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    基于云模型的農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級評價

    2021-03-22 03:00徐丹韋群王輝丁鳴鳴邵光成
    江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2021年2期
    關(guān)鍵詞:云模型農(nóng)業(yè)面源污染熵權(quán)法

    徐丹 韋群 王輝 丁鳴鳴 邵光成

    摘要:對農(nóng)業(yè)面源污染的地區(qū)進(jìn)行敏感性等級劃分,從而針對不同等級的地區(qū)因地制宜地開展不同標(biāo)準(zhǔn)、不同力度的治理工作。選取化學(xué)需氧量(COD)、總氮(TN)、總磷(TP)排放強度作為農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級評價的3個指標(biāo),按照不敏感(Ⅰ)、輕度敏感(Ⅱ)、中度敏感(Ⅲ)、高度敏感(Ⅳ)4個等級確定分級標(biāo)準(zhǔn),采用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重,提出了一種基于云模型的農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級評價方法,并引用某流域28個縣(區(qū)、市)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實例驗證與分析。結(jié)果表明,對最大隸屬原則有效度屬于最低效范圍的結(jié)果施行加權(quán)平均原則,可提升評價結(jié)果的可信度;采用云模型進(jìn)行農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級評價,可信度達(dá)96.4%;相比GIS技術(shù),云模型對中度、高度敏感級別的模糊評價更傾向嚴(yán)格,對這些地區(qū)的面源污染治理要求提出更高標(biāo)準(zhǔn)。研究結(jié)果表明該方法具有可行性,可為農(nóng)業(yè)面源污染地區(qū)科學(xué)制定治理措施、配置治理資源提供有益參考。

    關(guān)鍵詞:云模型;農(nóng)業(yè)面源污染;敏感性等級;熵權(quán)法

    中圖分類號: X592文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A文章編號:1002-1302(2021)02-0180-07

    收稿日期:2020-04-11

    基金項目:國家重點研發(fā)計劃(編號:517006712);國家自然科學(xué)基金(編號:518035511)。

    作者簡介:徐丹(1996—),女,江蘇鹽城人,碩士研究生,主要從事農(nóng)業(yè)水資源高效利用研究。E-mail:734994545@qq.com。

    通信作者:邵光成,博士,教授,主要從事農(nóng)業(yè)水資源高效利用研究。E-mail:sgcln@126.com。

    污染問題一直是我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展過程中關(guān)注的重點,其中,農(nóng)業(yè)面源污染問題更是隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的快速發(fā)展日益突出。農(nóng)業(yè)面源污染是在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中不合理使用或排放的化肥、農(nóng)藥、畜禽糞便以及農(nóng)村生活垃圾等對農(nóng)業(yè)和農(nóng)村生態(tài)環(huán)境所造成的大面積污染,具有分散性、隨機性、隱蔽性和難測性等特點[1]。農(nóng)業(yè)面源污染不僅影響當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)安全,也威脅著經(jīng)濟(jì)、社會的可持續(xù)發(fā)展[2]。

    對農(nóng)業(yè)面源污染進(jìn)行評價,有助于決策部門掌握當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)面源污染狀況,并依據(jù)各地區(qū)污染程度的不同,因地制宜地采取不同標(biāo)準(zhǔn)、不同力度的治理措施,從而提高治理工作的效率。國內(nèi)已有很多關(guān)于農(nóng)業(yè)面源污染評價方面的研究,史小春等采用源強系數(shù)法和輸出系數(shù)法對涪江流域(射洪境內(nèi))進(jìn)行面源污染綜合評價[3]。陶雙駿等基于多分類有序離散選擇模型進(jìn)行小流域面源污染風(fēng)險評估研究[4]。楊飛翔運用主成分-聚類分析方法,對新疆塔城地區(qū)進(jìn)行農(nóng)業(yè)面源污染風(fēng)險等級評估[5]。林雪原等應(yīng)用GIS技術(shù)基于主要污染源污染物對南四湖流域各縣(市、區(qū))進(jìn)行農(nóng)業(yè)面源污染評價[2]。這些方法都有一定的參考價值,但目前農(nóng)業(yè)面源污染評價在指標(biāo)選取、等級劃分等方面還沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),使得評價過程具有模糊性和隨機性,這些方法不能很好地兼顧二者[6]。而云模型理論在兼顧模糊性和隨機性方面具有較好的適用性,已廣泛應(yīng)用于城市水安全評價[7]、水土保持效益評價[8]、地下水水質(zhì)評價[9]、濱海小流域生態(tài)文明評價[10]等模糊評價中。因此,本研究引入云模型理論,對農(nóng)業(yè)面源污染進(jìn)行敏感性等級評價,以期得到合理、有可信度的評價結(jié)果,為決策部門進(jìn)行農(nóng)業(yè)面源污染治理戰(zhàn)略規(guī)劃提供參考。

