CN115796652A - 一种考虑多因素耦合的河流水生态系统恢复评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种考虑多因素耦合的河流水生态系统恢复评价方法，首先构建基于环境、管理维护子、社会经济的多因素耦合系统，每个子系统保护若干评价指标，收集评价指标数据，利用层次分析法和熵权法分别对各评价指标进行主、客观权重进行计算；利用线性加权法对上述主、客观权重进行组合权重计算，得到各个子系统的综合评价指数，通过对不同评价地区不同时间段的评价指标数据进行计算，得到各个子系统的综合评价指数；最后根据子系统综合评价指数计算多因素耦合系统合评价指数，并运用耦合协调模型评价3个子系统耦合发展的协调程度。本发明充分考虑环境‑管理维护‑社会经济耦合协调关系，更加符合水生态系统的真实状态。
Description
技术领域
本发明属于水生态系统研究领域，涉及一种水生态系统恢复技术评价体系的构建，具体涉及一种考虑多因素耦合的河流水生态系统恢复评价方法。
背景技术
水生态系统退化为目前季节性河流普遍存在的问题，相关管理部门和技术单位遵循自我修复原理制定工程和非工程手段，恢复季节性河流水生态系统恢复到近自然的状态，实现流域的可持续发展。水生态系统恢复技术涉及城市管网工程建设优化、污水厂提标改造、河湖水生态修复、点源内源面源污染控制、流域岸坡生态构建与修复、固废资源化等各种五花八门治理技术，那个技术好用，缺乏评价各类技术好坏的指标体系及评价方法，因此不能为后续的技术应用推广提供技术支撑和经验借鉴。
前期围绕着水生态系统恢复技术评价体系主要开展了两方面的工作：一方面是集成适用于浅水湖泊、城市河道和饮用水源地特定治理对象的技术体系；另一方面是形成了适用于单项技术不同处理环节的水污染技术体系。构建步骤主要包含：技术评价指标体系筛选，评价指标权重计算和评价标准划分三个步骤。一般采取文献调研和内容分析法进行环境、管理维护和社会经济评价指标体系筛选，定性加定量方法计算评价权重，按照偏离程度划分评价标准。但是前期缺乏对环境-管理维护-社会经济耦合协调度的关注。
因此，构建涵盖环境环境-管理维护-社会经济3个系统的水生态系统恢复技术评价体系，采取层次分析法和熵权法分别计算主观和客观权重，利用线性加权法对上述主观权重与客观权重进行组合权重计算，运用耦合协调模型评价环境-管理维护-社会经济三者耦合发展的协调程度，为后续季节性河流水生态系统恢复技术的评价提供方法借鉴。
发明内容
本发明的目的是提供一种考虑多因素耦合的河流水生态系统恢复评价方法，为后续季节性河流水生态系统恢复技术的评价提供方法借鉴。
为了实现上述目的，本发明的技术方案为：
一种考虑多因素耦合的河流水生态系统恢复评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、构建评价河流水生态系统恢复水平的多因素耦合系统，所述多因素耦合系统包括环境子系统、管理维护子系统和社会经济子系统，每个子系统保护若干评价指标，根据季节性河流水生态系统恢复评价地区确定每个子系统的评价指标；收集不同评价地区不同时间段的评价指标数据；
步骤2、利用层次分析法对各评价指标进行主观权重计算；
步骤3、利用熵权法对采集的评价指标数据中各评价指标进行客观权重计算；
步骤4、利用线性加权法对上述主观权重与客观权重进行组合权重计算，并计算各个子系统的综合评价指数，通过对不同评价地区不同时间段的评价指标数据进行计算，得到不同地区不同时间段各个子系统的综合评价指数；
步骤5：根据子系统综合评价指数计算多因素耦合系统合评价指数，并运用耦合协调模型评价3个子系统耦合发展的协调程度。
进一步地，步骤1中，所述环境子系统包含水功能区中开发利用区占比、水质等级III以上河长占比和断面水质达标率；
所述管理维护子系统包括技术先进性、技术可靠性、技术实用性、维护管理智能化程度和维护管理难易程度；
