濱州 256600; 2.濱州學(xué)院,山東 濱州 256600)

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    ·水利工程·

    投影尋蹤法在水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)的應(yīng)用研究

    劉 鵬1沈鴻珍2

    (1.山東濱州濱城區(qū)水利局,山東 濱州 256600; 2.濱州學(xué)院,山東 濱州 256600)

    以山東省濱州市重點(diǎn)流域水質(zhì)為研究對(duì)象,采用RAGA-PPCE模型,對(duì)水質(zhì)進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià),并將該模型的評(píng)價(jià)結(jié)果與模糊綜合法評(píng)價(jià)結(jié)果作了對(duì)比,指出RAGA-PPCE模型評(píng)價(jià)結(jié)果客觀、合理,可有效應(yīng)用于水質(zhì)評(píng)價(jià)工程中。

    RAGA-PPCE模型,水質(zhì),評(píng)價(jià)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),投影方向

    0 引言

    在城市生態(tài)水系建設(shè)中,實(shí)施嚴(yán)格的水資源管理,監(jiān)測(cè)水體污染都離不開評(píng)價(jià)水質(zhì)狀況?,F(xiàn)今的評(píng)價(jià)方法中有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[1],模糊綜合層次分析方法[2],單因素分析法[3],灰色關(guān)聯(lián)分析法[4],主成分分析法[5],綜合水質(zhì)標(biāo)識(shí)指數(shù)法[6],綜合污染指數(shù)模型[7],Topsis算法[8],這些算法都在實(shí)際水質(zhì)評(píng)價(jià)中運(yùn)用并得到很好的效果。投影尋蹤法[9](PP)屬于直接由樣本數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的探索性數(shù)據(jù)分析方法。它把高維數(shù)據(jù)通過某種組合投影到低維子空間上進(jìn)行聚類,通過分析低維空間數(shù)據(jù)點(diǎn)的變化特征來研究高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特征。聚類就是按照一定的規(guī)則或者標(biāo)準(zhǔn)將對(duì)象聚為一個(gè)個(gè)集合,所得到的分布是聚類前未確知的。它以類內(nèi)具有較大密集度(高內(nèi)聚)而類間具有相對(duì)大的散開度(低耦合)為目標(biāo)尋找一維投影方向,并根據(jù)每個(gè)樣本相應(yīng)的綜合投影值對(duì)樣本進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)分析的方法。RAGA-PPCE將標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法改為實(shí)數(shù)編碼的形式,采用加速循環(huán)的方式這樣可以使求解速度加快[10]。對(duì)整個(gè)流域水系水質(zhì)評(píng)價(jià)尚未可見。

    本文以濱州市主要河流水質(zhì)為對(duì)象,其中有杏花河,徒駭河,孝婦河,漳衛(wèi)新河四個(gè)斷面。采用RAGA-PPCE即基于實(shí)數(shù)編碼的加速遺傳算法求解模型,找出最佳投影方向,采用各評(píng)價(jià)因子標(biāo)準(zhǔn)闕值構(gòu)造水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。并與綜合指數(shù)法得到的數(shù)據(jù)對(duì)比,結(jié)果表明該模型可有效用于水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)。

    1 RAGA-PPCE模型的建立

    1.1 RAGA-PPCE算法

    首先構(gòu)造指標(biāo)函數(shù),即把N維數(shù)據(jù)變成a=(a1,a2,…,an),為投影方向的一維投影值Zi:

    然后根據(jù){Zi/i=1,2,…,n} 的一維散布圖進(jìn)行分類,其中a為單位長(zhǎng)度向量。

    投影函數(shù)可構(gòu)造為:

    Q(a)=σz×ρz。

    式中:σz——投影值Zi的標(biāo)準(zhǔn)差;ρz——投影值Zi的密度。

    1.2 加速遺傳算法求解投影尋蹤模型的步驟

    RAGA的求解步驟:

