CN111832895A - 一种基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法 - Google Patents
一种基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法，包括以下步骤：(1)构建三级评价指标体系，并划分正向评价指标和反向评价指标；(2)建立评价矩阵，并使用熵权法计算客观权重；(3)通过灰色关联分析法计算关联系数；(4)结合客观权重和关联系数计算灰色加权关联度，并进行排序得出生态脆弱性最高的样本。本发明综合考虑自然、人类活动因素对滨海湿地生态脆弱性潜在风险的影响，构建了一套系统的三级评价指标体系，结合灰色加权关联度，能实现滨海湿地生态脆弱性潜在风险的客观评价，为滨海湿地保护、管理和科学研究提供方法参考，为改善滨海湿地生态环境提供科学依据。
Description
技术领域
本发明涉及滨海湿地生态脆弱性潜在风险评价技术领域，具体涉及一种基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法。
背景技术
湿地生态系统蕴育着丰富的自然资源，在保护生态环境、保持生物多样性以及发展社会经济中，具有不可替代的重要作用。随着我国沿海地区城市化和工业化进程的加快，围填海活动、陆源污染输入等人类活动的加大，对滨海湿地结构与生态功能产生了不可逆的影响，给滨海湿地生态环境造成潜在威胁。客观评价滨海湿地生态脆弱性潜在风险程度，可为滨海湿地保护、管理和科学研究提供及时、准确的科学依据，对于改善湿地生态环境具有重要意义。
目前已有的生态脆弱性评估方法主要包括指数评价法、层次分析法、模糊评价法、质量评分分级法和情景分析法等，评价过程主观因素较多，导致评价结果缺乏可靠性。并且国内外关于湿地生态系统评价的研究多集中于单一维度进行分析，如地质环境评价、地表水水环境质量评价和陆源污染物输入风险评价等。从湿地生态系统的生物、水质、沉积物和污染物等多维度进行整体评价的研究较少，且尚未建立起一套适合我国滨海湿地生态脆弱性潜在风险的整体评价体系。
因此，如何解决滨海湿地生态脆弱性潜在风险评价体系和方法缺乏整体性和客观性，是目前亟待解决的问题。
发明内容
根据本发明实施例的第一方面，提供了一种基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法。
在一些可选实施例中，所述的方法包括以下步骤：
步骤1：构建评价指标体系，并根据评价指标的类型划分为正向评价指标和反向评价指标；
步骤2：根据评价指标体系结合待评价样本数据，建立评价矩阵，并根据熵权法计算各指标的客观权重；
步骤3：通过灰色关联分析法计算待评价样本的关联系数；
步骤4：根据客观权重和关联系数，求得每个样本的灰色加权关联度，并进行排序得出生态脆弱性最高的样本。
可选地，所述的评价指标体系为三级指标体系，所述的三级指标体系包括一级指标、设于所述一级指标下属的二级指标及设于所述二级指标下属的三级指标。
可选地，所述的一级指标包括水生生物系统健康状况、环境质量状况和人类活动影响；
所述的水生生物系统健康状况一级指标包括其下属的生物资源现状、濒危珍稀生物、一般保护生物和生物入侵二级指标；所述的生物资源现状二级指标包括其下属的香农-韦弗多样性指数(Shannon-Weaver index)和特征生物资源密度三级指标；所述的濒危珍稀生物二级指标包括其下属的濒危珍稀生物种类和濒危珍稀生物数量三级指标；所述的一般保护生物二级指标包括其下属的一般保护生物种类和一般保护生物数量三级指标；所述的生物入侵二级指标包括其下属的生物入侵的种类和生物入侵的数量三级指标；
所述的环境质量状况一级指标包括其下属的微生物因子、重金属因子、有机物因子和其他因子二级指标；所述的微生物因子二级指标包括其下属的弧菌、大肠杆菌、粪大肠菌群、大肠菌群和细菌总数含量三级指标；所述的重金属因子二级指标包括其下属的汞、镉、铅、砷、总铬、铜和锌含量三级指标；所述的有机物因子二级指标包括其下属的多环芳烃(PAHs)、六氯环己烷(666)、双对氯苯基三氯乙烷(DDT)和多氯联苯(PCBs)含量三级指标；所述的其他因子二级指标包括其下属的腹泻性贝毒(DSP)和麻痹性贝毒(PSP)含量三级指标；
所述的人类活动影响一级指标包括其下属的湿地变迁、污染压力、建设项目影响、捕捞压力和可持续利用性二级指标；所述的湿地变迁二级指标包括其下属的湿地岸线减少率和湿地面积减少率三级指标；所述的污染压力二级指标包括其下属的陆源污染输入量、海水污染输入量和大气污染输入量三级指标；所述的建设项目影响二级指标包括其下属的永久占有水域面积比例和污染物扩散影响面积比例三级指标；所述的捕捞压力二级指标包括其下属的沿岸地区捕捞渔船增加率和沿岸地区捕捞产量增加率三级指标；所述的可持续利用性二级指标包括其下属的环境容量和娱乐文化科研价值三级指标。
