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    基于遺傳算法的地下水資源均衡配置模型設(shè)計(jì)

    2021-05-17 07:02:46曹曉磊
    關(guān)鍵詞:遺傳算法水資源區(qū)域

    曹曉磊

    (河北省石家莊水文勘測(cè)研究中心,河北 石家莊 050051)

    目前水資源供給不足與需求增加之間的矛盾日益突出。在城市發(fā)展的過程中,這一矛盾尤為突出,缺水與水污染并存是造成我國水資源供需矛盾的重要原因[1-2]。

    解決水資源供需矛盾的基本思路是:首先要增加收入,減少支出。發(fā)展新水源,提高用水效率,增加地方供水;其次是節(jié)流。如果水量相對(duì)稀少,而水的利用率已經(jīng)很高,則不大可能增加供水能力[3]。節(jié)流措施一是強(qiáng)化水污染防治,提高環(huán)保意識(shí),建設(shè)污水處理廠及中水利用系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)廢水、污水向中水、純水轉(zhuǎn)化;二是水資源優(yōu)化配置。兩者都需要大量的資金投入,而且需要一定的時(shí)間才能取得效果[4]。

    在可持續(xù)發(fā)展基礎(chǔ)上的水資源優(yōu)化配置,是指在可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的指導(dǎo)下,運(yùn)用系統(tǒng)分析理論和優(yōu)化技術(shù),對(duì)有限的區(qū)域和水務(wù)部門的水資源進(jìn)行優(yōu)化配置,達(dá)到社會(huì)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境的最佳綜合效益[5]。

    由于水資源供需矛盾的加劇,水污染問題日益突出,水資源短缺已經(jīng)成為制約社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要因素,本文提出了一種基于遺傳算法的地下水資源均衡配置模型。

    1 基于遺傳算法的地下水資源均衡配置

    水資源作為水事活動(dòng)生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的重要組成部分,其活動(dòng)主要以水為主體,該系統(tǒng)存在諸多矛盾,最根本的矛盾在于社會(huì)經(jīng)濟(jì)增長的無限需求和生態(tài)資源的有限供給。要解決這一矛盾,必須加大投資力度,建設(shè)節(jié)水型社會(huì);必須優(yōu)化水資源的配置,加強(qiáng)統(tǒng)一規(guī)劃與管理,實(shí)現(xiàn)有限水資源的高效利用。

    水資源優(yōu)化配置是指通過工程和非工程措施,在一個(gè)特定的流域或區(qū)域內(nèi),在不同的分區(qū),不同的水源地,在不同的研究單位之間,對(duì)水資源及相關(guān)資源進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)配,推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展[6-7]。

    水的最優(yōu)配置具有兩大基本功能:一是通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),建立節(jié)水型經(jīng)濟(jì),抑制需求增長,使之適應(yīng)更為不利的水資源條件;二是協(xié)調(diào)供水量供給方的競(jìng)爭(zhēng),加強(qiáng)管理,改變水資源自然時(shí)空分布,使其與生產(chǎn)力分布相適應(yīng)[8]。兩者互為補(bǔ)充,共同促進(jìn)區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

    資源配置是可持續(xù)發(fā)展的基本問題之一。因此,必須對(duì)不同社會(huì)階層、不同時(shí)期受益人合理分配自然資源。資源配置時(shí)有如下要求:要顧及當(dāng)代的發(fā)展需求和后代可持續(xù)發(fā)展的需要;要求發(fā)達(dá)地區(qū)的未來發(fā)展不能以犧牲欠發(fā)達(dá)地區(qū)可持續(xù)發(fā)展的能力為代價(jià);要堅(jiān)持以效率為核心的資源優(yōu)化配置模式,也要以公平分配利益為核心[9]。水資源優(yōu)化配置是可持續(xù)發(fā)展理念下的多目標(biāo)決策問題。

    可持續(xù)性措施包括:

    第一,經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展。為協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)的發(fā)展,通常需要確定水資源最優(yōu)配置中相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)目標(biāo),并對(duì)其競(jìng)爭(zhēng)力和協(xié)調(diào)發(fā)展程度進(jìn)行研究。

    第二,近期與長遠(yuǎn)協(xié)調(diào)發(fā)展。為了考察水資源優(yōu)化配置對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)、環(huán)境、社會(huì)的短期和長期發(fā)展的不同影響,需要分階段考察水資源開發(fā)與利用的綜合效應(yīng)。

