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    基于遺傳算法的空氣污染與植物凈化研究

    2020-03-24 01:53:58張慧敏鐘誠怡
    山西電子技術(shù) 2020年1期
    關(guān)鍵詞:衛(wèi)矛紫丁香白樺

    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。

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