    1)采用二進(jìn)制編碼。2)初始化群體。3)適度評(píng)價(jià)。目標(biāo)值是0的情況,定義適應(yīng)度函數(shù)。4)產(chǎn)生第一子代群體。5)雜交產(chǎn)生第二代子群。6)變異產(chǎn)生第三代子群。7)繼續(xù)迭代,重復(fù)進(jìn)行演化。8)加速循環(huán)。選出優(yōu)秀個(gè)體對(duì)應(yīng)變化區(qū)間重新迭代,如此循環(huán)。

    2 應(yīng)用實(shí)例

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    山東省濱州市主要水系有黃河水系,小清河水系和海河水系。水系內(nèi)人口稠密,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),流域內(nèi)河流眾多,水系發(fā)育,小清河水系有孝婦河,杏花河,小清河,海河水系有徒駭河,馬頰河,漳衛(wèi)新河等。市多年平均水資源總量為30.67億m3,過境河流水資源量11.95億m3。流域面積5 788 km2。年人均水資源占有量267 m3,屬于人均水資源量小于500溶解氧/m3的水危機(jī)地區(qū)。本文選取小清河水系和海河水系為研究對(duì)象,選取影響較大的總磷,總氮,化學(xué)需氧量,氨氮和pH值作為水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)因子。

    2.2 樣本生成及參數(shù)設(shè)置

    1)樣本生成。

    利用時(shí)間順序選取孝婦河斷面袁家橋(長(zhǎng)山),馬頰河斷面李辛橋(大店),漳衛(wèi)新河斷面小泊頭橋,徒駭河斷面申橋每條河流斷面取173組水質(zhì)數(shù)據(jù)集,用于求取 RAGA-PPCE模型最佳投影方向a。

    2)參數(shù)設(shè)置。

    RAGA-PPCE算法參數(shù)設(shè)置為最大迭代次數(shù)T=200,種群規(guī)模N=50。

    2.3 構(gòu)造水質(zhì)評(píng)價(jià)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)及結(jié)果

    根據(jù)地表水環(huán)境質(zhì)量國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB 3838—2002,依據(jù)地表水水域環(huán)境功能和保護(hù)目標(biāo),按功能高低依次劃分為Ⅰ類~Ⅴ類水,所選指標(biāo)在各類水的標(biāo)準(zhǔn)如表1 所示。

    表1 選取指標(biāo)對(duì)應(yīng)地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)

    表2和表3為各水源水質(zhì)類別比例和數(shù)量,表中列出各水體水質(zhì)類別比例及數(shù)量,1號(hào)為孝婦河袁家橋(長(zhǎng)山)斷面,2號(hào)馬頰河李辛橋(大店)斷面,3號(hào)漳衛(wèi)新河小泊頭橋斷面,4號(hào)徒駭河申橋斷面。從表中看出1號(hào)孝婦河袁家橋(長(zhǎng)山)斷面Ⅴ類水質(zhì)以上占60.08%,2號(hào)馬頰河李辛橋(大店)斷面Ⅴ類水質(zhì)以上占68.74%,3號(hào)漳衛(wèi)新河小泊頭橋斷面Ⅴ類水質(zhì)以上占44.49%,4號(hào)徒駭河申橋斷面Ⅴ類水質(zhì)占95.08%,1號(hào),2號(hào),3號(hào)水質(zhì)都沒有Ⅰ類和Ⅱ類水質(zhì)。4號(hào)徒駭河申橋斷面水質(zhì)最好,3號(hào)漳衛(wèi)新河小泊頭橋斷面水質(zhì)最差。

    a=(0.045,0.215 4,0.299 6,0.884 0,0.124 1,0.255)為最佳投影方向。

    表2 各水源水質(zhì)類別比例 %

    表3 各水源水質(zhì)類別數(shù)目

    圖1~圖4是1~4河流水質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)分布圖,圖中的五條直線是五類水的劃分標(biāo)準(zhǔn),圖1~圖4從上到下每條線對(duì)應(yīng)的縱坐標(biāo)值分別為:1.497 8,1.502 2,1.506 63,1.511 9,1.515 53。橫坐標(biāo)為采樣編號(hào)。我們看到水質(zhì)的分類并非固定不變,而是動(dòng)態(tài)變化的。