    1材料與方法

    1.1評價指標(biāo)及分級標(biāo)準(zhǔn)

    農(nóng)業(yè)面源污染的主要污染源有農(nóng)村生活、農(nóng)田化肥、畜禽養(yǎng)殖、水產(chǎn)養(yǎng)殖、農(nóng)藥、作物秸稈、農(nóng)膜等[11],產(chǎn)生的污染物主要有化學(xué)需氧量(COD,a1)、總氮(TN,a2)、總磷(TP,a3)等。

    基于農(nóng)業(yè)面源污染的主要污染物,參考相關(guān)文獻(xiàn)[12],本研究選取COD排放強度、TN排放強度、TP排放強度3個指標(biāo)構(gòu)建農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級評價指標(biāo)體系,按不敏感(Ⅰ)、輕度敏感(Ⅱ)、中度敏感(Ⅲ)、高度敏感(Ⅳ)4個級別對農(nóng)業(yè)面源污染進(jìn)行等級劃分,參考文獻(xiàn)[2]中各級別的數(shù)據(jù)以及相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)[13],確定各指標(biāo)的分級標(biāo)準(zhǔn)(表1)。

    1.2權(quán)重確定

    采用熵權(quán)法計算指標(biāo)體系中3個指標(biāo)的權(quán)重,該方法是一種客觀賦權(quán)法,依據(jù)各指標(biāo)所攜帶的信息量來確定權(quán)重。指標(biāo)所攜帶的信息量由其熵值來反映,熵值越小,信息量越大,最終被賦的權(quán)重就越大[14]。熵權(quán)法確定權(quán)重的計算步驟如下:

    假設(shè)有m個評價對象,n個評價指標(biāo)(本研究中n=3),bij為第i個評價對象的第j個評價指標(biāo)的數(shù)值,則評價對象的評價指標(biāo)數(shù)值矩陣B為:

    B=b11b12…b1j…b1n

    b21b22…b2j…b2n

    bi1bi2…bij…bin

    bm1bm2…bmj…bmn

    (1)歸一化處理。利用公式(1)對原數(shù)值進(jìn)行處理,得到處理后的矩陣E。

    eij=(bij-minbj)/(maxbj-minbj)。(1)

    式中:eij為歸一化處理后的數(shù)據(jù)。

    (2)根據(jù)公式(2)、公式(3)計算各指標(biāo)的熵Hj。

    Hj=-1lnm∑mi=1fijlnfij。(2)

    其中:

    fij=1+eij∑mi=1(1+eij)。(3)

    (3)根據(jù)公式(4)計算各指標(biāo)的權(quán)重Wj。

    Wj=Hj/∑nj=1Hj。(4)

    1.3云模型

    云模型的概念是由李德毅等在1995年首次提出的[15],是一種可以實現(xiàn)定性概念與定量表示之間不確定性轉(zhuǎn)換的模型[16]。云模型中的任意一個數(shù)據(jù)點的位置都體現(xiàn)了所描述對象的模糊性和隨機性,每1個數(shù)據(jù)點都相當(dāng)于1個云滴,若設(shè)定這些云滴呈正態(tài)分布,所形成的云即為正態(tài)云,本研究采用的就是這種正態(tài)云模型。

    正態(tài)云的數(shù)字特征可以用期望值Ex、熵En、超熵He來表示[17]:期望值Ex表示論域區(qū)間內(nèi)的中心值,體現(xiàn)在正態(tài)云的中心定位上;熵En表示定性概念的模糊度,值越大,定性概念越模糊,體現(xiàn)在正態(tài)云指標(biāo)數(shù)值方向的寬度上;超熵He表示熵的熵,值越大,隸屬度的隨機性越大,是模糊性和隨機性的集合反映,體現(xiàn)在正態(tài)云的厚度上。

    云的生成算法被稱為云發(fā)生器,有正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器2種,其中,正向云發(fā)生器可以實現(xiàn)定性到定量的轉(zhuǎn)換。對于本研究中的某一待評價對象來說,須要將它的農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級這個“定性”概念轉(zhuǎn)換為指標(biāo)數(shù)值對各敏感性等級的最終隸屬度這個“定量”表示,所以采用的是正向云發(fā)生器。

    1.4基于云模型的農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級評價方法

    1.4.1云模型參數(shù)計算根據(jù)已經(jīng)確定的評價指標(biāo)以及分級標(biāo)準(zhǔn),利用公式(5)、公式(6)可求解各組單指標(biāo)在單等級下對應(yīng)云模型的數(shù)字特征(期望值Ex、熵En、超熵He)。

