基于模糊权物元分析模型的湖泊富营养化评价

运用模糊权重,结合层次分析法和物元分析法,试图构建模糊权物元分析模型。该模型不仅继承了经典物元分析的优点,同时充分考虑了权重的不确定性。按照中国湖泊富营养化评价标准,把湖泊水体富营养化程度划分为6个等级,选取Chl-a、TP、TN、CODMn和SD等5个指标为评价指标,应用该模型对东昌湖富营养化进行了评价,结果表明:所监测的3个湖区均为富营养化等级,其中又以西北湖区最严重,西南湖区次之,东南湖区相对较好。研究结果与实际相符,说明了此方法具有良好的可靠性,可适用于湖泊富营养化的综合评价。     

基于联系云的地下水水质可拓评价模型

地下水水质评价受诸多不确定因素的影响,评价指标具有模糊性、随机性和离散性特征.为真实反映指标的分布特征,提高地下水水质评价的合理性与可靠性,在此将可拓学与联系云理论耦合,提出能够描述评价指标在分类等级间转换态势的联系云可拓模型,即基于指标分类标准确定联系云数字特征,生成有限区间内的联系云与构建联系云可拓矩阵,实现统一定量描述地下水水质评价指标的确定和不确定性,然后结合权重,分析待评价物元与地下水水质等级的联系,综合确定待评物元的水质等级,并给出评价结果的可信程度.实例应用及与投影寻踪和模糊物元耦合方法结果的对比表明,本文模型评价结果与投影寻踪模糊物元方法的结果基本吻合,且基于联系云可拓模型评价地下水水质等级置信因子均小于0.01,更有效可行,并克服了可拓方法不能反映评价指标模糊性特征的缺陷.     

基于云模型的水体富营养化程度评价方法

水体富营养化程度评价对生态环境保护具有重要意义.针对水体富营养化程度评价不可避免的模糊性和随机性的特点,本文引入云模型的方法,对我国14个代表性湖库的富营养化程度进行评价.根据确定的评价标准,生成各评价因子隶属于各级别的综合云模型,并针对湖库实测资料,得到各评价物的确定度,由最大确定度决定湖库营养化级别.将该法所得结果与湖库实际水质状况、国内外应用较为广泛且简便的营养状态指数、评分公式法及模糊综合评价法所得结果进行对比,发现评价结果真实可靠,计算过程简洁明了,验证了该方法的可行性和有效性.     

湖泊富营养化组合评价的真值次数加权法

针对湖泊水体富营化评价方法具有的不确定性问题,提出了湖泊富营养化组合评价的真值次数加权法.该法的建立步骤分为3步:首先,根据富营养化评价标准,随机生成1000组富营养化水质指标样本,分别用灰色关联法、模糊评价法、打分统计法、经验频率法、贝叶斯方法、向量评价法6种单项方法进行富营养化评价;然后统计1000组样本中各单项方法的评价值与真值相同的次数,据此计算各单项评价方法在组合评价方法中所占的权重;最后利用权重值对6种单项评价值进行加权平均组合,从而得到真值次数加权法的组合评价结果.将真值次数加权法应用于全国30个湖泊的水体富营养化评价,结果表明,该法能有效降低单项评价方法的不确定性.     

集对分析在湖泊富营养化评价中的应用研究——区间数与三角模糊数组合的集对分析

针对湖泊富营养化评价的不确定性型多属性决策问题,提出了基于区间数与三角模糊数组合的集对分析模型,引入简单关联函数来确定指标的权重,详细介绍了湖泊富营养化评价的基本原理和关于区间数、三角模糊数转化为集对分析联系数的表示方法。通过计算联系数的模以及属性等级模与属性值模的同一度,再利用这些同一度并参照属性等级数n建立n元联系数,再建立等级与联系数的映射关系确定评价等级。应用该模型对我国9个湖泊的富营养化程度进行了评价,该方法的评价结果与实际情况相符,为湖泊富营养化的治理和保护提供了技术支持。     

永定河北京段基于模糊数学的水体富营养化评价

以永定河北京段为研究对象,进行水质和水生态调查及动态指标的监测,选取候选评价指标,采用主成分分析法对评价指标进行筛选,并运用熵权法确定指标权重,从而构建河流富营养化评价指标体系。基于模糊数学算法,对永定河北京段进行了富营养化评价。结果表明:该水体富营养化问题较为广泛,但总体的富营养程度较轻。采用综合营养状态指数法和评分法进行评价对比研究,验证了该方法的可信度,且具有指标选择更灵活、评价结果更客观的优越性,可作为永定河北京段水体富营养化评价的重要方法和手段。     

用水生生物评价环境水体的污染和富营养化

水生生物的评价是通过对浮游植物、浮游动物、底栖生物、鱼类种类和数量变化的测定和分析,判定水体的污染和富营养化状况.结合环境水体的水化学参数如TN、TP和COD等指标,从水生生物学的角度对环境水体的污染程度进行监测和评价,可以较客观地、综合地反映出水体的环境质量.本文综述了几种评价水体污染和富营养化的水生生物方法及如何选定合理的评价指标,旨在为能直接、快捷、准确地应用水生生物判断水质污染和富营养化程度提供参考.     