所述社会经济子系统包括万元生产总值用水量、人均生活用水量、万元第二产业增加值用水量、农田灌溉用水量、人均GDP和城镇化率。
进一步地，步骤2中，主观权重计算的具体步骤如下：
步骤2.1、根据各子系统、评价指标之间相对重要度构建评分判定矩阵，并对评分判定矩阵进行归一化处理，然后进行一致性检验；
步骤2.2、通过一致性检验后，先计算各指标相对于相应子系统的主观权重，然后根据子系统相对多因素耦合系统的主观权重，计算各指标相对于多因素耦合系统的主观权重。
进一步地，步骤2.2中，各指标相对于相应子系统的主观权重计算公式如下：
wj为子系统中第j个指标相对该子系统的主观权重，nk为第k子系统中指标总数，Bij为第k个子系统的归一化后评分判定矩阵中第i行第j列评分值；
各指标相对于多因素耦合系统的主观权重计算公式如下：
αj＝wjBk
αj为第j项指标相对多因素耦合系统的主观权重，Bk是第j项指标所在的第k个子系统相对于多因素耦合系统的权重。
进一步地，步骤3中，客观权重计算方法如下：
步骤3.1、根据步骤1中采集的评价指标数据，对各个评价指标赋值进行初始标准化，赋值各项指标评价等级分为优、良、中、差、劣5级，分别对应的评分值为5、4、3、2、1；
步骤3.2、对同一地区不同时间段初始标准化后的评价指标数据进行整合，构建数据集矩阵，矩阵的行序表示时间段序列，列序表示评价指标序列；
步骤3.3、对数据集矩阵进行归一化处理；
对正向指标和负向指标分别做如下处理，其中正向指标处理如下：
负向指标：
式中：xij是经过归一化处理后的数据集矩阵中第i行第j列元素，min(xj)表示取不同时间段第j个指标中最小值，max(xj)表示取不同时间段第j个指标中最大值，重新赋值后指标层都等效为正向指标；
归一化后矩阵如下
其中，m为时间段序列总数，n为多因素耦合系统中指标总数；
步骤3.4、计算各指标的信息熵：计算公式如下所示：
式中：Ej为第j个指标的信息熵，yij为归一化后矩阵Ym×n中的第i行第j列元素。
步骤3.5、根据信息熵的计算熵权，计算出各个指标的熵权为
μj为第j个指标的熵权，也即是第j个指标的客观权重。
进一步地，步骤4具体步骤如下，
步骤4.1、组合权重Wj计算公式如下：
步骤4.2、各子系统的综合评价指数计算公式如下：
上式中：βk为第k个子系统的综合评价指数；Wi为各指标的组合权重值；
步骤4.2、通过对不同评价地区不同时间段的评价指标数据进行计算，分别计算出3个子系统在不同时间段和地区的评价指数，进而对其发展水平的时空变化进行测度。
7.根据权利要求6所述考虑多因素耦合的季节性河流水生态系统恢复评价方法，其特征在于，步骤5的具体步骤如下：
多因素耦合系的统合评价指数计算公式如下：
T＝af(1)+bf(2)+cf(3)
f(1))、f(2)、f(3)分别表示三个子系统的综合评价指数，T为多因素耦合系统的综合评价指数，反映系统的整体发展水平；
a、b、c为3个子系统的权系数；
耦合度和耦合协调度计算方法如下：
上式中：C为耦合度，C∈[0，1]，其值越高代表3大子系统间相互作用程度越强；
D为耦合协调度，D∈[0，1]，其值越高表明多因素耦合系统越趋向于协调发展。
本发明有益效果如下：
本发明针对前期缺乏对环境-管理维护-社会经济耦合协调度的关注，构建涵盖环境-管理维护-社会经济3个系统、14个指标的水生态系统恢复技术耦合协调度评价体系，为后续季节性河流水生态系统恢复技术的评价提供方法借鉴。
附图说明
图1是本发明考虑多因素耦合的河流水生态系统恢复评价方法流程图；
图2是本发明考虑多因素耦合的河流水生态系统恢复评价方法的指标量化层次图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作出进一步的说明。
如图所示，本发明提供一种考虑多因素耦合的河流水生态系统恢复评价方法，包括以下步骤：