    期望值Ex的計算公式為:

    Ex=(Bmin+Bmax)/2。(5)

    農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級區(qū)間的邊界值作為相互過渡的臨界值,應(yīng)隸屬于2個等級并且確定度相等,即滿足:

    exp{-(Bmax-Bmin)2/[8(En′)2]}=0.5。

    熵En的計算公式為:

    En=(Bmax-Bmin)/2.355。(6)

    超熵He一般根據(jù)指標(biāo)等級實際情況或者經(jīng)驗取值。

    1.4.2算法步驟利用MATLAB編寫正向云的生成算法,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級評價中定性概念到定量數(shù)值的轉(zhuǎn)換。實現(xiàn)步驟如下[7]:(1)生成以En為期望值、He2為方差的正態(tài)隨機數(shù)。(2)生成以Ex為期望值、En為方差的正態(tài)隨機數(shù)。(3)通過公式(7)計算對評價等級的確定度δ2。

    δi=exp{-(xi-Ex)2/[2(En′)2]}。(7)

    (4)形成在某個區(qū)間(評價指標(biāo)分級中的邊界值)內(nèi)的一個云滴(xi,δi)。(5)重復(fù)步驟(1)~(4)N次,產(chǎn)生N個云滴形成正態(tài)云,本研究中選取N=3 000。

    1.4.3數(shù)據(jù)處理

    1.4.3.1單一指標(biāo)隸屬度與綜合隸屬度利用MATLAB編寫的云發(fā)生器的算法,得出單個評價指標(biāo)數(shù)據(jù)x0隸屬于單個等級的確定度,即單一指標(biāo)隸屬度。結(jié)合各評價指標(biāo)的權(quán)重以及單個等級下所有評價指標(biāo)的隸屬度,按公式(8)可得出某個待評價對象對于單個等級的綜合隸屬Uk。

    假設(shè)有n個評價指標(biāo),p個評價等級(本研究中n=3,p=4),δjk為單個評價指標(biāo)Xj(j=1,2,…,n)對于單個等級Dk(k=1,2,…,p)的隸屬度,則

    Uk=∑nj=1(δjkωj)。(8)

    式中:Uk表示某個待評價對象對于等級Dk的綜合隸屬度;ωj表示評價指標(biāo)Xj的權(quán)重。

    1.4.3.2最大隸屬原則和加權(quán)平均原則對于某個待評價對象,通?;谧畲箅`屬原則,比較其對于p個評價等級的綜合隸屬度(U1,U2,…,Up),將綜合隸屬度最大的等級作為最終等級。但是,超過一定范圍時,根據(jù)最大隸屬原則進(jìn)行等級評定會損失太多信息,有效程度并不高,因此,須要進(jìn)行最大隸屬原則的有效度驗證[18]。

    利用公式(9)可計算出有效度α的值,有效度范圍見表2。

    α=pmaxUk∑pk=1Uk-12secUk∑pk=1Uk(p-1)。(9)

    式中:maxUk為某指標(biāo)對于各評價等級的綜合隸屬度中的最大值;secUk為某指標(biāo)對于各評價等級的綜合隸屬度中的第2大值。

    當(dāng)施行最大隸屬原則最低效或者無效時,可采用加權(quán)平均原則進(jìn)行等級評定。以等級Dk作為變量(本研究中Dk為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ,這里可以量化為1、2、3、4),以對于等級Dk的綜合隸屬度Uk作為權(quán)數(shù),利用公式(10)得出待評價對象隸屬的等級值。

    A=∑pk=1UkDk∑pk=1Uk。(10)

    計算得出的等級值A(chǔ)通常不是整數(shù),須要取整作為最終等級,本研究中,級數(shù)越大,敏感性越強,地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染程度越高,所以處理A時選擇“向上取整”。

    1.4.4評價流程基于云模型的農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級評價的總體流程見圖1。

    2數(shù)據(jù)來源與計算方法

    2.1數(shù)據(jù)來源

    選取文獻(xiàn)[2]中某流域的相關(guān)數(shù)據(jù)資料[包括28個縣(區(qū)、市)的COD、TN、TP排放量和排放強度],

    同時參考《濟(jì)寧統(tǒng)計年鑒2012》《菏澤統(tǒng)計年鑒2013》《泰安統(tǒng)計年鑒2013》《棗莊統(tǒng)計年鑒2013》,基于云模型,對該流域的28個縣(區(qū)、市)進(jìn)行農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級評價,將評價結(jié)果與文獻(xiàn)[2]中運用GIS技術(shù)得出的結(jié)果進(jìn)行比較,以期驗證本研究所述評價模型的可行性。