基于延拓盲数的湖库水体富营养化评价模型

基于湖库水环境系统随机性、模糊性、灰性、未确知性等多种不确定性共存或交叉存在的特点,将延拓盲数引入水体富营养化评价,通过与综合营养状态指数方法的综合集成,构建了湖库水体富营养化评价延拓盲数模型和等级识别模式,并将其应用于巢湖塘西河河口水体富营养化评价.结果表明:塘西河河口水体处于重富营养化状态,可信度超过0.86(即86%),且在模糊截集水平α=0.8情形下,综合营养状态指数期望值达79.34,属于重富营养等级.实例研究证明了新构建模型对于不确定性条件下湖库水体富营养化评价的适用性和有效性.     

基于指标协调性的水体富营养化状况的模糊识别

在湖泊富营养化评价指标体系中,同一指标的分级界点值差异很大,近似地呈现几何级数变化,同时各指标权重的选择与内涵存在不确定性,基于这两种认识,构建基于指标协调性和模糊权下的湖泊水质评价模型。对评价标准及待评价水质监测值进行对数变换,运用层次分析法求出指标的模糊权重;以此构造隶属函数,按最大隶属原则来评判地表水质量等级。应用此模型对巢湖西半湖水体进行富营养化识别,得出结果与生态评估结果基本一致。     

基于可变模糊数学模型的大河口水库富营养化评价

为科学客观准确地评价大河口水库水体富营养化程度,于2014年1月至2015年11月对大河口水库布设的18个水质监测点位进行了23个月的水质分析检测工作,并选取COD、Chl-a、TP、TN共4项水质指标,运用模糊可变集理论和方法,构建了用于水体富营养化评价的模糊可变模型,结合等权法、熵值法和单纯阈值法3种主客观赋权法,对大河口水库进行富营养化评价。结果表明:可变模糊数学评价模型应用于水库水体富营养化评价具有合理性和客观性,3种权重下取得评价结果一致,大河口水库各监测点水质呈现富营养化状态,B_1、B_2和L监测点水质属于重富营养化状态。     

基于GIS下的太湖水质富营养化模糊综合评价

在地理信息系统和地统计学的支持下,探讨了模糊数学与层次分析法相结合的方法在水体富营养化评价中的应用.以太湖为研究对象,选取总磷、总氮、叶绿素、化学需氧量、5日生化需氧量、溶解氧和透明度7项指标进行评价.在对研究区域采样数据进行地统计分析后估算出整个区域评价指标的值,在此基础上建立不同指标的隶属度函数,并计算其隶属度;同时根据层次分析法的原理,确定了各项评价指标的权重,最终得到研究区域的综合结果,绘制出富营养化评价图.结果表明:北部、西北部湖区营养水平最高,属重富营养;中部湖区营养程度为中富营养;东南部湖区营养水平最低,属中营养.     

珠海市近岸海域水质状况与富营养化评价

为了解珠海市近岸海域水质污染程度和富营养化状况,本研究于2017年11月（秋季）和2018年3月（春季）对该海域水质进行调查监测,并采用单因子质量指数法、有机污染指数法和富营养化指数法评价海水的富营养化水平。单因子质量指数评价结果显示,珠海市近岸海域整体水质状况极差,春、秋季劣四类海水的站位占比分别为90.28%、79.17%。春、秋季DIN超标率分别为94.00%、89.00%,DIP超标率分别为28.00%、78.00%,DIN和DIP是影响整体水质状况的主要原因。整个区域的DIN/DIP均高于Redfield值,处于磷限制状态。有机污染指数评价结果显示,秋季严重有机污染的站位占比为51.39%,春季为56.94%,春季污染覆盖面更广。富营养化指数评价结果显示,春、秋季重度富营养化的站位占比分别为30.56%、31.94%,严重富营养化占比分别为6.94%、25.00%,富营养化程度较高。富营养化指数与COD_Mn存在显著的正相关关系,与盐度呈显著负相关关系,这说明COD_Mn在一定程度上可以反映珠海市近岸海域的富营养化状况,盐度越高富营养化水平越低,间接证明富营养化主要是由陆源污染物引起的,并与径流量以及外海海流的物理混合过程有关。     