可选地，所述的反向评价指标具体包括评价指标体系中的香农-韦弗多样性指数(Shannon-Weaverindex)、特征生物资源密度、濒危珍稀生物种类、濒危珍稀生物数量、一般保护生物种类、一般保护生物数量、环境容量和娱乐文化科研价值三级指标；所述的正向评价指标具体包括除所述的反向评价指标外的所有三级指标。
可选地，所述的评价矩阵为X＝(xij)n×m，其中n为待评价样本个数，m为评价指标个数，xij为第i个样本的第j项指标值，且i＝1，…，n，j＝1，…，m。
可选地，所述的各指标客观权重计算过程，包括如下步骤：
(1)将评价矩阵X＝(xij)n×m进行无量纲化处理形成矩阵X′＝(x′ij)n×m，其中，根据评价指标的类型对正向评价指标和反向评价指标，分别采用不同的公式进行无量纲化处理；
正向评价指标无量纲化处理公式为：
反向评价指标无量纲化处理公式为：
其中，x′ij为第i个样本的第j项指标无量纲化处理值，min{x1j，…，xnj}为所有待评价样本中第j项指标的最小值，max{x1j，…，xnj}为所有待评价样本中第j项指标的最大值；
(2)计算各评价指标的熵值ej，公式如下：
其中，ej为第j项指标的熵值，pij为第j项指标下第i个样本占该指标的比重；
(3)计算各评价指标的权重wj，公式如下：
其中，wj为第j项指标的权重。
可选地，所述的待评价样本的关联系数计算过程，包括如下步骤：
(1)设置参考序列A＝(a1，…，am)，其中，m为评价指标个数，aj由各评价指标的最优值或最劣值构成且j＝1，…，m；
(2)根据评价矩阵X＝(xij)n×m和参考序列计算关联系数ξij，公式如下：
其中，ξij为第i个样本的第j项指标的关联系数，ρ∈[0，1]为分辨系数，
和
分别为评价矩阵和参考序列的两级最小差和两级最大差。
可选地，所述的灰色加权关联度的计算公式如下：
其中，ri为第i个样本的灰色加权关联度。
根据本发明实施例的第二方面，提供一种计算机设备。
在一些可选实施例中，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可被所述处理器运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法。
根据本发明实施例的第三方面，提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法。
本发明的有益效果：
(1)本发明充分考虑了自然-人类活动因素对滨海湿地生态脆弱性潜在风险的影响，从水生生物系统健康状况、环境质量状况和人类活动影响三个方面出发，构建了一套全面的三级评价指标体系，其中包括生物资源现状、微生物因子和建设项目影响等指标在内的13项二级指标，包括香农-韦弗多样性指数、弧菌含量和永久占有水域面积比例等指标在内的37项三级指标，避免了单一维度评价的片面性；
(2)本发明在使用熵权法客观计算各指标权重的基础上，使用灰色关联分析法计算灰色加权关联度以客观评价滨海湿地生态脆弱性潜在风险，使评价结果更科学合理；
(3)本发明实现了滨海湿地生态脆弱性潜在风险全面且客观的评价，为改善滨海湿地生态环境提供数据支撑。
附图说明
图1为本发明的基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法的一个可选实施例的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案进行详细的说明。
本实施例示出了一种基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法，对多个滨海湿地生态脆弱性潜在风险做出评价，结合图1，具体步骤如下：
步骤1：构建滨海湿地生态脆弱性潜在风险三级评价指标体系，并根据评价指标的类型划分为正向评价指标和反向评价指标；
步骤2：根据所述的评价指标体系结合待评价样本数据，建立评价矩阵，并根据熵权法计算各指标的客观权重；
步骤3：通过灰色关联分析法计算待评价样本的关联系数；
步骤4：根据所述的客观权重和关联系数，求得每个样本的灰色加权关联度，并进行排序得出生态脆弱性最高的样本。
所述的步骤1具体说明如下：
构建滨海湿地生态脆弱性潜在风险三级评价指标体系，并根据各指标对滨海湿地生态脆弱性潜在风险的影响不同即指标的类型不同，划分为正向评价指标和反向评价指标，构建的三级指标如下表1所示，其中一级指标3项，二级指标13项，三级指标37项。
表1滨海湿地生态脆弱性潜在风险三级评价指标体系
所述的步骤2具体说明如下：
根据滨海湿地生态脆弱性潜在风险三级评价指标体系，获取10份滨海湿地数据作为待评价样本数据，建立评价矩阵，并根据熵权法计算各指标的客观权重。本过程具体示例为：
(1)获取的10份待评价样本数据示例如下表2所示：
表2待评价样本示例数据
根据构建的37项三级指标和10份待评价样本数据，建立评价矩阵X＝(xij)n×m，其中n＝10，m＝37，xij为第i个样本的第j项指标值，且i＝1，…，n，j＝1，…，m。
将评价矩阵进行无量纲化处理形成矩阵X′＝(x′ij)n×m，其中，根据评价指标的类型对正向评价指标和反向评价指标，分别采用不同的公式进行无量纲化处理；
