CN109272199A - 一种基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法 - Google Patents

一种基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法 Download PDF

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Abstract

本发明揭示了一种基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，在生态航道评价领域应用了木桶理论和模糊数学相关知识，建立了基于木桶综合指数和模糊综合评价的生态航道评价指标体系，既能够反映各指标对系统贡献的木桶效应，又能够反映各指标分等定级的模糊特性，将多指标复杂因素的问题综合为单一数值结果，从而更加客观地评价生态航道的健康水平。

Description

一种基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法
技术领域
本发明涉及一种生态航道评价方法，尤其是涉及一种基于木桶综合指数法和模糊综合评价法的生态航道健康水平的定量评价方法。
背景技术
生态航道是国内外河流健康理论和实践不断深入、我国生态文明建设不断深入的大背景下提出的新理念。生态航道建设的出发点立足于航道通过能力提升，使航道承载力能够满足经济社会发展的迫切需求，同时又要综合协调航运功能与生态、防洪、取水等其他河流诸功能的关系，实现生态服务的最大化，保障河流生态系统健康。
对生态航道的健康状况进行评价，有利于解决生态航道建设缺乏科学性、系统性的问题，评价结果可为航道整治和生态修复工程及其监察审核提供依据，促进生态航道的可持续发展。目前关于生态航道领域相关专利多侧重于航道整治工艺和施工方法方面，少有生态航道评价方法及软件模型的相关专利，而生态航道评价涉及的影响因素和指标众多，需要合适的方法综合各指标情况得到最终评价结果，也需要相应软件工具将计算过程系统化流程化，提高生态航道评价的实用性和准确性。
因此，需要提出一种既能反映各指标对系统贡献的木桶效应，又能够反映各指标分等定级的模糊特性，将多因素影响的航道复杂健康状况得以直观体现的生态航道评价方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法。
为实现上述目的，本发明提出如下技术方案：一种基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，包括：
S1，构建生态航道评价指标体系，确定各指标含义及量化计算方式，根据所述量化计算方式计算得到各指标实际得分值；
S2，确定各指标阈值，根据所述指标实际得分值和指标阈值，确定各项指标得分；
S3，确定各指标和各功能权重；
S4，基于木桶理论的综合指数评价法，根据所述指标得分和指标对应的所述权重计算生态航道健康状况综合指数，确定健康状况等级区间；
S5，基于模糊综合评价法，得到河段系统各功能对于不同健康状况等级的隶属程度和河段生态航道综合健康水平。
优选地，所述方法还包括：
S6，对步骤S4和S5中得到的评价结果进行验证，检验所述评价结果的稳定性和可靠性，及分析结果产生的原因。
优选地，所述S4中，根据以下计算公式计算生态航道健康状况综合指数，确定健康状况等级区间，所述计算公式如下：
式中，WHIc为基于木桶理论的航道健康状况综合指数，Ii为第i项指标得分，wi为第i项指标对应的权重，n为大于等于1的整数。
优选地，所述S5包括：
S51，确定各指标与生态航道健康程度的响应关系；
S52，根据所述响应关系将指标分为正向和逆向指标，选择对应的计算方式计算出每项指标对不同健康状况等级的隶属度，形成隶属度矩阵；
S53，利用模糊合成算子M(·，+)和各指标对功能层的权重进行模糊变换，得到每项功能对不同健康状况的隶属程度；再利用模糊合成算子M(·，+)和各功能的权重进行模糊变换，得到生态航道总体健康状况对不同健康状况的隶属程度；
S54，由步骤S54中求得的最大隶属度确定评价对象的健康状况等级。
优选地，步骤S52中，
所述正向指标的健康隶属度计算公式为：
当x＞s1时，r1＝1；r2＝……ra＝0。
当si+1＜x＜si时，ri＝1-ri+1。
当x＜sa时，ra＝1；r1＝……ra-1＝0。
所述逆向指标的健康隶属度计算公式为：
当x＜s1时，r1＝1；r2＝……ra＝0。
当si＜x＜si+1时，ri＝1-ri+1。
当x＞sa时，ra＝1；r1＝……ra-1＝0。
