浅论改进型灰色关联分析法在湿地水质评价中的
作者：admin时间：2019-03-29 05:19:26阅读：357来源：本站
0引言
当前水质评价方法较为众多，主要有因子分析法、层次分析法、综合评价法及灰色关联分析法等。由于水质评价系统属于部分信息已知如指标检测值及分级标准值已知，部分信息未知如监测信息及指标关联度未知的灰色系统，因而特别适用于采用灰关联理论进行水质评价。邓聚龙教授提出的灰关联系统理论是针对既无经验，数据又缺乏的不确定性问题进行分析的，在社会、经济及工程等许多领域获得了成功的应用。灰色关联分析法是灰关联理论中的一种分析方法，它利用关联度定量的比较来描述系统间或系统中各因素间在发展过程中随时间变化的情况，以找出影响目标序列的主要因素。并以此方法在当前水质评价系统中获得较好评价结果。
但是传统灰关联分析法面对较复杂情况时存在静态分辨系数均质化，关联度比较差异性低，因子权重评价影响程度低等缺点。在传统灰关联分析的基础上，针对传统灰关联分析法的缺点，本文提出了引入动态分辨系数和综合评价指标的改进型灰色关联分析法，并应用于四湖流域湿地环境监测系统MIS软件部分，通过构建数据库和算法软件设计，对四湖流域湖泊型湿地水质进行了评价，与传统灰关联分析法和金卫斌在文献中提出的评价指标及结果进行了对比，结果表明，改进型灰关联分析法有效地提高了评价结果的可靠性和准确性。
1改进型灰关联分析法
灰关联分析是事物间不确定关系的量化分析，灰关联度是种数据到数据的“映射”，代表了不同研究对象之间的关联程度。传统灰关联分析方法具有静态分辨系数ρ=0.5和指标权重影响因子忽略不计等缺陷，其对复杂情况下的主成因素评价的可靠度和区分度有待进一步提高。
2应用
2.1应用背景
湿地是自然界最富生物多样性的生态景观和人类最重要的生存环境之一，在维护区域生态平衡和生境安全、维持生物多样性等方面发挥着巨大作用。湿地水直接影响湿地的生物多样性。湿地类型尽管很多但与水利或水务工作相关的湿地类型主要有河流型湿地、库塘型湿地与湖泊型湿地3种。因此，对这3种类型的湿地进行水环境安全的评价具有重要的现实意义。
江汉平原四湖流域湿地是四湖流域水资源的重要存在形式，是典型的湖泊型湿地代表。四湖流域由内荆河流域组成，因区内有长湖、三湖、白露湖和洪湖四个较大湖泊而得名。四湖流域湿地环境监测系统总体设计框图。系统总体方案主要采用分层设计方法，自下而上分为数据采集层、通信层、异构数据信息层、统一化应用接口层和多用户管理层。数据采集层主要由分布在被测湿地环境中的众多ZigBee终端节点组成，测量终端携带有水温、浊度、pH值、溶氧、电导率、TP、TN等多种传感器或检测器，能够实时不间断的监测湿地水质各种关键参数，它们和网关节点一起组成了具备高动态自组网络模式的监测体系。该检测体系具备较小的网络开销，可实现网络快速构建和数据端到端的实时传输。
2.2应用分析
湿地水质环境参数是湿地环境污染指数评估的重要参数。针对不同地域不同环境必须建立关联影响数据库。根据该地段历年预设性检测所获得阈值，建立湿地水质环境监测相关数据库(参数历史数据库)，用来评定水质监测环境因素对污染指数评估影响因子权重分配表。从而综合全面的评估湿地水质环境污染情况。按浊度、pH值、溶氧、电导率、TP、TN共6项指标进行26处区域传感器数据采集，无量纲化后形成数据序列，计算关联系数和指标权重，与参考序列比较形成综合评价比较结果。表2显示了四湖流域湿地监测区域参数关联度及水质污染综合评价结果。主要参考标准来自《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)。