    2.4 評(píng)價(jià)結(jié)果

    1)RAGA-PPCE模型水質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果與模糊綜合法結(jié)果相同。

    2)從最佳投影方向來看,各評(píng)價(jià)指標(biāo)均為正值且相差不大,說明各指標(biāo)投影方向一致,對(duì)于水質(zhì)評(píng)價(jià)等級(jí)的影響相同。

    3)四條河在 173個(gè)數(shù)據(jù)水質(zhì)均有波動(dòng),但1,2,3號(hào)均未達(dá)到過Ⅰ,Ⅱ類水標(biāo)準(zhǔn),最高等級(jí)是Ⅲ類水,且各水質(zhì)之間差異較為明顯。4號(hào)水質(zhì)在173個(gè)數(shù)據(jù)內(nèi)的兩極分化比較明顯,水質(zhì)波動(dòng)范圍較大,總體水質(zhì)最好;3號(hào)水質(zhì)有54%處于Ⅴ類水以下,3號(hào)是4個(gè)中達(dá)到劣Ⅴ類水質(zhì)次數(shù)最多,相比于其他水池其水質(zhì)條件最差的。

    3 結(jié)語(yǔ)

    1)本文以水質(zhì)評(píng)價(jià)為例進(jìn)行實(shí)例研究。結(jié)果表明,RAGA-PPCE模型評(píng)價(jià)結(jié)果客觀、合理,能夠有效應(yīng)用于水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)。

    2)利用RAGA-PPCE模型計(jì)算最佳投影方向a,不但提高了模型的評(píng)價(jià)精度,而且為模型最佳投影方向a的選取提供了一種新的途徑和方法。

    [1] 趙小勇,付 強(qiáng),邢貞相,等.投影尋蹤模型的改進(jìn)及其在生態(tài)農(nóng)業(yè)建設(shè)綜合評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2006(5):90-92.

    [2] 譚永明,孫秀玲,龐發(fā)虎.基于加速遺傳算法與投影尋蹤的水質(zhì)評(píng)價(jià)模型[J].水電能源科學(xué),2008(6):129-131.

    [3] 王洪梅,盧文喜,辛 光,等.灰色聚類法在地表水水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].節(jié)水灌溉,2007(5):206-208.

    [4] 王艷瓊,白秀琴.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的水質(zhì)評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)[J].武漢工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào),2007(1):88-90.

    [5] 陳 興,程吉林,劉 芳.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于水質(zhì)評(píng)價(jià)的參數(shù)確定[J].水利與建筑工程學(xué)報(bào),2007(1):131-133.

    [6] 曾 永,樊引琴,王麗偉,等.水質(zhì)模糊綜合評(píng)價(jià)法與單因子指數(shù)評(píng)價(jià)法比較[J].人民黃河,2007(2):211-213.

    [7] 沃 飛,陳效民,吳華山,等.灰色聚類法對(duì)太湖地區(qū)農(nóng)村地下水水質(zhì)的評(píng)價(jià)[J].安全與環(huán)境學(xué)報(bào),2006(4):77-79.

    [8] 徐搖健,吳搖瑋,黃天寅,等.改進(jìn)的模糊綜合評(píng)價(jià)法在同里古鎮(zhèn)水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2014,42(2):143-149.

    [9] 徐兵兵,張妙仙,王肖肖.改進(jìn)的模糊層次分析法在南苕溪臨安段水質(zhì)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報(bào),2011,31(9):111-112.

    [10] 申 劍,史淑娟,周 揚(yáng),等.基于改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)分析法的丹江口流域地表水環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)[J].中國(guó)環(huán)境監(jiān)測(cè),2014,30(5):240-242.

    1009-6825(2017)11-0214-03

    2017-02-11

    劉 鵬(1976- ),男,碩士,工程師

    TU991.21

    A

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