其中，x表示各指标的实际得分值，si和si+1表示指标第i级和第i+1级的健康标准值，a表示健康状况等级数，其为大于等于1的整数，ri、ri、ri+1、ra-1、ra分别表示指标对第1级、第i级、第i+1级、第a-1级和第a级健康程度的隶属度。
优选地，步骤S53中，所述每项功能对不同健康状况的隶属程度的计算公式如下：
其中，Bk表示每项功能对不同健康状况的隶属程度，m表示各功能层下的指标数，wj表示各个指标的权重，且m个指标权重之和为1，rjk为第j个指标对于第1、2、3……m级分别的健康隶属度，k＝1,2,…,n，且m，k均为大于等于1的整数。
优选地，步骤S6中，至少可通过敏感性分析、情景分析方法对步骤S4和S5中得到的评价结果进行验证。
优选地，步骤S2中，根据航道的流域特点、相关国家标准及相似区域研究成果确定指标的阈值，形成评价等级标准集合。
优选地，步骤S3中，各指标权重和各功能权重至少可采用专家打分法、层次分析法、熵值法、组合赋权法进行确定，依据各指标对于功能层，和各功能对于准则层不同的重要性程度，不等分权重。
优选地，步骤S53中，每项功能对不同健康状况的隶属程度Bk可利用MATLAB软件进行运算。
本发明的有益效果是：本发明在生态航道评价相关领域应用了木桶理论和模糊数学相关知识，建立了基于木桶综合指数和模糊综合评价的生态航道评价指标体系，既能够反映各指标对系统贡献的木桶效应，又能够反映各指标分等定级的模糊特性，将多指标复杂因素的问题综合为单一数值结果，从而更加客观地评价生态航道的健康水平。
附图说明
图1是本发明方法的流程示意图；
图2是本发明实施例生态航道评价指标体系的结构示意图；
图3是本发明模糊综合评价法的流程示意图；
图4是本发明实施例航运功能隶属度的MATLAB计算示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整的描述。
本发明所揭示的一种基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，在生态航道评价相关领域应用了木桶理论和模糊数学相关知识，建立了基于木桶综合指数和模糊综合评价的生态航道评价指标体系，既能够反映各指标对系统贡献的木桶效应，又能够反映各指标分等定级的模糊特性，将多指标复杂因素的问题综合为单一数值结果，从而更加客观地评价生态航道的健康水平。
如图1所示，本发明所揭示的一种基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，包括：
S1，构建生态航道评价指标体系，确定各指标含义及量化计算方式，根据所述量化计算方式计算得到各指标实际得分值。
具体地，生态航道的各项评价指标均有具体的含义和相应的量化计算公式，依据该公式可计算得到指标实际得分数。
S2，确定各指标阈值，根据所述指标实际得分值和指标阈值，确定各项指标得分。
具体地，根据航道的流域特点、相关国家标准及相似区域研究成果确定指标的阈值，也即形成评价等级标准集合，如下表1所示，根据步骤S1中得到的指标实际得分值和这里的指标阈值，确定各项指标得分，并根据这些指标得分制定指标相应的得分表。
表1确定各指标得分值的阈值
S3，确定各指标和各功能权重。
具体地，各指标权重和各功能权重可利用专家打分法、层次分析法、熵值法、组合赋权法等进行确定，依据各指标对于功能层，和各功能对于准则层不同的重要性程度，不等分权重。
S4，基于木桶理论的综合指数评价法，根据所述指标得分和指标对应的所述权重计算生态航道健康状况综合指数，确定健康状况等级区间。
具体地，在生态航道评价指标体系中，当系统的某个功能或指标崩溃时，定会引起河流某项功能或整个河流生态系统的崩溃，这种现象属于典型的短板效应或木桶效应。传统的木桶效应综合指数评价法只是对各级指标进行简单的线性加权，其评价结果无法反映短板效应。因此我们引入基于木桶理论的综合指数评价法，利用对数函数取代传统的线性函数，从而在系统某功能或指标崩溃时能够体现短板效应。
首先，给出一个生活中常见的例子来说明传统AHP-综合指数评价法存在的缺陷。如期末考试总共要考10门，为了便于理解，假设每门课的权重是一样的，即w1-w10均为0.1。甲期末成绩每门课均为90，乙期末成绩有9门100，一门为0分。如果按传统的AHP法分析计算，甲乙两同学的分值均为90，但实际上我们在评奖的过程中会把奖颁给甲，因为我们在评奖时一般会有基本限制，即一旦有课程不及格，就没有参与评奖的资格，这其中就体现了木桶原理。生态航道评价也是类似的，系统某个功能崩溃可能在最终结果上不会体现出其影响，但实际上河流系统的某个功能恶化定会对整个系统造成严重的影响。然而采用传统的AHP-综合指数评价法得到的结果在一定程度上无法显示实际的情况，导致相同的得分显示的是两种不同的健康水平，这就是传统的AHP方法的不足。