正向评价指标无量纲化处理公式为：
反向评价指标无量纲化处理公式为：
其中，x′ij为第i个样本的第j项指标无量纲化处理值，min{x1j，…，xnj}为所有待评价样本中第j项指标的最小值，max{x1j，…，xnj}为所有待评价样本中第j项指标的最大值；
(2)根据矩阵X′＝(x′ij)n×m计算各评价指标的熵值ej，公式如下：
其中，ej为第j项指标的熵值，pij为第j项指标下第i个样本占该指标的比重；
(3)计算各评价指标的客观权重wj，公式如下：
其中，wj为第j项指标的客观权重，最终37项三级指标的客观权重如下表3所示。
表3滨海湿地生态脆弱性潜在风险三级评价指标的客观权重
所述的步骤3具体说明如下：
(1)根据获取的10份滨海湿地待评价样本数据，设置参考序列A＝(a1，…，am)，其中，m＝37为评价指标个数，aj由各评价指标的最优值或最劣值构成且j＝1，…，m。根据评价目标为滨海湿地生态脆弱性潜在风险，设置aj由10份待评价样本中各评价指标的最劣值构成。
(2)根据评价矩阵X＝(xij)n×m和参考序列计算关联系数ξij，公式如下：
其中，ξij为第i个样本的第j项指标的关联系数，ρ∈[0，1]为分辨系数，ρ取值为0.5，
和
分别为评价矩阵和参考序列的两级最小差和两级最大差。
所述的步骤4具体说明如下：
根据步骤2得到的客观权重和步骤3得到的关联系数，求得每个样本的灰色加权关联度，计算公式如下：
其中，ri为第i个样本的灰色加权关联度，最终得到的10份待评价样本的灰色加权关联度及降序排序结果如下表4所示。
表4待评价样本的灰色加权关联度及降序排名
根据评价目标为滨海湿地生态脆弱性潜在风险和参考序列由各评价指标的最劣值构成，因此灰色加权关联度越大，该待评价样本的生态脆弱性越高，即10份样本中降序排名为1的第10份样本所代表的滨海湿地生态脆弱性潜在风险最高。
综合以上分析，本发明提出的基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法，为避免评价的片面性，充分考虑了自然-人类活动因素对湿地生态脆弱性的影响，构建了一套全面的三级评价指标体系；为减少主观因素干扰，综合了熵权法和灰色关联分析法得出灰色加权关联度以确定各样本的生态脆弱性，实现了滨海湿地生态脆弱性潜在风险的全面且客观评价，为改善滨海湿地生态环境提供数据支撑。
在示例性实施例中，还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可被所述处理器运行的程序，所述处理器执行所述程序时完成前文所述的方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器，上述指令可由处理器执行以完成前文所述的方法。上述非临时性计算机可读存储介质可以是只读存储器(Read Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、磁带和光存储设备等。
本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所属技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本文所披露的实施例中，应该理解到，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
应当理解的是，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的流程及结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：构建评价指标体系，并根据评价指标的类型划分为正向评价指标和反向评价指标；
步骤2：根据评价指标体系结合待评价样本数据，建立评价矩阵，并根据熵权法计算各指标的客观权重；
步骤3：通过灰色关联分析法计算待评价样本的关联系数；
步骤4：根据客观权重和关联系数，求得每个样本的灰色加权关联度，并进行排序得出生态脆弱性最高的样本。
2.根据权利要求1所述的基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法，其特征在于，所述的评价指标体系为三级指标体系，包括一级指标、设于所述一级指标下属的二级指标及设于所述二级指标下属的三级指标。
3.根据权利要求2所述的基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法，其特征在于，所述的一级指标包括水生生物系统健康状况一级指标、环境质量状况一级指标和人类活动影响一级指标；
所述的水生生物系统健康状况一级指标包括其下属的生物资源现状二级指标、濒危珍稀生物二级指标、一般保护生物二级指标和生物入侵二级指标；所述的生物资源现状二级指标包括其下属的香农-韦弗多样性指数三级指标和特征生物资源密度三级指标；所述的濒危珍稀生物二级指标包括其下属的濒危珍稀生物种类三级指标和濒危珍稀生物数量三级指标；所述的一般保护生物二级指标包括其下属的一般保护生物种类三级指标和一般保护生物数量三级指标；所述的生物入侵二级指标包括其下属的生物入侵的种类三级指标和生物入侵的数量三级指标；