步骤1、构建评价河流水生态系统恢复水平的多因素耦合系统，所述多因素耦合系统为环境-管理维护-社会经济耦合系统(以下简称耦合系统或者多因素耦合系统)，其包括环境子系统、管理维护子系统和社会经济子系统，每个子系统保护若干评价指标(以下简称因素)，根据季节性河流水生态系统恢复评价地区确定每个子系统的评价指标；收集不同评价地区不同时间段的评价指标数据；
多因素耦合系统合评价指数为目标层，各子系统为准则层，各评价指标为指标层。
具体的，本发明环境子系统包括水功能区中开发利用区占比、水质等级III以上河长占比和断面水质达标率：管理维护子系统包括技术先进性、技术可靠性、技术实用性、维护管理智能化程度和维护管理难易程度；社会经济子系统包括万元生产总值用水量、人均生活用水量、万元第二产业增加值用水量、农田灌溉用水量、人均GDP和城镇化率。对各子系统和评价指标编号如下：
A1社会经济子系统：
B1万元生产总值用水量/(m3/万元)
B2人均生活用水量/(m3/人)
B3万元第二产业增加值用水量/(m3/万元)
B4农田灌溉用水量/( m3/hm2)
B5人均GDP/(万元)
B6城镇化率/(％)
A2管理维护子系统
B7技术先进性
B8技术可靠性
B9技术实用性
B10维护管理智能化程度
B11维护管理难易程度
A3环境子系统
B12水功能区中开发利用区占比
B13水质等级III以上河长占比/(％)
B14断面水质达标率/(％)
步骤2、利用层次分析法对各评价指标进行主观权重计算；具体步骤如下：
步骤2.1、根据各子系统、评价指标之间相对重要度构建评分判定矩阵，并对评分判定矩阵进行归一化处理，然后进行一致性检验；
步骤2.1.1、构建评分判定矩阵，在确定各层次各因素之间的权重时，如果只是定性的结果，则常常不容易被别人接受。两两相互比较，对此时采用相对尺度，以尽可能减少性质不同的诸因素互比较的困难，以提高准确度。如对某一准则，对其下的各方案进行两两对比，并按其重要性程度评定等级。
评定标准参考下表：
表1评分标准表
构建多因素耦合系统相对于准则层评分判定矩阵如下：
n＝5，CR＝0.0516＜0.1具有一致性；
构建社会经济子系统中各指标的评分判定矩阵如下：
n＝6，CR＝0.0289＜0.1具有一致性；
构建管理维护子系统中各指标的评分判定矩阵如下：
n＝5，CR＝0.0908＜0.1具有一致性；
构建环境子系统中各指标的评分判定矩阵如下：
n＝3，CR＝0.0516＜0.1具有一致性；
步骤2.1.2、对各评分判定矩阵进行归一化处理，归一化公式如下：
xij为上述各评分判定矩阵中第i行第j列评分值，min(xxj)表示各评分判定矩阵中评分值的最小值，max(xxj)表示各评分判定矩阵中评分值的最大值；
步骤2.1.3、对各评分判定矩阵进行一致性检验方法如下：
计算一致性指标CI
n为矩阵阶数，λmax为评分判定矩阵的特征值；
查找对应的平均随机一致性指标RI：
计算一致性比例CR
当CR＜1.0时，评分判定矩阵满足一致性检验，否则需对评分判定矩阵重新打分进行修正，直至满足要求。
步骤2.2、通过一致性检验后，先计算各指标相对于相应子系统的主观权重，然后根据子系统相对多因素耦合系统的主观权重，计算各指标相对于多因素耦合系统的主观权重。
步骤2.2.1、各指标相对于相应子系统的主观权重计算公式如下：
wj为子系统中第j个指标相对该子系统的主观权重，nk为第k子系统中指标总数，Bij为第k个子系统的归一化后评分判定矩阵中第i行第j列评分值；
经过上述公式计算，多因素耦合系统中各子系统的主观权重如下：
社会经济子系统A1中各指标的主观权重如下：
管理维护子系统A2中各指标的主观权重如下：
构建环境子系统A3中各指标的主观权重如下：
步骤2.2.2、各指标相对于多因素耦合系统的主观权重计算公式如下：
αj＝wjBk
αj为第j项指标相对多因素耦合系统的主观权重，Bk是第j项指标所在的第k个子系统相对于多因素耦合系统的权重。