基于木桶原理的AHP-综合指数评价法的主要对传统的指标无量纲化方法(打分区间)进行了改善，使其不再为等间隔划分，而是取对数函数。
若有对数函数y＝logax(a>0,a≠1)：当a>1，函数y＝logax在定义域(0,+∞)单调递增，无最大最小值，函数值域为(-∞，+∞)；在定义域[x1,x2](0<x1<x2<+∞)单调增加，最小值为y1＝logax1，最大值为y2＝logax2，函数值域为[y1,y2]。当0<a<1，函数在定义域[x1,x2](0<x1<x2<+∞)单调递减，最大值为y1＝logax1，最小值y2＝logax2，函数值域为[y2,y1]。对数函数可以将乘法转换为加法，即
y＝logaΠxi＝logax1+logax2+...+logaxn＝∑logaxi
由上式可以推出，对于当有一个或多个变量x无限小或者趋近于0，其他变量取值为常数C时，即
由上式可以看出，对数函数通过可以将乘法转换为加法的性质可以发映出当变量处于极端值的条件下，函数值的变化。相对于生态航道来讲，当系统某个功能崩溃时，乘法(也就是log的加法)可以体现出系统短板因子的作用，使结果更接近实际。
该方法的计算公式如下：
式中，WHIc为基于木桶理论的航道健康状况综合指数，Ii为第i项指标得分，可根据步骤S2得到，wi为第i项指标对应的权重，可根据步骤S3得到，n为大于等于1的整数。
各指标得分Ii与指标权重wi直接加权求和得到的航道健康综合指数不能体现体系的短板效应，故先利用对数函数转化再加权求和可将航道健康综合指数的得分WHIc不等分到各等级区间，更好的体现系统的短板效应。
生态航道评价结果一般分为“优、“良”、“中”、“差”、“劣”五个等级，一般采用log5将5分制评价标准进行转换得到等级划分表，见下表2所示。
表2生态航道评价健康状况等级划分表
S5，基于模糊综合评价法，得到河流系统各功能对于不同健康状况等级的隶属程度和河段生态航道综合健康水平。
结合图3所示，模糊综合评价法的基本思路为：在确定评价指标、指标等级标准和权重的基础上，通过模糊集合变换确定各指标的隶属度，从而建立隶属度矩阵，然后对指标体系进行分层模糊评价，最后由最大隶属度确定评价对象的等级。
具体地，本实施例中，所述S5包括以下步骤：
S51，确定各指标与生态航道健康程度的响应关系。
具体地，根据河流系统功能确定表征每个功能的若干指标，确保这些指标在反映航道的生态健康水平方面具有逻辑合理性和相关性。
S52，根据所述响应关系将指标分为正向和逆向指标，选择对应的计算方式计算出每项指标对不同健康状况等级的隶属度，形成隶属度矩阵。
具体地，正向指标的值越大代表健康程度越高，逆向指标的值越大代表健康程度越低。用x表示各指标的实际得分值，si和si+1表示指标第i级和第i+1级的健康标准值，ri和ri+1表示指标对第i级和第i+1级健康程度的隶属度，生态航道健康状况的“优、良、中、差、劣”依次表示为第1、2、3、4、5级。上述正向和逆向两类指标的健康隶属度的计算方式如下：
对于正向指标：
(1)当x＞s1时，r1＝1；r2＝r3＝r4＝r5＝0。
(2)当si+1＜x＜si时，ri＝1-ri+1。
(3)当x＜s5时，r5＝1；r1＝r2＝r3＝r4＝0。
对于逆向指标：
(1)当x＜s1时，r1＝1；r2＝r3＝r4＝r5＝0。
(2)当si＜x＜si+1时，ri＝1-ri+1。
(3)当x＞s5时，r5＝1；r1＝r2＝r3＝r4＝0。
若某正向指标依据指标含义计算公式求得的实际得分为x，参照指标评价标准，若该值位于3-4分分值区间对应的标准范围内，查指标评价标准表得其第2级和第3级的健康标准值分别为s2和s3，此时s3＜x＜s2，则指标对第3级的健康隶属度为对于第2级的健康隶属度为r2＝1-r3，对于第1、4、5级的健康隶属度均为零，即r1＝r4＝r5＝0。
根据上述隶属度计算公式，计算出所有指标对不同健康状况等级的隶属度，形成隶属度矩阵。
当然这里的等级数限于这里的5级，可以根据需要扩展或减少，其正向和逆向两类指标的健康隶属度的计算原理与上述5级健康等级的计算原理相同。
S53，利用模糊合成算子M(·，+)和各指标对功能层的权重进行模糊变换，得到每项功能对不同健康状况的隶属程度；再利用模糊合成算子M(·，+)和各功能的权重进行模糊变换，得到生态航道总体健康状况对不同健康状况的隶属程度。
具体地，因为各功能层下各指标权重具有归一性，目标层下各功能权重也具有归一性，则可直接利用模糊合成算子M(·，+)，求得各指标、各功能和生态航道健康水平的健康隶属度。其中，每项功能对不同健康状况的隶属程度的计算公式如下：