    第三,區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。地區(qū)結(jié)構(gòu)是實(shí)現(xiàn)水資源優(yōu)化配置、實(shí)現(xiàn)水資源可持續(xù)利用的重要基礎(chǔ)和手段。利用區(qū)域設(shè)置目標(biāo)函數(shù),可以了解不同區(qū)域的不同配置方案的影響。

    在社會(huì)各階層公平分配發(fā)展利益或資源利用利益。對(duì)不同時(shí)期、不同地區(qū)的人均指標(biāo)進(jìn)行比較,目標(biāo)函數(shù)中應(yīng)盡量采用人均指標(biāo)。為實(shí)現(xiàn)水資源優(yōu)化配置,不同的開發(fā)利用策略會(huì)直接導(dǎo)致同一地區(qū)城鄉(xiāng)人均收入指標(biāo)的不同變化[10-11]。

    2 基于遺傳算法的地下水資源均衡配置模型

    地下水源系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的大系統(tǒng),由供水系統(tǒng)、輸水系統(tǒng)、用水系統(tǒng)和排水系統(tǒng)四個(gè)系統(tǒng)組成[12]。

    根據(jù)各用水部門信息系統(tǒng)的輸入,地下水資源的分配過程可分為以下幾個(gè)階段:從水源系統(tǒng)到供水系統(tǒng)的用水量分配系統(tǒng),然后從給排水系統(tǒng)的水資源分配系統(tǒng)得到反饋,供水系統(tǒng)根據(jù)自身的特點(diǎn)和反饋信息對(duì)各部門的配水進(jìn)行調(diào)整,并重復(fù)此操作,直至得到最佳配置。

    地下水資源配置過程如圖1所示。

    圖1 地下水資源配置過程示意圖

    地下水資源均衡配置模型,能夠?qū)⒔?jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)綜合效益均衡配置[12-13]。基于此,結(jié)合協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展理念,建立資源配置模型,如式(1)。

    max[f1(X),f2(X),f3(X)]

    G(X)≤0

    X≥0

    (1)

    式中:X表示決策向量;G(X)表示設(shè)立的所有約束條件合集,通常這些約束條件包括水資源承載能力、環(huán)境容量、土地資源等等;f1(X)表示地下水均衡配置模型中的經(jīng)濟(jì)效益;f2(X)表示地下水均衡配置模型中的環(huán)境效益;f3(X)表示地下水均衡配置模型中的社會(huì)效益。

    本文建立的地下水資源均衡配置模型符合可持續(xù)發(fā)展策略,具體環(huán)境目標(biāo)不同時(shí),表達(dá)式也不同。

    當(dāng)?shù)叵滤Y源的供水效益即經(jīng)濟(jì)效益要求最大時(shí),配置模型如式(2):

    (2)

    當(dāng)?shù)叵滤奈廴疚锱欧帕?,即地下水均衡配置模型中的環(huán)境效益達(dá)到最小時(shí),模型為式(3):

    (3)

    當(dāng)?shù)叵滤到y(tǒng)的缺水量達(dá)到最小值時(shí),即地下水均衡配置模型的社會(huì)效益達(dá)到最小值,配置模型為式(4):

    (4)

    在分析上述不同的約束目標(biāo)后,建立總體模型目標(biāo),總體模型表達(dá)式為式(5):

    F(X)=opt{f1(X),f2(X),f3(X)}=

    (5)

    水資源配置模型能夠通過規(guī)劃污染物排放量,得到排放目標(biāo),進(jìn)而更好地確定控制目標(biāo),提出環(huán)境保護(hù)決策。除此之外,模型能夠顧及所有的區(qū)域的缺水程度,通過分析各項(xiàng)不同的因素,給出有效的解決供需水矛盾的途徑與措施。

