综合权重的可变模糊识别模型在水质动态评价中的应用

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1、综合权重的可变模糊识别模型在水质动态评价中的应用　　摘要：水质评价不仅要描述水体状态，还需要体现水体水质的变化过程。针对水质评价的模糊性、不确定性、时序性的特点，将可变模糊识别模型应用于水质动态评价，其中权重采用层次分析法和熵权法耦合确定，使其融合了原始水质数据信息与科研人员对科学问题的认识。在运用蒙特卡罗法分析指标不确定性对水质评价结果影响的基础上，运用所建模型进行逐月水质动态评价。以碧流河水库为例进行水质评价的结果表明，其水质在Ⅱ到Ⅲ类之间，各月间无显著变化；8月、9月的水质稍差，主要污染指标是总氮。　　关键词：可变模糊识别模型；综合权重；水质动态；不确定性；水

2、质评价　　中图分类号：X824文献标志码：A文章编号：1672-1683（2015）06-1075-05　　Abstract：Waterqualityevaluationincludesthedescriptionofwaterstateandvariationprocessofwaterquality.Duetothecharacteristicsofwaterquality，suchasfuzziness，uncertainty，andrandomness，thevariablepatternrecognitionmodelwasappliedtoevaluat

3、ewaterqualitydynamics.Theweightwasdeterminedusingthecouplinganalytichierarchyprocessand11entropymethod，sotheoriginalwaterqualitydataandscientificresearchcanbecombinedtogether.TheMonteCarlomethodwasusedtoanalyzetheeffectsofindexuncertaintyonwaterqualityevaluation，andthemodelwasusedtocon

4、ductmonthlyevaluationofwaterqualitydynamicsintheBiliureservoir.TheresultsshowedthatwaterqualityintheBiliureservoirisbetweenlevelIIandIII，therearenosignificantchangesbetweeneachmonthbutwaterqualityinAugustandSeptemberareworse，andthemainpollutionindexistotalnitrogen.　　Keywords：variablefu

5、zzypatternrecognitionmodel；syntheticweight；waterqualitydynamics；uncertainty；waterqualityassessment　　水质变化不仅受到诸多物理、化学、生物等指标的影响，还受到外部环境例如季节转化[1]、突降暴雨等因素的干扰[2]，同时样品采集与检测过程还使得水质指标具有不确定性[3]。因此，水质评价问题具有客观性、模糊性、随机性、时序性等特点。目前常用的评价方法有综合指数法、模糊评价法、集对分析法、物元可拓法、灰色理论法等[4-9]。但过去的水质评价多是针对水质的静态评价，较少考虑水质

6、的时序变化性，也常忽视样品采集与分析过程中带来的随机性。针对这些问题，本文探索了可变模糊识别模型在水质动态评价中的应用，并分析了指标不确定性对评价结果的影响。将其应用到碧流河水库水质动态评价，以期为该水库和相似水库水质管理提供技术支持。11　　1基于综合权重的可变模糊识别评价模型　　1.1可变模糊识别模型理论　　陈守煜教授提出了利用数的相对连续概念来表示模糊现象、事物、概念的相对隶属度，建立以动态变化的相对隶属度概念为基础的工程模糊集理论，并进一步创建了可变模糊集理论[10]。该理论通过计算样本的相对隶属度分析样本的隶属程度，其计算过程与理念是连续的模糊的，这与水质

7、评价的特性相吻合。此外该模型根据所选的的准则参数不同即组合变换线性、非线性、海明距离、欧式距离，可变化四种模型，避免了传统模型的单一性，结果更加稳定[11-12]。由于水质评价本质上是一种级别归属的识别，因此本文选用可变模糊识别模型进行评价。　　1.2水质动态评价建模　　1.2.1确定指标体系　　水质评价涉及到多个水质指标，本文在科学性、系统性、可行性、实用性等指标构建的原则上，利用层次分析法构建层次分明的指标系统。　　1.2.2计算指标综合权重　　不同的水质指标在水质评价中的重要性是有所区别的。主观权重可以较好地体现研究人员对研究问题的认识，客观权重则可以充分