步骤3、利用熵权法对各评价指标进行客观权重计算；
步骤3.1、根据步骤1中采集的评价指标数据，对各个评价指标赋值进行初始标准化，赋值各项指标评价等级分为优、良、中、差、劣5级，分别对应的评分值为5、4、3、2、1，其赋分标准如下表所示：
表2赋值标准表
本实施例采集某地区从2015年8-2016年10月以月为单位的指标数据如表3所示。
表3本实施例采集的一组数据
步骤3.2、对同一地区不同时间段初始标准化后的评价指标数据进行整合，构建评价指标数据矩阵X
上述矩阵Xm×n中，m为时间段序列(可以为年或者月)，本实施例中表3中数据为月份序列，n为指标总数，本实施例中n＝14；xij为数据集矩阵Xm×n中第i行第j列元素，也即是第i月第j个指标。
根据不同地区评价指标数据，可以建立若干评价指标数据矩阵X。
步骤3.3、对评价指标数据矩阵Xm×n进行归一化处理
对正向指标和负向指标分别做如下处理，正向指标是指数据集中随着时间增加数据变大的指标，正向指标是指数据集中随着时间增加数据变小的指标。
其中正向指标处理如下：
负向指标：
式中：xij是经过归一化处理后的数据集矩阵中第i行第j列元素，min(xj)表示取不同时间段第j个指标中最小值，max(xj)表示取不同时间段第j个指标中最大值，重新赋值后指标层都等效为正向指标；
归一化后矩阵如下
其中，m为时间段序列总数，n为多因素耦合系统中指标总数；
步骤3.4、计算各指标的信息熵：计算公式如下所示：
式中：Ej为第j个指标的信息熵，yij为归一化后矩阵Ym×n中的第i行第j列元素。
步骤3.5、根据信息熵的计算熵权，计算出各个指标的熵权为
μj为第j个指标的熵权，也即是第j个指标的客观权重。
根据表3的数据计算各个指标客观权重如下表所示：
步骤4、利用线性加权法对上述主观权重与客观权重进行组合权重计算，并计算各个子系统的综合评价指数，通过对不同评价地区不同时间段的评价指标数据进行计算，得到不同地区不同时间段各个子系统的综合评价指数；
具体步骤如下，
步骤4.1、组合权重Wj计算公式如下：
上式中，n为多因素耦合系统中指标总数，本实施例中，此处n＝14；
步骤4.2、各子系统的综合评价指数计算公式如下：
上式中：βk为第k个子系统的综合评价指数；Wi为各指标的组合权重值；
步骤4.2、通过对不同评价地区不同时间段的评价指标数据进行计算，分别计算出3个子系统在不同时间段和地区的评价指数，进而对其发展水平的时空变化进行测度。
步骤5：根据子系统综合评价指数计算多因素耦合系统合评价指数，并运用耦合协调模型评价3个子系统耦合发展的协调程度。
体步骤如下：
多因素耦合系的统合评价指数计算公式如下：
T＝af(1)+bf(2)+cf(3)
f(1))、f(2)、f(3)分别表示三个子系统的综合评价指数，T为多因素耦合系统的综合评价指数，反映系统的整体发展水平；
a、b、c为3个子系统的权系数；本实施例中，认为3个子系统对可持续发展具有同等的重要性，故取a＝b＝c＝1/3。
耦合度和耦合协调度计算方法如下：
上式中：C为耦合度，C∈[0，1]，其值越高代表3大子系统间相互作用程度越强；
D为耦合协调度，D∈[0，1]，其值越高表明多因素耦合系统越趋向于协调发展。
耦合度和耦合协调度类型划分如下
对不同地区不同时间段的评价指标数据进行计算得到耦合度、系统综合评价指数和耦合协调度见下表：
本发明针对前期缺乏对环境-管理维护-社会经济系统三者耦合协调度的关注，基于AHP和熵权法组合权重构建了定性与定量结合方法来对季节性河流水生态系统恢复技术进行评分，构建涵盖环境-管理维护-社会经济3个系统、14个指标的水生态系统恢复技术耦合协调度评价体系，为后续季节性河流水生态系统恢复技术的评价提供方法借鉴。
以上实施方式仅用于说明本发明，而非对本发明的限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行各种组合、修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (7)