    該流域28個縣(區(qū)、市)的各指標(biāo)值見表3。

    2.2計算指標(biāo)權(quán)重

    基于熵權(quán)法,得出各指標(biāo)的權(quán)重,計算結(jié)果見表4。

    2.3構(gòu)建云模型

    根據(jù)表1的分級標(biāo)準(zhǔn)和公式(5)、公式(6)所列方法,建立各組指標(biāo)-等級的云模型參數(shù)(表5)。

    3結(jié)果與分析

    利用MATLAB編寫算法生成各指標(biāo)的云模型(圖2),圖2-a至圖2-c分別為指標(biāo)a1~a3在各等級下的云模型,每個子圖中從左到右依次是該指標(biāo)在Ⅰ~Ⅳ等級下對應(yīng)的云。根據(jù)程序運行結(jié)果,得出各縣(區(qū)、市)在各等級下的單一指標(biāo)隸屬度,如表6所示。結(jié)合表4中的指標(biāo)權(quán)重,計算各等級下的綜合隸屬度。按公式(10)驗證最大隸屬原則的有效度,若屬于最低效和無效范圍,采用加權(quán)平均原則確定最終等級;否則,采用最大隸屬原則確定最終等級。評級結(jié)果見表7。

    從表7可以看出,基于云模型對28個縣(區(qū)、市)進(jìn)行農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級評價,若只施行最大隸屬原則,則28個待評縣(區(qū)、市)中,有11個的評價結(jié)果和采用GIS技術(shù)的評價結(jié)果不一致。

    最大隸屬原則進(jìn)行有效度驗證后,發(fā)現(xiàn)11個不一致結(jié)果中有8個都是最低效的。采用加權(quán)平均原則后,重新得出的這8個待評縣(區(qū)、市)的結(jié)果中有7個和采用GIS技術(shù)的結(jié)果達(dá)成一致;僅有縣(區(qū)、市)28的結(jié)果沒有達(dá)成一致,但是其敏感性級別變高,相比只施行最大隸屬原則,對地區(qū)的面源污染治理工作更具積極意義。因此,對最大隸屬原則進(jìn)行有效度驗證后,綜合考慮最大隸屬原則和加權(quán)平均原則,有利于大大提升評價結(jié)果的可信度和參考價值。

    從表7可以看出,將采用云模型得到的最終結(jié)果和采用GIS技術(shù)得到的結(jié)果進(jìn)行整體上的比較,28個結(jié)果中有22個是完全一致的;另外6個不一致結(jié)果中有5個都是采用云模型判定的敏感級別比采用GIS技術(shù)更高1級,且都屬于Ⅲ、Ⅳ(中、高度敏感)級別的地區(qū);僅有1個不一致結(jié)果[縣(區(qū)、市),24號]是采用云模型判為Ⅰ級,而采用GIS技術(shù)判為Ⅱ級,屬于誤判。因此,采用云模型進(jìn)行農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級評價,可信度可達(dá)96.4%;相比GIS技術(shù)的的評價結(jié)果,云模型對中度、高度敏感級別的模糊評價更傾向于嚴(yán)格,會對這些地區(qū)的面源污染治理工作提出更高的標(biāo)準(zhǔn)。

    4結(jié)論

    將云模型理論引入農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級評價中,基于熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重,驗證最大隸屬原則的有效度,判別施行最大隸屬原則和加權(quán)平均原則,得到最終等級。通過實例驗證,該方法具有有可行性,可為地區(qū)制定農(nóng)業(yè)面源污染治理措施提供科學(xué)有效的參考。

    對于已基于云模型確定出農(nóng)業(yè)面源污染敏感性等級的縣(區(qū)、市)來說,可直接采用建立好的評價模型,對其下轄各鎮(zhèn)(街道)再進(jìn)行敏感性等級劃分,有助于縣(區(qū)、市)內(nèi)部更細(xì)化、更有側(cè)重地推進(jìn)治理工作,優(yōu)化縣(區(qū)、市)內(nèi)部的治理資源配置。

    本研究僅選取COD、TN、TP排放強度作為評價指標(biāo)進(jìn)行云模型的運用闡述,后續(xù)研究中可以增加與其他污染物(如5日生化需氧量BOD5、銨態(tài)氮NH+4-N等)有關(guān)的指標(biāo),或者基于對污染機制更深層次的研究,引入污染物之外的指標(biāo),從而完善評價指標(biāo)體系。另外,在進(jìn)行指標(biāo)賦權(quán)的實踐中,可以再結(jié)合對相關(guān)地區(qū)農(nóng)業(yè)面源污染研究較多專家的意見,進(jìn)行組合賦權(quán)。

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