基于動(dòng)態(tài)多叉樹的大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方法的研究

摘要：提出將動(dòng)態(tài)多叉樹算法應(yīng)用于大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)知識(shí)增值和繼承。當(dāng)系統(tǒng)擴(kuò)充時(shí)，只需對(duì)增加的模式類別或訓(xùn)練樣本構(gòu)建新的分類器，其余的分類器可保持不變，從而很好地解決現(xiàn)有評(píng)價(jià)識(shí)別系統(tǒng)在學(xué)時(shí)新知識(shí)會(huì)破壞已有知識(shí)，需要重新學(xué)習(xí)的問題。結(jié)果表明利用動(dòng)態(tài)多叉樹算法進(jìn)行大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究具有傳統(tǒng)方法無法比擬的優(yōu)勢(shì)。

關(guān)鍵詞：大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)； 地理信息系統(tǒng)； 模式識(shí)別； 動(dòng)態(tài)多叉樹算法

中圖分類號(hào)：X823文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-3695(2007)11-0090-03

大氣環(huán)境系統(tǒng)是一個(gè)受眾多因素影響的開放系統(tǒng)。自然進(jìn)程或人類活動(dòng)產(chǎn)生的污染物進(jìn)入大氣環(huán)境后，使大氣環(huán)境質(zhì)量發(fā)生變化，帶來人類健康狀況下降、經(jīng)濟(jì)損失和生態(tài)失調(diào)等危害。因而，客觀地對(duì)大氣環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)，為環(huán)境綜合整治規(guī)劃提供有效的科學(xué)依據(jù)，顯得尤為重要。縱觀關(guān)于大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方面的文獻(xiàn)可知，大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的研究經(jīng)歷了兩個(gè)階段：

a)僅考慮各污染物監(jiān)測(cè)值的大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。依據(jù)大氣污染物的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，比較待評(píng)價(jià)的大氣環(huán)境中的各污染物監(jiān)測(cè)值與哪級(jí)標(biāo)準(zhǔn)濃度最近，則它就符合哪級(jí)大氣環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)[1] 。例如，模糊識(shí)別方法以模糊集理論中的權(quán)距離概念來表示待評(píng)價(jià)的大氣環(huán)境檢測(cè)值與已知的空氣質(zhì)量分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)之間的差異[2]。

b)基于地理信息系統(tǒng)的大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方法。對(duì)于同樣的污染物排放量，由于其所處地理位置和氣象條件的不同，其污染程度與范圍將有所不同。在這種方法中大氣污染數(shù)據(jù)既包括各種污染物排放的數(shù)量，還包括污染源的地理位置數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)[3]。在地理信息系統(tǒng)的幫助下，不僅可以方便地獲取存儲(chǔ)、管理和顯示各種環(huán)境信息，而且還可以對(duì)環(huán)境進(jìn)行有效的監(jiān)測(cè)、分析、評(píng)價(jià)、模擬、預(yù)測(cè)等管理及研究工作，從而為環(huán)境保護(hù)提供全面及時(shí)準(zhǔn)確和客觀的信息服務(wù)及技術(shù)支持[4]。

基于地理信息系統(tǒng)的大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)方法可以較好地完成監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)局部污染狀況。還有兩個(gè)方面需要考慮：a)大氣環(huán)境質(zhì)量所包含的內(nèi)容十分廣泛，它涉及到大氣中物理和化學(xué)的變化。一方面，評(píng)價(jià)的位置不同所選用的評(píng)價(jià)因子也不相同，如我國(guó)北方地區(qū)降塵的影響不容忽視，南方地區(qū)雨水較豐富不用考慮降塵，但是普遍存在酸性降水的困擾[5]；另一方面，相同的評(píng)價(jià)位置由于氣象條件的影響和地方政府對(duì)污染源的控制的重視程度不同，評(píng)價(jià)因子也會(huì)不相同。評(píng)價(jià)系統(tǒng)應(yīng)該能根據(jù)地區(qū)情況便于改變?cè)u(píng)價(jià)因子。

b)由于大氣污染程度不能僅從某一時(shí)刻的大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)值來衡量。它受很多條件的影響，如地理位置、氣旋、風(fēng)向，應(yīng)從地區(qū)一組監(jiān)測(cè)值中評(píng)價(jià)。又由于人為因素的影響，具體選幾組又不確定，系統(tǒng)應(yīng)能便于增加訓(xùn)練樣本。但是現(xiàn)有評(píng)價(jià)系統(tǒng)在進(jìn)行動(dòng)態(tài)擴(kuò)展時(shí)，如改變?cè)u(píng)價(jià)因子或增加訓(xùn)練樣本，要對(duì)原有模式重新學(xué)習(xí)，無法繼承和積累原有知識(shí)，導(dǎo)致知識(shí)浪費(fèi)。在認(rèn)真研究分析各種多類分類算法的基礎(chǔ)上，參考借鑒其他專家學(xué)者的研究成果，本文嘗試用動(dòng)態(tài)多叉樹算法來解決這一問題。

