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    遼陽市水環(huán)境承載力評價

    2021-05-17 08:13:48
    水利科學與寒區(qū)工程 2021年2期
    關(guān)鍵詞:承載力水資源污染

    宋 玲

    (燈塔市水利工作服務(wù)中心,遼寧 遼陽 111300)

    目前,我國經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展受水環(huán)境惡化和水資源短缺的制約日趨突出。水環(huán)境及其承載力狀況在很大程度上決定了區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展。因此,科學指導區(qū)域發(fā)展規(guī)劃以及準確評價其水環(huán)境承載力,已成為現(xiàn)階段水文水資源研究的熱點。

    水環(huán)境承載力覆蓋范圍廣、影響因素多,且各影響因素與承載力間存在非線性關(guān)系,以傳統(tǒng)的線性方法評價分析難度較大。RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有狀態(tài)穩(wěn)定、算法成熟、非線性數(shù)據(jù)處理能力強等優(yōu)點,在求解非線性問題時有較好的可行性和可靠性,尤其是數(shù)據(jù)分類和模式識別時表現(xiàn)出較強適用性。本研究以遼陽市為例,針對不同情境模式下的綜合污染指數(shù)利用RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行預測,可以更加直觀、真實的反映區(qū)域水環(huán)境狀況[1]。

    1 研究方法

    采用RBF模型,隱層神經(jīng)元的運算法則如式(1)所示:

    (1)

    式中:Ini為神經(jīng)元激活函數(shù)的輸入;w為輸入層各因子權(quán)重;u為輸入向量;bi為輸入向量u與該層權(quán)向量w的偏差;wji為隱含層i中的第j項因子權(quán)重;uj為第j項輸入因子。

    將高斯函數(shù)設(shè)定為徑向基函數(shù),利用公式(2)輸出相應(yīng)的數(shù)值,即:

    (2)

    根據(jù)式(1)、式(2),徑向基函數(shù)輸出值隨著w與u之間距離的減少而增加,當w與u之間的距離為0時,即輸入值取0時則徑向基函數(shù)輸出最大值為1。因此,在權(quán)值向量與輸入向量相同時可以將徑向基神經(jīng)元作為一個探測器,檢測其輸出為1的情況。

    2 模型應(yīng)用

    首先采用已知數(shù)據(jù)系列對RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型驗證、訓練,并對模型參數(shù)進行優(yōu)選,在此基礎(chǔ)上對各種可能方案利用驗證好的模型加以預測。對于網(wǎng)絡(luò)模型的一系列運算,利用Matlab軟件實現(xiàn)。

    2.1 模型輸入

    遼陽市地處遼寧省中部,下轄遼陽縣、燈塔市和5個市轄區(qū),總邊界線長471.8 km,占地面積4744 km2。從東南部邊界白云山至西北部邊界河畔,地勢總體呈階梯式下降趨勢,地形依次為中山、低山、高丘陵、低丘陵、臺地和平原,海拔高度50~1000 m。由于地貌形態(tài)的不同,境內(nèi)氣候特征存在明顯差異,年降水量500~900 mm,總體上東部低山、丘陵地帶降水量最多,其次為西部沿河平原,而北部丘陵、平原地帶的降水量最少約500 mm。境內(nèi)大小河流縱橫交錯,其中流程超過5 km的河流有86條,超過10 km的河流有29條,各河流共同組成渾太水系[2-4]。

    遼陽地區(qū)的水資源較為豐富,但局部地區(qū)仍存在開采成本高、開發(fā)難度大、邊際效益低、可開發(fā)總量少的問題。近年來,隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展及各行業(yè)用水量的急劇增加,該地區(qū)水體污染、江河斷流、用水效率低下等問題日趨突出,湖泊、濕地、池塘等具有儲存和滯洪功能的區(qū)域逐漸消失,水環(huán)境承載力和水生態(tài)功能明顯下降。對此,為準確掌握水環(huán)境承載經(jīng)濟社會的程度,實現(xiàn)區(qū)域水資源的合理開發(fā)和永續(xù)利用,有必要采用適宜的方法科學預測其水環(huán)境承載力[5-8]。

    水環(huán)境系統(tǒng)是一個耦合了生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟社會、水資源等子系統(tǒng)的復合系統(tǒng),本文遵循實用性、可量化性、信息集成度高和政策相關(guān)性強等原則,綜合考慮各方面因素確定RBF模型的輸入項,如表1。

    2.2 承載力分級

    依據(jù)相關(guān)研究成果將水環(huán)境承載力定義為:在一定的可預見的科學技術(shù)和經(jīng)濟社會發(fā)展條件下,以實現(xiàn)水資源可持續(xù)發(fā)展和維護水生態(tài)系統(tǒng)良性循環(huán)為原則,水環(huán)境協(xié)調(diào)人們生活需求與經(jīng)濟社會發(fā)展的程度。

    水體、水質(zhì)為體現(xiàn)水環(huán)境承載力的關(guān)鍵因素,綜合污染指數(shù)能夠客觀反映區(qū)域的整體污染程度,揭示多個監(jiān)測斷面、多項水質(zhì)參數(shù)的綜合水平。一般地受污染程度較輕的水環(huán)境還能夠容納一定的污染物,而嚴重污染的水體趨近于極限承載力狀態(tài),若繼續(xù)污染將進一步加劇整體污染程度。因此,區(qū)域水環(huán)境承載力可以利用綜合污染指數(shù)來衡量,本研究對水環(huán)境承載力評價時引入綜合污染指數(shù)。設(shè)定RBF模型的輸出項為綜合污染指數(shù),為了更加直觀的表達和評價區(qū)域水環(huán)境狀況,將水環(huán)境承載力等級按照綜合污染程度分級方法進行劃分,如表2。

