一种基于范数灰关联度模型的生态环境质量评估方法技术

本发明专利技术提供了一种基于范数灰关联度模型的生态环境质量评估方法，包括：第一步，构建生态环境质量评估指标体系，分为生态要素、生态内容和生态指标3个层级；第二步，基于生态指标数据和范数灰关联度模型，计算得出生态指标的权重向量，并利用加权和法进一步求得生态内容评估数据；第三步，基于生态内容评估数据和范数灰关联度模型，计算得出生态内容指标的权重向量，并利用加权和法进一步求得生态要素评估数据；第四步，通过地图形式展示生态环境质量评估结果。本发明专利技术利用范数灰关联度模型对生态环境质量进行评估，并将评估结果量化展示，对于综合评估我国的生态环境质量问题有着非常重要的意义。重要的意义。重要的意义。

【技术实现步骤摘要】
一种基于范数灰关联度模型的生态环境质量评估方法


[0001]本专利技术涉及一种基于范数灰关联度模型的生态环境质量评估方法。

技术介绍

[0002]对于生态环境质量评估的研究，目前主要还是依靠专家的知识和经验，笼统地对各区域的生态环境质量进行定性分析。但由于评估结果不能量化，不能够直观形象地展示评估结果的大小，对后续改善生态环境质量的帮助性有限。此外，也有一些方法通过构建指标体系来评估生态环境质量，但由于在构建指标体系过程中，各指标的权重值主要依赖专家赋权，主观性较大，缺乏一定的依据，导致得出的评估结果科学性、可靠度不高。上述这些原因给生态环境质量的量化分析研究带来了一定的困难。
[0003]因此，在对我国生态环境质量进行研究时，需要一种可以直观形象地展示各区域生态环境质量指数，且具备一定的科学性、客观性、可靠性的定量评估方法。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：本专利技术所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种基于范数灰关联度模型的生态环境质量评估方法，以解决对我国生态环境质量研究时缺乏定量分析，以及构建指标体系时权重赋值依赖专家赋权缺乏客观依据的问题。
[0005]本专利技术具体包括如下步骤：
[0006]步骤1、构建生态环境质量评估指标体系，分为生态要素、生态内容和生态指标3 个层级；
[0007]步骤2、基于生态指标数据和范数灰关联度模型，计算得出生态指标的权重向量，并利用加权和法进一步求得生态内容评估数据；
[0008]步骤3、基于生态内容评估数据和范数灰关联度模型，计算得出生态内容指标的权重向量，并利用加权和法进一步求得生态要素评估数据；
[0009]步骤4、基于生态要素评估数据和范数灰关联度模型，计算得出生态要素指标的权重向量，并利用加权和法进一步求得生态环境质量指数，通过地图形式展示生态环境质量评估结果。
[0010]步骤1中，
[0011]所述生态要素包括：水环境质量、土壤质量和空气环境质量；
[0012]所述生态内容包括：地下水质量、地表水质量、致癌污染物、致病污染物、重金属污染物、有机污染物、气态污染物、颗粒污染物、沙尘暴、酸雨；
[0013]所述生态指标包括：色度、嗅和味、浑浊度、总硬度、溶解性总固体、硫酸盐、重金属、水温、pH值、溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数、氰化物、硫化物、粪大肠菌群、砷浓度、铅浓度、苯浓度、二氯乙烯浓度、对二氯苯浓度、三溴甲烷浓度、硝酸盐浓度、挥发酚浓度、锌浓度、汞浓度、锰浓度、铬浓度、土壤镉浓度、土壤铅浓度、土壤锌浓度、土壤砷浓度、土壤铜浓度、土壤铬浓度、多氯联苯浓度、多环芳烃浓度、二噁英浓度、滴滴涕浓度、二氧化硫浓度、
二氧化氮浓度、一氧化碳浓度、臭氧浓度、PM10浓度、PM2.5浓度、能见度、最大风速、发生频率、降水pH值。
[0014]步骤2包括如下步骤：
[0015]步骤2
‑
1、根据色度、嗅和味、浑浊度、总硬度、溶解性总固体、硫酸盐、重金属得到原始数据矩阵A
(1)
及参考向量A
0(1)
＝(a
01(1)
,a
02(1)
,
…
,a
0m(1)
)，其中m为指标个数， a
0j(1)
是原始数据矩阵A
(1)
中第j项指标的最优值；当第j项指标为效益型指标时，取效益型指标序列(指标的历史时间序列值)的最大值为最优值，当第j 项指标为成本型指标时，取成本型指标序列的最小值为最优值，指标规范化后得到规范化矩阵R
(1)
及规范化参考向量r
0(1)
＝(r
01(1)
,r
02(1)
,
…
,r
0m(1)
)，r
0m(1)
表示指标参考值a
0m(1)