其中，Bk表示每项功能对不同健康状况的隶属程度，m表示各功能层下的指标数，wj表示各个指标的权重，且m个指标权重之和为1，rjk为第j个指标对于第1、2、3……m级分别的健康隶属度。
若某一功能层下有三个具体指标，则m＝3，j＝1,2,3，wj表示这三个指标分别的权重，且w1+w2+w3＝1。在本评价中将指标的评价标准分为5级，则k＝1,2,3,4,5，此时Bk的运算转化为矩阵的乘法运算，可利用MATLAB软件进行运算，如图4所示。
S54，由步骤S53中求得的最大隶属度确定评价对象的健康状况等级。
具体地，取得各指标基础数据后，可根据各指标的计算公式得到每个指标的原始数值，各指标的评价标准采用5级分值制，将每个指标分为优、良、中、差、劣五种状态，优先采用相关国家、地区、行业标准，或选取与研究区域相似地区的研究成果作为参考。之后，将各指标权重与所得分数利用上述方法综合或确定最大隶属度，得到生态航道健康状况的评价结果。
本发明所揭示的一种基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，还可包括：
S6，对步骤S4和S5中得到的评价结果进行验证，检验所述评价结果的稳定性和可靠性，及分析结果产生的原因。
具体地，本实施例中，可通过敏感性分析、情景分析等方法对步骤S4和S5中得到的评价结果进行验证。
下面以长江宜宾至重庆河段作为示例具体说明上述基于木桶理论的综合指数评价法和模糊综合评价法这两种方法。
首先，建立该河段生态航道评价指标体系，如图2所示。
该段基于木桶综合指数法的生态航道健康状况评价结果见下表3所示。
表3宜宾-重庆河段基于木桶综合指数法的生态航道评价结果
也就是说，基于木桶理论的综合指数评价法，最后计算得到的健康状况综合指数为0.6914，处于健康状况等级中和良的区间内。
该段基于模糊综合评价法得出的生态航道健康状况评价结果如下表4所示：
表4宜宾至重庆河段基于模糊综合评价法的生态航道评价结果
其中，获得表4中的健康状况评价结果的过程具体如下：
以指标鱼类完整性指数的计算为例进行说明，鱼类完整性指数确定为正向指标，即其数值越大健康程度越高，该指标的实际值为43，根据指标的评价等级标准，即s2＝48＜x＝43＜s3＝40，根据上述正向指标中指标对第i级和第i+1级健康程度的隶属度的计算公式，得r2＝1-r3＝0.375，r1＝r4＝r5＝0。也就是说，指标鱼类完整性指数的评价标准及健康隶属度如下表5所示：
表5鱼类完整性指数的评价标准及健康隶属度
以上述长江上游宜宾-重庆河段为例，各指标均进行模糊变换后形成每项功能的隶属度矩阵，如下表6所示：
然后，应用MATLAB软件根据上述Bk公式进行模糊运算，以表6中航运功能B1-C为例进行说明，程序运行示意图见图4所示：双击打开MATLAB软件，输入法切换至英文模式，在命令行窗口中输入航运功能B1的权重矩阵W＝[0.5453 0.2858 0.1689]，点击回车键enter；在命令行窗口中输入航运功能B1的隶属度矩阵R＝[0 0.17 0.83 0 0；1 0 0 0 0；0.880.12 0 0 0]，点击回车键enter；输入指令B1＝W*R进行模糊运算，点击回车键enter执行，得到矩阵B1＝[0.4344 0.1130 0.4526 0 0]，即航运功能对于“优”、“良”、“中”、“差”、“劣”各个等级的健康隶属度分别为0.4344、0.1130、0.4526、0、0。
同样的方法，计算出其他功能对应的对于5个不同健康状况等级的隶属程度；另外，应用MATLAB软件利用模糊合成算子M(·，+)和各功能的权重进行模糊变换，得到生态航道总体健康状况对不同健康状况的隶属程度，最终得到上述举例河段基于模糊综合评价法得出的生态航道健康状况评价结果，即上述表4所示。
最后，由表4中的最大隶属度确定评价对象的健康状况等级，例如，属于“良”这一等级的隶属度最高，那么评价的最终结果为“良”。
本发明通过对生态航道健康状况的综合定量评价，更加直观可视的展现出生态航道的健康水平，为生态航道的生态修复、航道管理、监察审核等提供了数据支持和理论依据，可有效指导航道建设和河流生态系统的保护利用。利用集成化的计算模型可大幅提高评价的效率，以便将评价及时快捷的应用于生态航道建设发展的各个阶段，提供实时准确的健康水平数据，方便管理，促进发展。
本发明的技术内容及技术特征已揭示如上，然而熟悉本领域的技术人员仍可能基于本发明的教示及揭示而作种种不背离本发明精神的替换及修饰，因此，本发明保护范围应不限于实施例所揭示的内容，而应包括各种不背离本发明的替换及修饰，并为本专利申请权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，其特征在于，所述方法包括：