    3 試驗(yàn)研究

    對(duì)構(gòu)建的地下水資源均衡配置模型進(jìn)行試驗(yàn)對(duì)比,分析模型設(shè)計(jì)的配置均衡性能,并構(gòu)建試驗(yàn)的檢測(cè)指標(biāo)。針對(duì)試驗(yàn)檢測(cè)所需的工具進(jìn)行試驗(yàn)場(chǎng)景設(shè)置。試驗(yàn)場(chǎng)景考慮地下水資源分配規(guī)模較大的問題,劃分試驗(yàn)測(cè)試區(qū)域,將地下水按照區(qū)域位置進(jìn)行分類,并在不同的測(cè)試區(qū)域中放置相同的資源均衡檢測(cè)儀,時(shí)刻測(cè)定該測(cè)試區(qū)域的地下水資源配置情況,并構(gòu)建地下水資源模型數(shù)據(jù)收集過程,如圖2所示。

    圖2 地下水資源模型數(shù)據(jù)收集過程

    由于自然界中地下水的轉(zhuǎn)移受地表水流狀況的影響,在試驗(yàn)過程中需注意外界水流因素對(duì)試驗(yàn)研究的影響,并精準(zhǔn)分析在地下水儲(chǔ)存過程中的地下水體流動(dòng)狀態(tài),控制檢測(cè)區(qū)域的水體流向,確保試驗(yàn)?zāi)軌虺掷m(xù)進(jìn)行。將配置模型劃分為78個(gè)決策變量,5個(gè)試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)以及150個(gè)基礎(chǔ)約束條件。

    利用編碼方式將設(shè)定的模型進(jìn)行基礎(chǔ)檢驗(yàn)操作,按照地下水資源配置模型的配置原則進(jìn)行符號(hào)串轉(zhuǎn)換,便于編碼試驗(yàn)的執(zhí)行。管理符號(hào)串?dāng)?shù)據(jù)的變量區(qū)間,標(biāo)定變量流動(dòng)的具體區(qū)域,避免內(nèi)部地下水資源的外流。并在地下水資源的交界地帶控制水流流速信息,避免因流速判斷失誤對(duì)研究結(jié)果造成影響。為了提升整體試驗(yàn)算法的運(yùn)行效率,選用十進(jìn)制的聯(lián)合級(jí)編碼對(duì)編碼程序進(jìn)行改造,及時(shí)處理與編碼程序不符的均衡配置數(shù)據(jù)。對(duì)配置數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理,在編碼的過程中將其離散成為相等的幾份,設(shè)定染色體基因的移動(dòng)區(qū)間。按照區(qū)間的變化形式優(yōu)化控制地下水資源的算法信息,并獲取試驗(yàn)研究所需的配置均衡程度數(shù)據(jù),構(gòu)建配置均衡程度試驗(yàn)對(duì)比圖,如圖3所示。

    圖3 模型配置均衡程度對(duì)比圖

    根據(jù)圖3可知,基于遺傳算法的地下水資源均衡配置模型設(shè)計(jì)的配置均衡程度始終高于其他兩種傳統(tǒng)模型設(shè)計(jì),表明本文模型設(shè)計(jì)的配置均衡性較強(qiáng)。由于模型在設(shè)計(jì)的過程中側(cè)重于地下水資源的算法分析,在掌控地下水資源的算法基礎(chǔ)后,執(zhí)行資源分配的算法指令,結(jié)合水力傳導(dǎo)速率指標(biāo)控制地下水資源的流動(dòng)速率,并按照速率情況進(jìn)行配置分類,劃分配置區(qū)域,集中加強(qiáng)對(duì)地下水資源數(shù)據(jù)的掌控力度。

    在相同的約束條件下釋放遺傳算法的操作機(jī)制,將所需進(jìn)行模型構(gòu)建的資源數(shù)據(jù)信息全部集中于遺傳算法的機(jī)制之下,啟動(dòng)配置驅(qū)動(dòng)器,檢測(cè)地下水資源的周圍環(huán)境,并根據(jù)環(huán)境測(cè)試水力傳導(dǎo)率,構(gòu)建環(huán)境檢測(cè)流程圖,如圖4。

    圖4 環(huán)境檢測(cè)流程圖

    根據(jù)測(cè)試后的傳導(dǎo)率數(shù)據(jù)標(biāo)記不同環(huán)境下的地下水分配狀態(tài),并排除外界地表水的影響,對(duì)該地的地質(zhì)進(jìn)行初始檢測(cè),檢驗(yàn)該地地質(zhì)與地下水資源的融合程度,若該地的融合程度較低,則將該地的測(cè)試數(shù)據(jù)清除,過濾與模型設(shè)計(jì)相關(guān)程度較小的因素,實(shí)現(xiàn)對(duì)模型的精準(zhǔn)構(gòu)建。獲取效果良好的均衡配置模型。

