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1、淺析基于相關系數(shù)定權的集對分析法在湖泊富營養(yǎng)化評價中的應用摘要:為有效處理浮游植物型湖泊富營養(yǎng)化評價中各評價指標、評價級別以及各級別對應的水質(zhì)標準濃度的不確定性,將集對分析理論運用于湖泊富營養(yǎng)化的水質(zhì)評價中。在確定各指標權重時,將統(tǒng)計學中的相關關系理論引入該模型,通過計算各評價指標與葉綠素的相關關系來計算各水質(zhì)評價指標在富營養(yǎng)化評價中所占權重,建立了基于相關系數(shù)定權的集對分析模型。最后通過國內(nèi)5個湖泊的水質(zhì)實測數(shù)據(jù),將該模型與模糊評價方法,灰色評價方法進展比較驗證,說明該模型簡單實用、評價結果合理。關鍵詞:湖泊富營養(yǎng)化評價;模糊評價方法;灰色評價方法;權重;相關關系;集對分析SetPairAn

2、alysisethdinLakesEutrphiatinAssessentBasednrrelatinEightethdLVing-jie,DUYun,RNGha,YANGSi-b(TheShlfivilEngineering,HefeiUniversityfTehnlgy,Hefei230009,hina)Abstrat:Inrdertslvetheunertaintyftheassessentindex,rderandtheassessentstandardfeahrderflakeseutrphiatin,aethdfsetpairanalysisasadptedintheassesse

3、ntflakeseutrphiatininthisstudy.rrelatintheryfstatistisasusedinthisdelfrlakeseutrphiatinassessent.Theeightfeahaterqualityindexasalulatedardingttherrelatineffiientbeteeneahaterqualityindexandhlrphyll.thisethdnlysuitsthelakesfphytplanktntype.Byparedithfuzzyassessentethdandgreyassessentethdusingeasuredd

4、atain5lakesinhina,theethdisvalidatedtbesipleandpratialithsundassessentresults.Keyrds:lakeseutrphiatinassessent;fuzzyassessentethd;greyassessentethd;eight;rrelatin;setpairanalysis水體富營養(yǎng)化是指在人類活動的影響下,生物所需的氮、磷等營養(yǎng)物質(zhì)大量進入湖泊、河口、海灣等緩流水體,引起藻類及其他浮游生物迅速繁殖,水體溶解氧量下降,水質(zhì)惡化,魚類及其他生物大量死亡的現(xiàn)象1。如何對富營養(yǎng)化水質(zhì)做出科學、客觀的評價以便為人類合理決

5、策提供前提,一直是水污染防治研究的重點。目前常用的富營養(yǎng)化評價方法大致可分為單因子評價法和綜合評價法2。綜合評價法有主成分分析法、層次分析法、模糊數(shù)學法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法和灰色評價法等。然而這些方法都有其自身的優(yōu)點和缺乏,例如主成分分析法對高維變量系統(tǒng)進展最正確綜合和簡化,同時客觀地給出各個指標的權重,防止了主觀的隨意性;模糊數(shù)學法3用隸屬函數(shù)刻畫水質(zhì)標準分界的模糊性,但是從信息利用角度看,這種方法丟棄了研究對象變化范圍這一極為重要的信息;人工神經(jīng)網(wǎng)絡2用于水質(zhì)評價有可允許的大量供調(diào)節(jié)參數(shù)和全息聯(lián)想功能及自組織、自學習、自適應和容錯的才能,其缺點是對于協(xié)同性較差的樣本,評價結果易出現(xiàn)均化現(xiàn)象;灰

6、色評價法將水環(huán)境系統(tǒng)視為一個灰色系統(tǒng),即部分信息、部分信息未知或不確知的系統(tǒng),具有簡單、可比的優(yōu)點,然而分辨率較低。由于水質(zhì)是受多種因素綜合影響的結果4,本文針對湖泊富營養(yǎng)化評價中各評價指標,評價級別以及各級別對應的水質(zhì)標準濃度的不確定性,將集對分析理論5運用于湖泊富營養(yǎng)化的水質(zhì)評價中。在確定各指標權重時,將統(tǒng)計學中的相關關系理論引入該模型,通過計算各評價指標與葉綠素的相關關系來計算各水質(zhì)評價指標在富營養(yǎng)化評價中所占權重,適用于浮游植物型湖泊。最后通過國內(nèi)5個湖泊的水質(zhì)實測數(shù)據(jù),將該法與模糊評價方法、灰色評價方法進展比較驗證。2基于相關系數(shù)定權的集對分析模型u=a+bi+j(1)式中:a,b和