1.一种考虑多因素耦合的河流水生态系统恢复评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、构建评价河流水生态系统恢复水平的多因素耦合系统，所述多因素耦合系统包括环境子系统、管理维护子系统和社会经济子系统，每个子系统保护若干评价指标，根据季节性河流水生态系统恢复评价地区确定每个子系统的评价指标；收集不同评价地区不同时间段的评价指标数据；
步骤2、利用层次分析法对各评价指标进行主观权重计算；
步骤3、利用熵权法对采集的评价指标数据中各评价指标进行客观权重计算；
步骤4、利用线性加权法对上述主观权重与客观权重进行组合权重计算，并计算各个子系统的综合评价指数，通过对不同评价地区不同时间段的评价指标数据进行计算，得到不同地区不同时间段各个子系统的综合评价指数；
步骤5：根据子系统综合评价指数计算多因素耦合系统合评价指数，并运用耦合协调模型评价3个子系统耦合发展的协调程度。
2.根据权利要求1所述考虑多因素耦合的季节性河流水生态系统恢复评价方法，其特征在于，步骤1中，所述环境子系统包含水功能区中开发利用区占比、水质等级Ⅲ以上河长占比和断面水质达标率；
所述管理维护子系统包括技术先进性、技术可靠性、技术实用性、维护管理智能化程度和维护管理难易程度；
所述社会经济子系统包括万元生产总值用水量、人均生活用水量、万元第二产业增加值用水量、农田灌溉用水量、人均GDP和城镇化率。
3.根据权利要求2所述考虑多因素耦合的季节性河流水生态系统恢复评价方法，其特征在于，步骤2中，主观权重计算的具体步骤如下：
步骤2.1、根据各子系统、评价指标之间相对重要度构建评分判定矩阵，并对评分判定矩阵进行归一化处理，然后进行一致性检验；
步骤2.2、通过一致性检验后，先计算各指标相对于相应子系统的主观权重，然后根据子系统相对多因素耦合系统的主观权重，计算各指标相对于多因素耦合系统的主观权重。
4.根据权利要求3所述考虑多因素耦合的季节性河流水生态系统恢复评价方法，其特征在于，步骤2.2中，各指标相对于相应子系统的主观权重计算公式如下：
wj为子系统中第j个指标相对该子系统的主观权重，nk为第k子系统中指标总数，Bij为第k个子系统的归一化后评分判定矩阵中第i行第j列评分值
各指标相对于多因素耦合系统的主观权重计算公式如下：
αj＝wjBk
αj为第j项指标相对多因素耦合系统的主观权重，Bk是第j项指标所在的第k个子系统相对于多因素耦合系统的权重。
5.根据权利要求4所述考虑多因素耦合的季节性河流水生态系统恢复评价方法，其特征在于，步骤3中，客观权重计算方法如下：
步骤3.1、根据步骤1中采集的评价指标数据，对各个评价指标赋值进行初始标准化，赋值各项指标评价等级分为优、良、中、差、劣5级，分别对应的评分值为5、4、3、2、1；
步骤3.2、对同一地区不同时间段初始标准化后的评价指标数据进行整合，构建数据集矩阵，矩阵的行序表示时间段序列，列序表示评价指标序列；
步骤3.3、对数据集矩阵进行归一化处理；
对正向指标和负向指标分别做如下处理，其中正向指标处理如下：
负向指标：
式中：xij是经过归一化处理后的数据集矩阵中第i行第j列元素，min(xj)表示取不同时间段第j个指标中最小值，max(xj)表示取不同时间段第j个指标中最大值，重新赋值后指标层都等效为正向指标；
归一化后矩阵如下
其中，m为时间段序列总数，n为多因素耦合系统中指标总数；
步骤3.4、计算各指标的信息熵：计算公式如下所示：
式中：Ej为第j个指标的信息熵，yij为归一化后矩阵Ym×n中的第i行第j列元素；
步骤3.5、根据信息熵的计算熵权，计算出各个指标的熵权为
μj为第j个指标的熵权，也即是第j个指标的客观权重。