经过指标规范化后的值，计算第j项指标第i时刻指标值与第j项指标最优值的关联系数ξ
ij
，进一步求得关联系数矩阵E
(1)
＝{ξ
ij
}：
[0016][0017]其中r
ij
表示第j项指标第i时刻指标值指标规范化后的数值，γ为分辨系数；指标对参考向量的灰关联度为和范数灰关联度和范数灰关联度表示第j个指标与关联系数正理想序列的距离，表示第j个指标与关联系数负理想序列的距离；
[0018]计算出各指标相对于地下水质量的权重系数及权重向量为W
(A1)
，利用加权和法得出地下水质量的评估数据
[0019]步骤2
‑
2～2
‑
10、步骤3
‑
1～3
‑
3、步骤4
‑
1中涉及的计算方法与步骤2
‑
1相同；
[0020]步骤2
‑
2、根据水温、pH值、溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数、氰化物、硫化物、粪大肠菌群得到原始数据矩阵A
(2)
及参考向量A
0(2)
＝(a
01(2)
,a
02(2)
,
…
,a
0m(2)
)，其中m为指标个数，a
0j(2)
是原始数据矩阵A
(2)
中第j项指标的最优值；指标规范化后得到规范化矩阵R
(2)
及规范化参考向量r
0(2)
＝(r
01(2)
,r
02(2)
,
…
,r
0m(2)
)，r
0m(2)
表示指标参考值 a
0m(2)
经过指标规范化后的值，计算得到关联系数矩阵E
(2)
，各指标相对于地表水质量的权重系数W
(A2)
，利用加权和法得出地表水质量的评估数据
[0021]步骤2
‑
3、根据砷浓度、铅浓度、苯浓度、二氯乙烯浓度、对二氯苯浓度、三溴甲烷浓度得到原始数据矩阵A
(3)
及参考向量A
0(3)
＝(a
01(3)
,a
02(3)
,
…
,a
0m(3)
)，其中m为指标个数，a
0j(3)
是原始数据矩阵A
(3)
中第j项指标的最优值；指标规范化后得到规范化矩阵R
(3)
及规范化参考向量r
0(3)
＝(r
01(3)
,r
02(3)
,
…
,r
0m(3)
)，r
0m(3)
表示指标参考值a
0m(3)
经过指标规范化后的值，计算得到关联系数矩阵E
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于范数灰关联度模型的生态环境质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、构建生态环境质量评估指标体系，分为生态要素、生态内容和生态指标3个层级；步骤2、基于生态指标数据和范数灰关联度模型，计算得出生态指标的权重向量，并利用加权和法进一步求得生态内容评估数据；步骤3、基于生态内容评估数据和范数灰关联度模型，计算得出生态内容指标的权重向量，并利用加权和法进一步求得生态要素评估数据；步骤4、基于生态要素评估数据和范数灰关联度模型，计算得出生态要素指标的权重向量，并利用加权和法进一步求得生态环境质量指数，通过地图形式展示生态环境质量评估结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，所述生态要素包括：水环境质量、土壤质量和空气环境质量；所述生态内容包括：地下水质量、地表水质量、致癌污染物、致病污染物、重金属污染物、有机污染物、气态污染物、颗粒污染物、沙尘暴、酸雨；所述生态指标包括：色度、嗅和味、浑浊度、总硬度、溶解性总固体、硫酸盐、重金属、水温、pH值、溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数、氰化物、硫化物、粪大肠菌群、砷浓度、铅浓度、苯浓度、二氯乙烯浓度、对二氯苯浓度、三溴甲烷浓度、硝酸盐浓度、挥发酚浓度、锌浓度、汞浓度、锰浓度、铬浓度、土壤镉浓度、土壤铅浓度、土壤锌浓度、土壤砷浓度、土壤铜浓度、土壤铬浓度、多氯联苯浓度、多环芳烃浓度、二噁英浓度、滴滴涕浓度、二氧化硫浓度、二氧化氮浓度、一氧化碳浓度、臭氧浓度、PM10浓度、PM2.5浓度、能见度、最大风速、发生频率、降水pH值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2包括如下步骤：步骤2
‑
1、根据色度、嗅和味、浑浊度、总硬度、溶解性总固体、硫酸盐、重金属得到原始数据矩阵A
(1)
及参考向量A
0(1)
＝(a
01(1)
,a
02(1)
,
…
,a
0m(1)
)，其中m为指标个数，a
0j(1)
是原始数据矩阵A
(1)
中第j项指标的最优值；当第j项指标为效益型指标时，取效益型指标序列的最大值为最优值，当第j项指标为成本型指标时，取成本型指标序列的最小值为最优值，指标规范化后得到规范化矩阵R
