基于遺傳算法的空氣污染與植物凈化研究

張慧敏，鐘誠怡

(山西農(nóng)業(yè)大學，山西 晉中 030800)

0 引言

眾所周知，我國是人口大國，面對我國13億人口壓力，加上長期以來在計劃經(jīng)濟體制下，發(fā)展經(jīng)濟以犧牲環(huán)境為代價謀求經(jīng)濟數(shù)量的增加，做過許多違背自然規(guī)律的事情，造成了巨大的生態(tài)破壞。當前，我國生態(tài)環(huán)境問題在國土資源安全、環(huán)境資源安全等幾個方面的問題表現(xiàn)得尤為突出。

智能的植樹造林可以最大化利用現(xiàn)有的資源，將保護環(huán)境的效果最大化。趙秀英[1]，研究了張家口市區(qū)的環(huán)境空氣特點，根據(jù)該特點給出了如何綠化的建議，如何選擇樹種等。李娜[2]對城市空氣污染特征及成因進行了分析，對城市的規(guī)劃及樹種的選擇給出了相應(yīng)的對策。張俊輝[3]等人研究城市植被滯沉對環(huán)境污染的磁學響應(yīng)，通過對植物葉片的磁學測試，結(jié)合當?shù)氐默F(xiàn)狀給出其環(huán)境狀況與區(qū)域工業(yè)分布的關(guān)系。上述三個都是研究環(huán)境污染與植樹種植等關(guān)系，并給出合理的建議，但都沒有給出其相互關(guān)系。

本文對不同植物對空氣中污染源的凈化能力的分析，采用遺傳算法研究樹種選擇與空氣污染的關(guān)系模型。

1 不同植物對污染源凈化能力分析

植物能夠吸收大氣中的污染物，通過新陳代謝將污染物在植被體內(nèi)降解，進而對大氣污染起到凈化作用。不同植物由于生態(tài)功能上的差異，導(dǎo)致其對污染物凈化能力有顯著的不同。下面給出城市中常見植物的特征：衛(wèi)矛為灌木，小枝常具2-4列寬闊木栓翅，抗性強，適應(yīng)范圍廣，較其他樹種，栽植成本低，見效快，具有廣闊的苗木市場空間；白樺常常生長在山坡或林中，適應(yīng)性大，分布甚廣，為次生林的先鋒樹種；紫丁香高可達4米，枝條粗壯無毛，葉廣成卵形，通常寬度大于長度，對凈化空氣有很好的作用；赤楊根系發(fā)達固氮能力強，能固沙保土，生長迅速，是理想的生態(tài)防護林樹種；檜柏耐干旱，深根性，側(cè)根也很發(fā)達，對多種有害氣體有一定抗性，是針葉樹中對氯氣和氟化氫抗性較強的樹種，對二氧化硫的抗性顯著勝過油松；落葉松樹勢高大挺拔，樹枝斜展或近平展，是荒山造林和森林更新的主要樹種；雪柳葉子披針形或卵狀披針形，對污染物有較強的抗性和吸收功能，常用于工業(yè)企業(yè)及其周邊環(huán)境的綠化，以凈化空氣，減輕大氣污染。以上7中植物是日常生活中常見的幾種樹木，其對空氣中不同污染物的凈化能力如表1所示。

表1 不同植物單位體積內(nèi)對不同污染物凈化能力

2 遺傳算法原理及實現(xiàn)

遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)是一種基于生物遺傳的進化規(guī)律(適者生存，優(yōu)勝劣汰遺傳機制)演化而來的隨機化搜索方法。遺傳算法是通過模擬自然進化過程來搜索最優(yōu)解，它利用某種編碼技術(shù)，作用于稱為染色體的數(shù)字串，模擬由這些串組成的群體的進化過程。遺傳算法通過有組織的、隨機的信息交換來重組那些適應(yīng)性好的串，生成新的串的群體。

遺傳算法的主要運算過程為：編碼初始→群體的生成→適應(yīng)度值評價檢測→選擇→交叉→變異→終止條件判斷，其運算流程如圖1所示。

圖1 遺傳算法運算流程

3 模型及試驗

7種樹在SO21.8 mg/m3，NO22.0 mg/m3，Cl20.6 mg/m3，HF 0.5 mg/m3這個污染地點進行種植，依次編號為1、2、3、4。其中這些樹分別為衛(wèi)矛、白樺、紫丁香、赤楊、檜柏、落葉松、楊柳，依次編號為1、2、3、4、5、6、7。這個地方的污染程度為wj,第i種樹進化SO2、NO2、Cl2、HF估計值為pij;令各種樹對各個大氣中的污染氣體進行凈化有效值為：

Cij=wj*pij.

(1)

其中，Cij表示對某個地方進行種植進化污染的程度。求

(2)

目標函數(shù)設(shè)計為：

function[eval]=targetalloc(chrom).

(3)

其中，chrom為染色體，在函數(shù)體中p為7種樹木對4種大氣污染氣體凈化的評估值。染色體長度設(shè)置為4，使用代溝GGAP=0.9，使用基于適應(yīng)度的重插入最適應(yīng)的個體總是被連續(xù)傳播到下一代。區(qū)域描述器BaseV=crtbp(7,4)描述染色體的表示和解釋，染色體為十進制編碼，初始種群被函數(shù)crtbp創(chuàng)建，產(chǎn)生一個矩陣Chrom。經(jīng)過不同代數(shù)的迭代，發(fā)現(xiàn)50代的目標函數(shù)值穩(wěn)定。圖2為50代的優(yōu)化解的目標函數(shù)值及性能跟蹤圖。

圖2 經(jīng)過50次迭代后的優(yōu)化解的

50代遺傳迭代后目標分配方案見表2。經(jīng)過迭代計算最終得到在該污染點種植樹木類型的最優(yōu)解，即針對該污染點應(yīng)該種植衛(wèi)矛、白樺、紫丁香，污染物能夠得到最大程度的凈化。

表2 目標分配表

4 結(jié)論

本文中，白樺等不同植物單位體積內(nèi)對不同污染物凈化能力[5]，對大氣污染物的吸收凈化效益及抗性生理研究，編譯環(huán)境為MATLAB 2015b，得出經(jīng)過50次迭代后的優(yōu)化解的目標函數(shù)值及性能跟蹤效果圖。

本應(yīng)用中利用遺傳算法根據(jù)提供的目標函數(shù)以及數(shù)據(jù)進行不同代數(shù)迭代，發(fā)現(xiàn)在15次迭代時趨于穩(wěn)定，總體的凈化效果達到最大化。同時得出使凈化效果達到最好的目標分配方案。在該地區(qū)就應(yīng)當種植衛(wèi)矛、白樺、紫丁香。遺傳算法的使用使本應(yīng)用取得了較好的效果，這一應(yīng)用可以最大化地使用樹木，達到較好的凈化效果，對環(huán)境也盡可能的保護。