所述的环境质量状况一级指标包括其下属的微生物因子二级指标、重金属因子二级指标、有机物因子二级指标和其他因子二级指标；所述的微生物因子二级指标包括其下属的弧菌三级指标、大肠杆菌三级指标、粪大肠菌群三级指标、大肠菌群三级指标和细菌总数含量三级指标；所述的重金属因子二级指标包括其下属的汞含量三级指标、镉含量三级指标、铅含量三级指标、砷含量三级指标、总铬含量三级指标、铜含量三级指标和锌含量三级指标；所述的有机物因子二级指标包括其下属的多环芳烃含量三级指标、六氯环己烷含量三级指标、双对氯苯基三氯乙烷含量三级指标和多氯联苯含量三级指标；所述的其他因子二级指标包括其下属的腹泻性贝毒含量三级指标和麻痹性贝毒含量三级指标；
所述的人类活动影响一级指标包括其下属的湿地变迁二级指标、污染压力二级指标、建设项目影响二级指标、捕捞压力二级指标和可持续利用性二级指标；所述的湿地变迁二级指标包括其下属的湿地岸线减少率三级指标和湿地面积减少率三级指标；所述的污染压力二级指标包括其下属的陆源污染输入量三级指标、海水污染输入量三级指标和大气污染输入量三级指标；所述的建设项目影响二级指标包括其下属的永久占有水域面积比例三级指标和污染物扩散影响面积比例三级指标；所述的捕捞压力二级指标包括其下属的沿岸地区捕捞渔船增加率三级指标和沿岸地区捕捞产量增加率三级指标；所述的可持续利用性二级指标包括其下属的环境容量三级指标和娱乐文化科研价值三级指标。
4.根据权利要求3所述的基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法，其特征在于，所述的反向评价指标包括评价指标体系中的香农-韦弗多样性指数三级指标、特征生物资源密度三级指标、濒危珍稀生物种类三级指标、濒危珍稀生物数量三级指标、一般保护生物种类三级指标、一般保护生物数量三级指标、环境容量三级指标和娱乐文化科研价值三级指标；所述的正向评价指标包括除所述的反向评价指标外的所有三级指标。
5.根据权利要求1所述的基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法，其特征在于，所述的评价矩阵为X＝(xij)n×m，其中n为待评价样本个数，m为评价指标个数，xij为第i个样本的第j项指标值，且i＝1，…，n，j＝1，…，m。
6.根据权利要求5所述的基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法，其特征在于，所述的各指标的客观权重的计算过程，包括如下步骤：
(1)将评价矩阵X＝(xij)n×m进行无量纲化处理形成矩阵X′＝(x′ij)n×m，其中，根据评价指标的类型对正向评价指标和反向评价指标，分别采用不同的公式进行无量纲化处理；
正向评价指标无量纲化处理公式为：
反向评价指标无量纲化处理公式为：
其中，x′ij为第i个样本的第j项指标无量纲化处理值，min{x1j，…，xnj}为所有待评价样本中第j项指标的最小值，max{x1j，…，xnj}为所有待评价样本中第j项指标的最大值；
(2)计算各评价指标的熵值ej，公式如下：
其中，ej为第j项指标的熵值，pij为第j项指标下第i个样本占该指标的比重；
(3)计算各评价指标的权重wj，公式如下：
其中，wj为第j项指标的权重。
7.根据权利要求6所述的基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法，其特征在于，所述的待评价样本的关联系数的计算过程，包括如下步骤：
(1)设置参考序列A＝(a1，…，am)，其中，m为评价指标个数，aj由各评价指标的最优值或最劣值构成且j＝1，…，m；
(2)根据评价矩阵X＝(xij)n×m和参考序列计算关联系数ξ1j，公式如下：
其中，ξij为第i个样本的第j项指标的关联系数，ρ∈[0，1]为分辨系数，
和
分别为评价矩阵和参考序列的两级最小差和两级最大差。
8.根据权利要求7所述的基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法，其特征在于，所述的灰色加权关联度的计算公式如下：
其中，ri为第i个样本的灰色加权关联度。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可被所述处理器运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至8任一项所述的基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的基于灰色加权关联度的滨海湿地生态脆弱性潜在风险评估方法。
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