区域水资源可持续利用评价指标体系构建和评价方法研究

发布时间：2017-05-04 09:08

  本文关键词：区域水资源可持续利用评价指标体系构建和评价方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：区域水资源可持续利用评价是可持续水资源管理的基础和前提,是水资源可持续利用研究的主要方式之一,水资源可持续利用评价指标体系(Indicators System for Sustainability Assessment of Water Resources Use, ISSAWRU)构建和评价方法则是评价过程中的两大核心内容。本论文主要开展了3方面研究：(1)基于区域水资源可持续利用评价指标体系(Indicators System for Sustainability Assessment of Water Resources Use, ISSAWRU)构建的一般方法与步骤,提出围绕初始、优化和检验三个过程进行ISSAWRU构建的新思路、理论与方法；针对ISSAWRU中的指标信息重复和干扰问题,提出相关分析与粗糙集(Rough Set, RS)属性约简相结合的方法实现指标体系的优化,并采用灰色关联度评价与RS属性重要度耦合的综合指数模型检验优化结果。以福建省为例,9个设区市为研究单元,依据可持续发展理论,从水资源条件、开发利用状况、生态环境和社会经济4个方面,构建由30项指标组成的初始ISSAWRU,通过筛选得到由12项指标构成的优化ISSAWRU,进而对这两套指标体系进行评价并检验优化效果。(2)基于福建省ISSAWRU,提出区域水资源可持续利用评价的RS-SVM模型,并与单一SVM模型的应用效果进行对比分析。(3)基于福建省优化ISSAWRU,在评价指标体系不变的条件下,对比研究两类7种典型评价方法的特点及其应用效果,即综合指数型的主成分分析法(Principal Conponent Analysis, PCA)、层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)、灰色关联度法、改进序关系法和等级分类型的模糊综合评判法、BP神经网络和支持向量机(Support Vector Mechine, SVM)。研究结果表明：(1)基于相关分析与Horafa属性约简相结合的指标信息优化方案是可行的,能够筛除重复和干扰信息,简化繁杂的指标体系,降低后续评价的计算复杂度及输入的属性维度,并且信息筛选后的优化ISSAWRU能够获得与初始ISSAWRU效果同等或更合理的评价结果。(2)通过RS-SVM和单一SVM模型的对比可知,优化ISSAWRU剔除了干扰指标信息,但并没有降低SVM的分类精度,却减少了样本输入的属性维度,降低了模型的计算复杂度,并且RS-SVM模型在区域水资源可持续利用评价中具有可行性,可获得与单一SVM模型效果同等或更合理的评价结果。(3)在相同评价指标体系条件下,两类7种不同方法所得评价结果有一定差别。PCA法和AHP法的评价结果一致性最高,且综合指数型方法中这两种评价方法的应用结果更为可靠；改进序关系法高估了泉州市的水资源可持续利用水平,而灰色关联度法存在高估水资源可持续利用水平较低区域的评价值,且综合评价指数分布范围小、区域间分辨间隔小的不足之处；等级分类型的模糊综合评判、BP神经网络和SVM评价结果差异较大,规律性不明显。从评价过程的复杂性来看,传统的PCA、AHP、灰色关联度和模糊综合评判法的评价过程相对简单稳定,而BP神经网络和SVM则需要进行模型的复杂训练。由于受指标等级标准划分、训练样本生成和模型参数设置等因素的影响,BP神经网络和SVM应用于水资源可持续利用评价的稳定性相对差。(4)通过综合指数型方法评价指数和等级分类型方法评价等级综合平均的方式,得到福建省9设区市的水资源可持续利用水平排序为：三明龙岩南平宁德泉州漳州福州莆田厦门,水资源可持续利用等级分类结果为：可持续利用程度Ⅰ级的设区市有三明、龙岩和宁德,南平为Ⅱ级,泉州、漳州、福州和莆田为Ⅲ级,而厦门则是唯一为Ⅳ级的设区市,整体呈现西北山区高、东南沿海低的空间分布格局。
【关键词】：水资源可持续利用 评价指标体系 评价方法 对比研究 粗糙集 支持向量机 福建省
【学位授予单位】：福建师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TV213.9
【目录】：