雷家垱区域是西干渠起始段，岑河镇区域是西干渠关键中段地带。从表2可以看出，采用灰关联方法计算监测数据，廖子河监测区域的水质环境评估因素主要和电导率、pH值有较大关联度，由于廖子河区域是人口较为密集，工业活动较为频繁，因此该上述区域主要表征出与湿地水体离子属性和化学稳定性相关的特点。雷家垱监测区域的水质污染则和TP、TN有主要关联，该区域人口密度高，农业生产水平投入较高，必然带来磷氮负荷较重的后果。而岑河镇监测区域环境评估因素主要和溶氧及浊度表现有较大关联度，该监测区域地点周边鱼类畜牧业环境特征较为明显，生物污染指标较为清晰，湿地水体耗氧量高。
2.3对比
本文将方法识别结果与传统灰关联分析法和聚类因子分析法进行对比分析，前者主要关联度离散性表征区别，后者进行结果评价误差对比。关联度离散性表征关联度之间的安全隔离空间，关联度离散性越大，表示评价结果区分度越大，可靠性越高。从图2可以看出，改进型灰关联分析法相较于传统型灰关联分析法具有更高的离散性区分度，避免了外界因素干扰产生的识别错误或者障碍，提高了评价可靠度。表3显示将改进型灰关联分析法运用于湿地监测系统中后获得评价结果与金卫斌在文献中提出的聚类分析评估方法获得评价结果进行对比。从表3中可以看出，两种方法均能有效指出影响水质最主要因素，具有较高的准确性。
3结语
本文分析在传统灰关联分析的基础上，提出了引入动态分辨系数和综合评价指标的改进型灰色关联分析法，并应用于四湖流域湿地环境监测系统MIS软件部分，通过构建数据库和算法软件设计，对四湖流域湖泊型湿地水质进行了评价，与传统灰关联分析法和聚类因子分析方法进行了对比，有效地提高了评价结果的可靠性和准确性。
当前水质评价方法较为众多，主要有因子分析法、层次分析法、综合评价法及灰色关联分析法等。由于水质评价系统属于部分信息已知如指标检测值及分级标准值已知，部分信息未知如监测信息及指标关联度未知的灰色系统，因而特别适用于采用灰关联理论进行水质评价。邓聚龙教授提出的灰关联系统理论是针对既无经验，数据又缺乏的不确定性问题进行分析的，在社会、经济及工程等许多领域获得了成功的应用。灰色关联分析法是灰关联理论中的一种分析方法，它利用关联度定量的比较来描述系统间或系统中各因素间在发展过程中随时间变化的情况，以找出影响目标序列的主要因素。并以此方法在当前水质评价系统中获得较好评价结果。
但是传统灰关联分析法面对较复杂情况时存在静态分辨系数均质化，关联度比较差异性低，因子权重评价影响程度低等缺点。在传统灰关联分析的基础上，针对传统灰关联分析法的缺点，本文提出了引入动态分辨系数和综合评价指标的改进型灰色关联分析法，并应用于四湖流域湿地环境监测系统MIS软件部分，通过构建数据库和算法软件设计，对四湖流域湖泊型湿地水质进行了评价，与传统灰关联分析法和金卫斌在文献中提出的评价指标及结果进行了对比，结果表明，改进型灰关联分析法有效地提高了评价结果的可靠性和准确性。
1改进型灰关联分析法
灰关联分析是事物间不确定关系的量化分析，灰关联度是种数据到数据的“映射”，代表了不同研究对象之间的关联程度。传统灰关联分析方法具有静态分辨系数ρ=0.5和指标权重影响因子忽略不计等缺陷，其对复杂情况下的主成因素评价的可靠度和区分度有待进一步提高。
2应用
2.1应用背景