6.根据权利要求5所述考虑多因素耦合的季节性河流水生态系统恢复评价方法，其特征在于，步骤4具体步骤如下，
步骤4.1、组合权重Wj计算公式如下：
步骤4.2、各子系统的综合评价指数计算公式如下：
上式中:βk为第k个子系统的综合评价指数；Wi为各指标的组合权重值；
步骤4.2、通过对不同评价地区不同时间段的评价指标数据进行计算，分别计算出3个子系统在不同时间段和地区的评价指数，进而对其发展水平的时空变化进行测度。
7.根据权利要求6所述考虑多因素耦合的季节性河流水生态系统恢复评价方法，其特征在于，步骤5的具体步骤如下：
多因素耦合系的统合评价指数计算公式如下：
T＝af(1)+bf(2)+cf(3)
f(1))、f(2)、f(3)分别表示三个子系统的综合评价指数，T为多因素耦合系统的综合评价指数，反映系统的整体发展水平；
a、b、c为3个子系统的权系数；
耦合度和耦合协调度计算方法如下：
上式中:C为耦合度，C∈[0，1]，其值越高代表3大子系统间相互作用程度越强；D为耦合协调度，D∈[0，1]，其值越高表明多因素耦合系统越趋向于协调发展。
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| CN115796652A true CN115796652A (zh) | 2023-03-14 |
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115994716A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-04-21 | 北京市农林科学院信息技术研究中心 | 区域生态产品分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116562681A (zh) * | 2023-03-30 | 2023-08-08 | 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 | 灾害后森林恢复评价方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN116911628A (zh) * | 2023-06-26 | 2023-10-20 | 福州水务集团有限公司 | 一种水务系统综合与协同效应耦合机制的评估方法及系统 |
| CN116976694A (zh) * | 2023-07-19 | 2023-10-31 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 一种滩涂生态系统综合评价方法 |
| CN117408566A (zh) * | 2023-11-09 | 2024-01-16 | 广东工业大学 | 一种基于熵权法的地区发展评价方法、系统及装置 |
-
2022
- 2022-11-16 CN CN202211436465.2A patent/CN115796652A/zh active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN115994716A (zh) * | 2023-03-23 | 2023-04-21 | 北京市农林科学院信息技术研究中心 | 区域生态产品分析方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN116562681A (zh) * | 2023-03-30 | 2023-08-08 | 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 | 灾害后森林恢复评价方法、装置、存储介质及电子设备 |
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