• 中文摘要2-4
• ABSTRACT4-6
• 中文文摘6-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 研究背景和意义12-14
• 1.2 国内外研究进展14-17
• 1.2.1 水资源可持续利用评价指标体系14-16
• 1.2.2 水资源可持续利用评价方法16-17
• 1.3 研究内容与研究路线17-20
• 1.3.1 研究内容17-19
• 1.3.2 研究路线19-20
• 第二章 基于初始-优化-检验的水资源可持续利用评价指标体系构建20-28
• 2.1 初始水资源可持续利用评价指标体系20
• 2.2 优化水资源可持续利用评价指标体系20-25
• 2.2.1 相关分析21-22
• 2.2.2 粗糙集理论和方法22-24
• 2.2.3 基于相关分析与粗糙集属性约简的优化方法24-25
• 2.3 检验指标体系优化结果25-26
• 2.4 小结26-28
• 第三章 福建省水资源可持续利用评价指标体系的构建及其等级标准28-46
• 3.1 研究区概况28-32
• 3.1.1 气候与地形28-29
• 3.1.2 水文水资源29-30
• 3.1.3 人口与社会经济30-32
• 3.2 福建省水资源可持续利用评价指标体系的初始化32-36
• 3.2.1 相关概念和数据来源32
• 3.2.2 初始化评价指标体系32-34
• 3.2.3 评价指标的等级标准34-36
• 3.3 初始指标体系的优化36-39
• 3.3.1 相关分析结果36-37
• 3.3.2 属性约简结果37-39
• 3.4 优化结果的评价检验39-40
• 3.5 分析与讨论40-45
• 3.5.1 典型指标分析40-43
• 3.5.2 优化效果分析43-45
• 3.6 小结45-46
• 第四章 区域水资源可持续利用评价的RS-SVM模型46-56
• 4.1 SVM的模式识别原理46-48
• 4.2 SVM多分类及参数优化48
• 4.3 基于RS-SVM的福建省水资源可持续利用评价48-51
• 4.3.1 基于RS-SVM的水资源可持续利用评价步骤49
• 4.3.2 RS-SVM评价应用及其结果49-51
• 4.4 RS-SVM和单一SVM模型应用效果对比分析51-54
• 4.4.1 单一SVM模型评价结果51-52
• 4.4.2 对比分析与讨论52-54
• 4.5 小结54-56
• 第五章 区域水资源可持续利用评价方法对比研究56-66
• 5.1 研究方法56-58
• 5.1.1 主成分分析法56-57
• 5.1.2 层次分析法57
• 5.1.3 改进序关系法57
• 5.1.4 模糊综合评判法57-58
• 5.1.5 BP神经网络法58
• 5.2 福建省优化水资源可持续利用评价指标体系的评价应用58-61
• 5.3 对比分析与讨论61-65
• 5.3.1 评价结果对比分析61-63
• 5.3.2 方法特点对比分析63-65
• 5.4 小结65-66
• 第六章 结论与展望66-70
• 6.1 主要结论66-68
• 6.2 特色与创新68
• 6.3 问题与展望68-70
• 参考文献70-78
• 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果78-80
• 致谢80-82
• 个人简历82-84

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 牛文元;;可持续发展理论的基本认知[J];地理科学进展;2008年03期

2 刘梅冰;陈兴伟;;福建省水资源可持续利用的模糊综合评判[J];福建师范大学学报(自然科学版);2006年01期

3 刘毅,贾若祥,侯晓丽;中国区域水资源可持续利用评价及类型划分[J];环境科学;2005年01期

4 许莉;赵嵩正;杨海光;;水资源承载力的BP神经网络评价模型研究[J];计算机工程与应用;2008年08期

5 丁浩;丁世飞;胡立花;;基于粗糙集的属性约简研究进展[J];计算机工程与科学;2010年06期

6 崔东文;郭荣;;基于GRNN模型的区域水资源可持续利用评价——以云南文山州为例[J];人民长江;2012年05期

7 李立铮;董增川;牛俊;;物元可拓模型在水资源可持续利用评价中的应用[J];水电能源科学;2007年05期

8 杨广;何新林;李俊峰;贾筱娟;;玛纳斯河流域水资源可持续利用评价方法[J];生态学报;2011年09期

9 李荣丽;陈志彪;陈志强;张晓云;郑丽丹;王秋云;;基于BP神经网络的流域生态恢复度计算——以福建长汀朱溪小流域为例[J];生态学报;2015年06期

10 张昆;迟国泰;;基于相关分析-粗糙集理论的生态评价指标体系构建[J];系统工程学报;2012年01期

  本文关键词：区域水资源可持续利用评价指标体系构建和评价方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：344788