湿地是自然界最富生物多样性的生态景观和人类最重要的生存环境之一，在维护区域生态平衡和生境安全、维持生物多样性等方面发挥着巨大作用。湿地水直接影响湿地的生物多样性。湿地类型尽管很多但与水利或水务工作相关的湿地类型主要有河流型湿地、库塘型湿地与湖泊型湿地3种。因此，对这3种类型的湿地进行水环境安全的评价具有重要的现实意义。
江汉平原四湖流域湿地是四湖流域水资源的重要存在形式，是典型的湖泊型湿地代表。四湖流域由内荆河流域组成，因区内有长湖、三湖、白露湖和洪湖四个较大湖泊而得名。四湖流域湿地环境监测系统总体设计框图。系统总体方案主要采用分层设计方法，自下而上分为数据采集层、通信层、异构数据信息层、统一化应用接口层和多用户管理层。数据采集层主要由分布在被测湿地环境中的众多ZigBee终端节点组成，测量终端携带有水温、浊度、pH值、溶氧、电导率、TP、TN等多种传感器或检测器，能够实时不间断的监测湿地水质各种关键参数，它们和网关节点一起组成了具备高动态自组网络模式的监测体系。该检测体系具备较小的网络开销，可实现网络快速构建和数据端到端的实时传输。
2.2应用分析
湿地水质环境参数是湿地环境污染指数评估的重要参数。针对不同地域不同环境必须建立关联影响数据库。根据该地段历年预设性检测所获得阈值，建立湿地水质环境监测相关数据库(参数历史数据库)，用来评定水质监测环境因素对污染指数评估影响因子权重分配表。从而综合全面的评估湿地水质环境污染情况。按浊度、pH值、溶氧、电导率、TP、TN共6项指标进行26处区域传感器数据采集，无量纲化后形成数据序列，计算关联系数和指标权重，与参考序列比较形成综合评价比较结果。表2显示了四湖流域湿地监测区域参数关联度及水质污染综合评价结果。主要参考标准来自《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)。
雷家垱区域是西干渠起始段，岑河镇区域是西干渠关键中段地带。从表2可以看出，采用灰关联方法计算监测数据，廖子河监测区域的水质环境评估因素主要和电导率、pH值有较大关联度，由于廖子河区域是人口较为密集，工业活动较为频繁，因此该上述区域主要表征出与湿地水体离子属性和化学稳定性相关的特点。雷家垱监测区域的水质污染则和TP、TN有主要关联，该区域人口密度高，农业生产水平投入较高，必然带来磷氮负荷较重的后果。而岑河镇监测区域环境评估因素主要和溶氧及浊度表现有较大关联度，该监测区域地点周边鱼类畜牧业环境特征较为明显，生物污染指标较为清晰，湿地水体耗氧量高。
2.3对比
本文将方法识别结果与传统灰关联分析法和聚类因子分析法进行对比分析，前者主要关联度离散性表征区别，后者进行结果评价误差对比。关联度离散性表征关联度之间的安全隔离空间，关联度离散性越大，表示评价结果区分度越大，可靠性越高。从图2可以看出，改进型灰关联分析法相较于传统型灰关联分析法具有更高的离散性区分度，避免了外界因素干扰产生的识别错误或者障碍，提高了评价可靠度。表3显示将改进型灰关联分析法运用于湿地监测系统中后获得评价结果与金卫斌在文献中提出的聚类分析评估方法获得评价结果进行对比。从表3中可以看出，两种方法均能有效指出影响水质最主要因素，具有较高的准确性。
3结语
本文分析在传统灰关联分析的基础上，提出了引入动态分辨系数和综合评价指标的改进型灰色关联分析法，并应用于四湖流域湿地环境监测系统MIS软件部分，通过构建数据库和算法软件设计，对四湖流域湖泊型湿地水质进行了评价，与传统灰关联分析法和聚类因子分析方法进行了对比，有效地提高了评价结果的可靠性和准确性。
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