(1)
及规范化参考向量r
0(1)
＝(r
01(1)
,r
02(1)
,
…
,r
0m(1)
)，r
0m(1)
表示指标参考值a
0m(1)
经过指标规范化后的值，计算第j项指标第i时刻指标值与第j项指标最优值的关联系数ξ
ij
，进一步求得关联系数矩阵E
(1)
＝{ξ
ij
}：其中r
ij
表示第j项指标第i时刻指标值指标规范化后的数值，γ为分辨系数；指标对参考向量的灰关联度为和范数灰关联度表示第j个指标与关联系数正理想序列的距离，表示第j个指标与关联系数负理想序列的距离；
计算出各指标相对于地下水质量的权重系数及权重向量为W
(A1)
，利用加权和法得出地下水质量的评估数据B
1(1)
＝A
(1)
·
W
(A1)
；j＝1,2,
…
,m；步骤2
‑
2、根据水温、pH值、溶解氧、化学需氧量、高锰酸盐指数、氰化物、硫化物、粪大肠菌群得到原始数据矩阵A
(2)
及参考向量A
0(2)
＝(a
01(2)
,a
02(2)
,
…
,a
0m(2)
)，其中m为指标个数，a
0j(2)
是原始数据矩阵A
(2)
中第j项指标的最优值；指标规范化后得到规范化矩阵R
(2)
及规范化参考向量r
0(2)
＝(r
01(2)
,r
02(2)
,
…
,r
0m(2)
)，r
0m(2)
表示指标参考值a
0m(2)
经过指标规范化后的值，计算得到关联系数矩阵E
(2)
，各指标相对于地表水质量的权重系数W
(A2)
，利用加权和法得出地表水质量的评估数据步骤2
‑
3、根据砷浓度、铅浓度、苯浓度、二氯乙烯浓度、对二氯苯浓度、三溴甲烷浓度得到原始数据矩阵A
(3)
及参考向量A
0(3)
＝(a
01(3)
,a
02(3)
,
…
,a
0m(3)
)，其中m为指标个数，a
0j(3)
是原始数据矩阵A
(3)
中第j项指标的最优值；指标规范化后得到规范化矩阵R
(3)
及规范化参考向量r
0(3)
＝(r
01(3)
,r
02(3)
,
…
,r
0m(3)
)，r
0m(3)
表示指标参考值a
0m(3)
经过指标规范化后的值，计算得到关联系数矩阵E
(3)
，各指标相对于致癌污染物的权重系数W
(A3)
，利用加权和法得出致癌污染物的评估数据步骤2
‑
4、根据硝酸盐浓度、挥发酚浓度、锌浓度、汞浓度、锰浓度、铬浓度得到原始数据矩阵A
(4)
及参考向量A
0(4)
＝(a
01(4)
,a
02(4)
,
…
,a
0m(4)
)(m为指标个数)，其中a
0j(4)
是原始数据矩阵A
(4)
中第j项指标的最优值；指标规范化后得到规范化矩阵R
(4)
及规范化参考向量r
0(4)
＝(r
01(4)
,r
02(4)
,
…
,r
0m(4)
)，r
0m(4)
表示指标参考值a
0m(4)
经过指标规范化后的值，计算得到关联系数矩阵E
(4)
，各指标相对于致病污染物的权重系数W
(A4)
，利用加权和法得出致病污染物的评估数据B
4(1)
＝A
(4)
·
W
(A4)
；步骤2
‑
5、根据土壤镉浓度、土壤铅浓度、土壤锌浓度、土壤砷浓度、土壤铜浓度、土壤铬浓度得到原始数据矩阵A
(5)
及参考向量A
0(5)
＝(a
01(5)
,a
02(5)
,
…
,a
0m(5)
)，其中m为指标个数，a
0j(5)
是原始数据矩阵A
(5)
中第j项指标的最优值；指标规范化后得到规范化矩阵R
(5)
及规范化参考向量r
0(5)
＝(r
01(5)
,r
02(5)
,
…
,r
0m(5)
)，r
0m(5)
表示指标参考值a
0m(5)
经过指标规范化后的值，计算得到关联系数矩阵E
(5)
，各指标相对于重金属污染物的权重系数W
(A5)
，利用加权和法得出重金属污染物的评估数据步骤2
‑
6、根据多氯联苯浓度、多环芳烃浓度、二噁英浓度、滴滴涕浓度得到原始数据矩阵A
(6)
及参考向量A
0(6)
＝(a
01(6)
,a
02(6)
,
…
,a
0m(6)
)，其中m为指标个数，a
0j(6)
是原始数据矩阵A
(6)
中第j项指标的最优值；指标规范化后得到规范化矩阵R
(6)
及规范化参考向量r
0(6)
＝(r
01(6)
,r
02(6)
,
…
,r
0m(6)
)，r
0m...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈文颖，王妍妍，王玉坤，高菁，张春晖，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十八研究所，
类型：发明
国别省市：