    表1 RBF模型輸入指標

    表2 等級劃分標準

    Ⅰ級水環(huán)境承載力的綜合污染指數(shù)取值區(qū)間為(-∞,0.4],該條件下水環(huán)境系統(tǒng)處于較優(yōu)狀態(tài),水環(huán)境與人類活動之間的協(xié)調(diào)發(fā)展狀態(tài)良好,此時的經(jīng)濟發(fā)展力度可以適當加大,并加強對水系統(tǒng)的保護。

    Ⅱ級、Ⅲ級水環(huán)境承載力的綜合污染指數(shù)取值區(qū)間為(0.4,1.0]和(1.0,1.5],該條件下水環(huán)境系統(tǒng)處于較好、及格狀態(tài),水環(huán)境與人類活動之間的協(xié)調(diào)發(fā)展狀態(tài)較好。此時,水環(huán)境保護應(yīng)引起足夠的重視,在有效保護水環(huán)境的基礎(chǔ)上協(xié)調(diào)發(fā)展經(jīng)濟,否則水環(huán)境與人類活動的協(xié)調(diào)關(guān)系將被破壞。

    Ⅳ級、Ⅴ級水環(huán)境承載力的綜合污染指數(shù)取值區(qū)間為(1.5,2.5]和(2.5,+∞],該條件下水環(huán)境系統(tǒng)處于較差、最差狀態(tài),水環(huán)境與人類活動之間的協(xié)調(diào)發(fā)展狀態(tài)極不協(xié)調(diào)。此時,要加大水環(huán)境治理力度和環(huán)保投資規(guī)模。

    2.3 驗證

    一般情況下,為獲取較優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及保證較高的模型預測精度,通常需要有較長時間的樣本數(shù)據(jù)序列。根據(jù)2010—2019年河水質(zhì)監(jiān)測資料,以旬為統(tǒng)計時段生成59組樣本數(shù)據(jù)序列,其中用于參數(shù)優(yōu)選的數(shù)據(jù)有54組、模型驗證的數(shù)據(jù)有5組。采用坐標輪換法進行模型參數(shù)的優(yōu)選,逐一確定隱含層神經(jīng)元個數(shù)及模型的其他參數(shù)。在某一參數(shù)確定時保持其他參數(shù)不變,經(jīng)過多次輪換優(yōu)選出最佳的RBF模型參數(shù),即擴散速度取1、學習目標取0.000 1、神經(jīng)元最大個數(shù)取50。

    然后對RBF模型設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)值并輸入54組訓練數(shù)據(jù),以訓練結(jié)果誤差作為RBF模型訓練是否終止的判別條件,訓練誤差滿足精度要求則代表樣本中的信息已被模型完全掌握。對完成訓練的模型輸入5組驗證數(shù)據(jù),結(jié)果顯示RBF模型的驗證精度能夠達到預期精度要求,相對誤差低于10%,可以用于水環(huán)境承載力預測。

    2.4 方案預測

    結(jié)合遼陽市環(huán)保發(fā)展狀況擬定了3種不同的情境方案,各方案設(shè)計如下:(1)現(xiàn)狀環(huán)保方案:維持現(xiàn)狀環(huán)保水平、單位用水量和GDP正常增長,水資源總量與調(diào)水量達到平均水平。(2)中環(huán)保方案:環(huán)保治理與單位用水量達到中環(huán)保狀態(tài),水資源總量處于平均水平,隨工程完善調(diào)水量有所增加且GDP正常增長。(3)高環(huán)保方案:環(huán)保治理與單位用水量達到高環(huán)保狀態(tài),水資源總量處于平均水平,隨工程完善調(diào)水量逐漸增加且GDP正常增長。

    將每組方案進一步劃分為中遠期(2030年)、近期(2025年)和現(xiàn)狀(2020年)3種不同的經(jīng)濟發(fā)展水平,并將各組方案指標值輸入已經(jīng)訓練好的RBF模型,通過預測模擬輸出承載力評價結(jié)果,如表3。

    表3 基于不同情境的水環(huán)境承載力預測

    在環(huán)保水平保持不變的情況下,人口增加和經(jīng)濟發(fā)展會進一步增大總用水量,若污水處理能力達不到要求將逐漸增加污水排放量,并進一步減弱水環(huán)境承載力。其中,污水排放量、人口規(guī)模和經(jīng)濟發(fā)展為水環(huán)境主要影響因素。在經(jīng)濟發(fā)展保持不變的情況下,水環(huán)境承載力隨環(huán)保水平的提高而增強,該變化規(guī)律與實際情況相符。

    中環(huán)保和現(xiàn)狀環(huán)保方案具有較弱的承載力,而高環(huán)保將大大增強區(qū)域承載力,超過其他兩種方案。為維持水環(huán)境與人類經(jīng)濟活動的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展,進一步提高水環(huán)境承載力有必要加大環(huán)境治理和投資力度。

    3 結(jié) 論

    RBF模型不需要預先掌握不同變量間的相互關(guān)系及其變化規(guī)律,但需要結(jié)合實際情況合理構(gòu)造RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),經(jīng)樣本數(shù)據(jù)的學習訓練獲取相關(guān)知識網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,該模型具有適用范圍廣、操作性強、建模方便等特點。在水環(huán)境承載力預測時利用RBF模型具有較強的實用性,能夠客觀準確地反映區(qū)域水環(huán)境狀況。

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