7、-同一度、差異度和對立度,均為非負值且滿足a+b+=1;i-差異度系數(shù),在-1,1中取值,當i取-1和1時表示b是確定性的,而隨著i接近于0,b的不確定性也隨之增強;j-對立度系數(shù),一般恒取-1。在湖泊富營養(yǎng)化評價中,將實測湖泊環(huán)境的某項指標與該項指標的國家質(zhì)量標準進展集對,假設該指標處于國家標準評價級別中,那么認為是同一;假設處于相隔的評價級別中,那么認為是對立;假設指標在相鄰的評價級別中,那么認為是差異。取差異系數(shù)i在-1,1之間變化,越接近所要評價的級別,i越接近1;越接近相隔的評價級別,i越接近-1。中國論文聯(lián)盟基于相關系數(shù)定權集對分析法的評價結果與模糊評價方法、灰色評價方法的結果在一

8、個級別左右浮動,相差不大。從巢湖的評價結果可見,該法與模糊評價方法一致,但與灰色評價方法相差一級別;在對杭州西湖、洱海的評價中,該法與模糊評價方法和灰色評價方法結果一致;青海湖評價的5項指標中有3項指標為3級,1項指標為5級,1項為2級,故總體評為3級是合理的;在對洪澤湖評價的5項指標中,有3項指標為5級,1項為6級,1項為4級,故總體水質(zhì)評為5級也是合理的。之所以造成巢湖、青海湖、洪澤湖評價結果的細微差異,是因為模糊評價方法和灰色評價方法信息利用率不高,易喪失一部分信息,造成誤判或分辨率失真。對于非浮游植物型湖泊,不適用相關系數(shù)定權的方法,這時采用其他評價方法取長補短,將使評價結果更趨合理。

9、參考文獻:1謝平,李德,陳廣才,等.基于貝葉斯公式的湖泊富營養(yǎng)化隨機評價方法及其驗證J.長江流域資源與環(huán)境,2022,14(2):224-228.XIEPing,LIDe,HENGuang-ai,etal.ALakeEutrphiatinSthastiAssessentethdbyusingBayesianFrulaanditsVerifiatinJ.ResuresandEnvirnentintheYanqtzeBasin,2022,14(2):224-228.(inhinese)2白云鵬,陳永健.常用水環(huán)境質(zhì)量評價方法分析J.河北水利,2022,6:18-19.BAiYun-peng.HEN

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11、4.inhinese)4TsaiJL,HrngPH,HangTJ,etal.DeterinatinfUrinaryTraeEleents(arseni,pper,adiu,anganese,lead,zin,seleniu)inPatientsithBlakftDiseaseJ.ArhEnvirnHealth,2022,59(12):686-692.5趙克勤.集對分析及其初步應用J.大自然探究,1994,13l:67-71.(ZHAKe-qin.SetPairAnalysisanditsPreliinaryAppliatinJ.ExplratinfNature,1994,13(1):67-71

12、.inhinese)6EbrehtsP,LindskgF.delingDependeneithpulasandAppliatintRiskanageent.RahevS.HandbkfHeavyTailedDistributinsinFinane.Asterda:Elsevier,2022:329-384.7GudundR.Statistis:theneptualApprah.NeY-rk:Springer-Verlag,1997:252-292.8陳守煜.湖庫水體富營養(yǎng)化評價級別特征值與識別模型J.黑龍江水專學報,1999,261:1-8.HENShu-yu.EvaluatinGradeharateristiValueandIdentifiatindelfraterBdiesEutrphiatininLakesandReservirsJ.JurnalfHeilngjiangHydrauliEngineeringllege,1999,26(1):1-8.in

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