    為進(jìn)一步檢測(cè)模型設(shè)計(jì)的設(shè)計(jì)效果,設(shè)置不同的試驗(yàn)研究對(duì)配置結(jié)果的保證率進(jìn)行檢驗(yàn),判斷設(shè)計(jì)的模型是否符合地下水資源均衡配置的長期需求。利用均衡計(jì)算不同試驗(yàn)區(qū)域的地下水資源存儲(chǔ)情況,并將情況數(shù)據(jù)點(diǎn)標(biāo)記在反映地圖中,等待地圖的標(biāo)紅處理,對(duì)處理的數(shù)據(jù)適用度進(jìn)行調(diào)整,促使模型符合試驗(yàn)操作適應(yīng)度,并構(gòu)建適應(yīng)度示意圖(圖5)。

    圖5 適應(yīng)度示意圖

    選擇與地下水資源匹配程度較高的管理模型對(duì)均衡配置模型進(jìn)行初始管理調(diào)整,促使配置模型更加符合試驗(yàn)的研究機(jī)制。在接收到處理后的模型信息后,利用目標(biāo)函數(shù)約束均衡配置模型的數(shù)據(jù)流向,并加強(qiáng)對(duì)流向的偏轉(zhuǎn)力度,將偏轉(zhuǎn)的水流全部引入地表區(qū)域,過濾資源雜質(zhì),達(dá)到試驗(yàn)配置數(shù)據(jù)獲取的目的,并根據(jù)收集的配置結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)對(duì)比,設(shè)置試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比表如表1。

    表1 試驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

    從表1中可知,基于遺傳算法的地下水資源均衡配置模型設(shè)計(jì)對(duì)于配置模型的配置結(jié)果保證率高于傳統(tǒng)模型設(shè)計(jì),能夠更好地確保地下水資源的配置平衡。在構(gòu)建配置模型的同時(shí)結(jié)合地下水資源追蹤原則,時(shí)刻監(jiān)控地下水資源的流動(dòng)位置,并根據(jù)流動(dòng)位置精準(zhǔn)把握所需進(jìn)行均衡配置的資源信息。操控地下水資源均衡配置模型的決策變量,將決策變量點(diǎn)錄入均衡配置模型中,在模型接收的配置信號(hào)處于穩(wěn)定狀態(tài)后,接觸配置模型的行動(dòng)限制命令。

    在配置模型的中部位置添加種群初始化原則,將所收集的地下水資源數(shù)據(jù)全部初始化處理,并按照處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)果分析基礎(chǔ)模型構(gòu)建的位置,按照位置信息追尋地下水資源的配置均衡度,同時(shí)調(diào)節(jié)均衡度信息,及時(shí)整合均衡度信息的操作標(biāo)準(zhǔn),盡可能將分配原則數(shù)據(jù)與地下水資源數(shù)據(jù)相對(duì)應(yīng),避免產(chǎn)生數(shù)據(jù)資源對(duì)應(yīng)失誤的狀況。緩解約束條件帶來的均衡配置模型操作數(shù)據(jù)困難狀況,將配置模型的初始數(shù)據(jù)錄入配置信號(hào)收集倉中,保存試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)的位置,實(shí)現(xiàn)對(duì)模型所在區(qū)域的水量監(jiān)測(cè),精準(zhǔn)掌控水量缺失與盈余信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)均衡配置數(shù)據(jù)的精確研究,獲取保證率較高的配置結(jié)果數(shù)據(jù)。

    4 結(jié) 論

    對(duì)于水資源發(fā)展而言,遵循可持續(xù)發(fā)展是發(fā)展的根本道理,水資源作為人類可持續(xù)發(fā)展的重要保證,對(duì)于人類有重要意義。基于遺傳算法的地下水資源均衡配置模型設(shè)計(jì),完善了地下水資源均衡配置模型的基礎(chǔ)設(shè)置數(shù)據(jù),能夠完整反映水資源的分布區(qū)域,并調(diào)節(jié)水資源的流動(dòng)狀態(tài),引導(dǎo)地下水資源按照構(gòu)建的模型進(jìn)行均衡配置,具有較強(qiáng)的配置準(zhǔn)確率,更加符合今后的研究發(fā)展需求。

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