S1，构建生态航道评价指标体系，确定各指标含义及量化计算方式，根据所述量化计算方式计算得到各指标实际得分值；
S2，确定各指标阈值，根据所述指标实际得分值和指标阈值，确定各项指标得分；
S3，确定各指标和各功能权重；
S4，基于木桶理论的综合指数评价法，根据所述指标得分和指标对应的所述权重计算生态航道健康状况综合指数，确定健康状况等级区间；
S5，基于模糊综合评价法，得到河段系统各功能对于不同健康状况等级的隶属程度和河段生态航道综合健康水平。
2.根据权利要求1所述的基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，其特征在于，所述方法还包括：
S6，对步骤S4和S5中得到的评价结果进行验证，检验所述评价结果的稳定性和可靠性，及分析结果产生的原因。
3.根据权利要求1所述的基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，其特征在于，所述S4中，根据以下计算公式计算生态航道健康状况综合指数，确定健康状况等级区间，所述计算公式如下：
式中，WHIc为基于木桶理论的航道健康状况综合指数，Ii为第i项指标得分，wi为第i项指标对应的权重，n为大于等于1的整数。
4.根据权利要求1所述的基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，其特征在于，所述S5包括：
S51，确定各指标与生态航道健康程度的响应关系；
S52，根据所述响应关系将指标分为正向和逆向指标，选择对应的计算方式计算出每项指标对不同健康状况等级的隶属度，形成隶属度矩阵；
S53，利用模糊合成算子M(·，+)和各指标对功能层的权重进行模糊变换，得到每项功能对不同健康状况的隶属程度；再利用模糊合成算子M(·，+)和各功能的权重进行模糊变换，得到生态航道总体健康状况对不同健康状况的隶属程度；
S54，由步骤S54中求得的最大隶属度确定评价对象的健康状况等级。
5.根据权利要求4所述的基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，其特征在于，步骤S52中，
所述正向指标的健康隶属度计算公式为：
当x＞s1时，r1＝1；r2＝……ra＝0。
当si+1＜x＜si时，ri＝1-ri+1。
当x＜sa时，ra＝1；r1＝……ra-1＝0。
所述逆向指标的健康隶属度计算公式为：
当x＜s1时，r1＝1；r2＝……ra＝0。
当si＜x＜si+1时，ri＝1-ri+1。
当x＞sa时，ra＝1；r1＝……ra-1＝0。
其中，x表示各指标的实际得分值，si和si+1表示指标第i级和第i+1级的健康标准值，a表示健康状况等级数，其为大于等于1的整数，ri、ri、ri+1、ra-1、ra分别表示指标对第1级、第i级、第i+1级、第a-1级和第a级健康程度的隶属度。
6.根据权利要求4所述的基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，其特征在于，步骤S53中，所述每项功能对不同健康状况的隶属程度的计算公式如下：
其中，Bk表示每项功能对不同健康状况的隶属程度，m表示各功能层下的指标数，wj表示各个指标的权重，且m个指标权重之和为1，rjk为第j个指标对于第1、2、3……m级分别的健康隶属度，k＝1,2,…,n，且m，k均为大于等于1的整数。
7.根据权利要求2所述的基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，其特征在于，步骤S6中，至少可通过敏感性分析、情景分析方法对步骤S4和S5中得到的评价结果进行验证。
8.根据权利要求1所述的基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，其特征在于，步骤S2中，根据航道的流域特点、相关国家标准及相似区域研究成果确定指标的阈值，形成评价等级标准集合。
9.根据权利要求1所述的基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，其特征在于，步骤S3中，各指标权重和各功能权重至少可采用专家打分法、层次分析法、熵值法、组合赋权法进行确定，依据各指标对于功能层，和各功能对于准则层不同的重要性程度，不等分权重。
10.根据权利要求6所述的基于木桶效应的生态航道模糊综合评价方法，其特征在于，步骤S53中，每项功能对不同健康状况的隶属程度Bk可利用MATLAB软件进行运算。
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