湖泊水体富营养化评价的随机模拟与三角模糊数耦合模型

根据湖泊水环境系统的不确定性,建立了基于随机模拟和三角模糊数的湖泊水体富营养化评价耦合模型,采用三角模糊数表征各营养因子监测值,运用随机模拟方法模拟三角模糊数,得到各变量的随机模拟序列,由综合营养状态指数法确定湖泊的营养等级概率水平。以宁夏沙湖为例,运用此耦合模型对水体的富营养化程度进行评价。结果表明:该方法将水体富营养评价中水环境状态的不确定性以确定性方法融入评价模型,直观表征了水体在各营养状态隶属度的复杂性,评价结果更加全面、合理。     

湖库富营养化的改进型模糊综合评价方法研究

针对水体富营养化评价系统的非线性、模糊综合评价法过程中权重赋予的主观随意性和隶属函数的不准确性等特点,对传统模糊综合评价法进行了改进,并据此对我国24个代表性湖库的富营养化程度进行了评价.其中以SPSS16.0和Yaaph软件为载体,采用层次分析法和主成分分析法相结合来确定选取因子的权重.根据确定的评价标准作自然对数变换使之线性化,并结合由基础数据统计分布情况,生成各评价因子隶属于各营养等级的对数形式的降半梯形隶属函数,进而得到各湖库的确定度,最后依据最大确定度得到湖库富营养化级别.该法所得结果与湖库实际富营养化状况以及现有多种评价方法的结果的对比表明,该改进方法的评价结果真实、准确、计算简单,具有可行性.     

基于延拓盲数的洞庭湖湖泊综合营养状态评价模型

基于湖泊水环境系统多种不确定性共存或交叉存在的特性,将延拓盲数理论应用于湖泊富营养化评价领域,用延拓盲数表示各参数浓度,与综合营养状态指数模型相耦合,建立基于延拓盲数的综合营养状态指数评价模型.采用该模型评价了洞庭湖的富营养化状况,结果表明,西洞庭湖、南洞庭湖和洞庭湖出口的富营养化程度较低,处于中营养级别,东洞庭湖的富营养化程度较高,处于中营养-轻富营养级别,并且有恶化到中富营养级别的趋势.相对于常规的确定性方法,综合评价模型得出了评价区域综合营养状态指数的可能值区间及其相应的可信度水平,较好地弥补了确定性评价方法的不足,更科学、全面地表征了评价区域的富营养状态与空间分布差异.     

基于云化物元耦合模型的岩质高边坡工程爆破施工安全风险评估

针对岩质高边坡工程爆破施工安全风险评估过程中存在模糊性与随机性的特点,提出采用云模型改进传统物元理论,采用物元法和云模型相耦合的评估模型来处理评估中的不确定性问题。该云化物元耦合模型方法采用云模型的数字特征值代替物元基本元中的特征量值,通过云模型的相关算法来计算风险评估指标的云关联度;同时,采用基于改进CRITIC的客观赋权法确定评估指标权重,进而根据加权平均法求得评估事件的综合评估分数,并以此来判定其安全风险等级。案例应用研究表明:(1)基于CRITIC的客观赋权法不仅计算简便,而且其通过挖掘指标的信息量来确定评估指标权重,使得评估结果更具有可信性;(2)该云化物元耦合模型方法的评估结果与其他3种常用方法的评估结果基本吻合,且各评估案例的置信度因子均小于0.05,说明云化物元耦合模型方法应用于岩质高边坡工程爆破施工安全风险评估是合理、有效的;(3)该云化物元耦合模型方法通过采用综合评估分数来判定安全风险等级,相较于其他评估方法,能够提供评估案例更多的综合信息,且比其他方法更加全面地反映了评估指标间包含的复杂不确定关系,使得评估结果具有更高的可靠性。     

属性识别理论模型在湖泊水质富营养化评价中的应用

近年来提出的属性识别理论模型已在环境质量评价中有所应用。现将该模型引用到湖泊水质富营养化评价中来 ,并用此模型对福州市山仔水库的水质进行评价 ,其评价结果与运用模糊隶属函数法得到的结果进行比较 ,其结果令人满意。此模型为湖泊水质的富营养化评价提供一种简便实用的评价方法     

柴河水库水生生物现状及评价研究

在柴河水库的入口、库中、坝下设3个采样点,用多样性指数(Shannon-Wiener指数)进行生物多样性分析,结果表明,柴河水库的入口、库中、坝下水体中浮游生物组成和数量存在着明显差异,库中、坝下与入口相比,蓝藻比例分别减少了29.0%、16.8%,绿藻、硅藻所占比例大幅上升;通过对氮、磷、pH、富营养化指数等指标进行检测和分析表明,整个水库水体呈中度富营养化状态,总氮的富营养化评价指数远远大于总磷的富营养化评价指数。