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改进可变模糊算法在水资源承载力评价中的应用

发布时间:2021-10-11 08:39
  针对可变模糊算法在评价指标体系构建时没有考虑指标间的相关性对评价结果造成的影响,以及该算法在水资源承载力评价时没有对研究区域水资源承载力的时序变化特征进行探讨,引入了主分量分析(PCA)法以筛选出彼此间相关系数较低的指标来构建评价指标体系。因此对可变模糊算法进行了改进,旨在分析不同年份下的样本水资源承载状况的时序变化特征;同时,以大同市为例,对该地区(2010~2017年)的水资源承载状况进行评估。评估结果表明:改进后的算法与改进前的相比,在维持评价等级不变的前提下,级别特征值的稳定范围明显缩小,减少了误差范围,提高了评价等级精度。该改进算法进一步拓展和丰富了可变模糊集理论,可为后续评定其他区域的水资源承载状况提供一定的参考。 

【文章来源】:人民长江. 2019,50(01)北大核心

【文章页数】:6 页

【部分图文】:

改进可变模糊算法在水资源承载力评价中的应用


碎石图Fig.2Principalcomponentandthecumulative

矩阵图,主分量,矩阵


、城镇化率(X8)、生态用水率(X9)、水体氨氮浓度(X10)、需水模数(X11)等11项指标作为初始因子。所选取的这些因子可能具有一定的相关性,因此,先引入PCA方法将相关性较低的因子筛分出来,基于所筛分出来的因子,构建大同市水资源承载力评价指标体系。参照《大同市水资源公报》,运用SPSS软件,从2010~2017年间的11项统计指标值中,筛选出相关系数较高的指标(见表1)、主分量特征值λ及累计贡献率E(见图2)以及成分矩阵图(见图3)。表1评价指标的相关系数Tab.1Correlationcoefficientofindex指标i指标j相关系数Rij筛除指标X1X20.874X1X90.905X7X80.861X7图2碎石图Fig.2Principalcomponentandthecumulativecontributionrate图3主分量矩阵Fig.3Principalcomponentmatrix由图2可见,F1,F2,F3,F4四个主分量的累计贡献率达86.47%。根据累计贡献率达到85%的原则[18],这4个因子便蕴含有足够多的信息,可以提取这4个主分量所包含的8个指标(见图3)开展进一步的分析。依据表1及相关性显著检验可知:所选取的评价指标X1(供水模数)与X9(生态用水率)及X2(水资源总量),X7(人均GDP)与X8(城镇化率)的关联度较强,其相关系数分别达到了0.905,0.874,0.861,均大于临界值r(0.05,4)=0.811。考虑到X1与多项指标存在着线性关系,因此筛除指标X1;与人均GDP相比,城镇化率更能反映出一个地区的经济发展水平,因此,这

【参考文献】:
期刊论文
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[4]基于层次分析法的蓄滞洪区多目标利用研究——以浙江省嵊州市湛头滞洪区为例[J]. 盛海峰,安贵阳,许钦,王灵敏,周芬.  人民长江. 2017(09)
[5]基于熵权模糊综合模型的重庆市水环境安全评价[J]. 李艳丽,苏维词,杨吉,蒋春芳,谢砫军.  人民长江. 2017(09)
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博士论文
[1]可变模糊集理论在水资源系统中的应用研究[D]. 韩晓军.大连理工大学 2008
[2]沿海地区水资源承载力评价研究[D]. 胡吉敏.大连理工大学 2008

硕士论文
[1]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[D]. 王壬.福建师范大学 2015
[2]大同市海河流域水污染防治规划研究[D]. 王惠玉.浙江大学 2013



本文编号:3430174

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