1動(dòng)態(tài)多叉樹算法

動(dòng)態(tài)多叉樹算法利用分治和局部最優(yōu)原理縮小目標(biāo)范圍，結(jié)合組合識(shí)別法提高識(shí)別率，更主要的是算法模擬了人腦學(xué)習(xí)時(shí)循序漸進(jìn)和知識(shí)積累、繼承的方式。用該算法實(shí)現(xiàn)的評(píng)價(jià)系統(tǒng)可以方便地進(jìn)行擴(kuò)展。在改變?cè)u(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量或增加訓(xùn)練樣本的同時(shí)，不影響原有模式訓(xùn)練已獲取的知識(shí)，克服了現(xiàn)有評(píng)價(jià)系統(tǒng)在學(xué)習(xí)新的知識(shí)的同時(shí)會(huì)破壞已有知識(shí)，需要重新學(xué)習(xí)的問題，實(shí)現(xiàn)了知識(shí)逐漸積累、繼承和不斷完善。

評(píng)價(jià)系統(tǒng)由以下兩部分組成：

a)訓(xùn)練部分。用于對(duì)現(xiàn)有的多類訓(xùn)練樣本進(jìn)行分組訓(xùn)練。利用分治原理的思想，把一個(gè)由多類樣本組成的樣本集分成多個(gè)小樣本集，針對(duì)各個(gè)訓(xùn)練樣本子集構(gòu)造好相應(yīng)的分類器。當(dāng)系統(tǒng)擴(kuò)充時(shí)，相當(dāng)于增加新的訓(xùn)練樣本子集，只需針對(duì)該樣本子集構(gòu)造新的分類器，把其加入原有的系統(tǒng)，而不必改變?cè)械囊呀?jīng)學(xué)習(xí)好的分類器。這樣做的優(yōu)點(diǎn)是把大樣本集分組，各分組的訓(xùn)練過程可以并行，加快計(jì)算速度，并可以防止訓(xùn)練集過大，單個(gè)網(wǎng)絡(luò)無法完成訓(xùn)練任務(wù)的情況出現(xiàn)。此外，在系統(tǒng)擴(kuò)充時(shí)，已經(jīng)學(xué)習(xí)好的網(wǎng)絡(luò)可以不作調(diào)整，可保留原有的各個(gè)分組訓(xùn)練出來的分類器學(xué)習(xí)已獲取的知識(shí)。各個(gè)分組訓(xùn)練出來的分類器構(gòu)成動(dòng)態(tài)多叉樹的葉子節(jié)點(diǎn)。若有新的分類器加入，等價(jià)于增加新的葉子節(jié)點(diǎn)。

b)動(dòng)態(tài)分組識(shí)別部分。用于系統(tǒng)識(shí)別。把待識(shí)別樣本輸入a)已訓(xùn)練好的各分類器，根據(jù)各個(gè)分類器的輸出結(jié)果，選出相近模式的訓(xùn)練樣本，構(gòu)成新的訓(xùn)練樣本集。針對(duì)該訓(xùn)練樣本集構(gòu)造新的分類器，相當(dāng)于樹的深度增加一層。再把測(cè)試樣本輸入新構(gòu)建的分類器，繼續(xù)挑選出新訓(xùn)練樣本集。重復(fù)一直到挑選出的樣本集數(shù)量很少，只用一個(gè)分類器即可完成時(shí)停止，該分類器即為動(dòng)態(tài)多叉樹的根節(jié)點(diǎn)。該方法考慮了模式之間的相似性，從而大大地減少二次分組的數(shù)據(jù)量，由于數(shù)據(jù)量減少，可考慮采用組合分類器進(jìn)行識(shí)別，有效地提高系統(tǒng)識(shí)別率。針對(duì)任何一個(gè)待識(shí)別樣本，算法相當(dāng)于從葉子到根逐步構(gòu)造出一個(gè)多叉樹，從葉子生成父節(jié)點(diǎn)的過程是一個(gè)逐步縮小范圍的過程。對(duì)每個(gè)待識(shí)別樣本，除葉子節(jié)點(diǎn)為訓(xùn)練后就形成以外，其余各節(jié)點(diǎn)均是從葉子到根逐步構(gòu)造生成，即多叉樹生成是動(dòng)態(tài)的[6]。

2動(dòng)態(tài)多叉樹在大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

2．1評(píng)價(jià)因子的確定

根據(jù)大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)因子應(yīng)具有地區(qū)環(huán)境的特點(diǎn)，整體上具有完整性，個(gè)體具有獨(dú)立性和代表性，具有較好的可獲取性和時(shí)空可比性，可定量化描述等選擇原則挑選，選取SO2、NOx、TSP和CO四個(gè)指標(biāo)。以國(guó)家大氣環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(GB 3095—1996)和有關(guān)規(guī)定為依據(jù)，將大氣環(huán)境質(zhì)量劃分為五級(jí)，如表1所示。

若需要分組，則把樣本集分組，構(gòu)造識(shí)別分類器B，C，…，繼續(xù)識(shí)別。一直到不用繼續(xù)分組，則樹的根節(jié)點(diǎn)生成，因模式類別數(shù)已經(jīng)很小，利用組合分類器可有效提高系統(tǒng)識(shí)別率的優(yōu)點(diǎn)，可用組合分類器來進(jìn)行最后識(shí)別。

2．5系統(tǒng)的擴(kuò)展

系統(tǒng)擴(kuò)充（圖3）時(shí)，擴(kuò)充情況如下：

a)模式類別擴(kuò)充，只需對(duì)新增加的模式類別構(gòu)建相應(yīng)的新分類器，把其加入原有系統(tǒng)中。而原有模式學(xué)習(xí)得出的分類器保持不變。相當(dāng)于增加個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)。

b)原有系統(tǒng)中訓(xùn)練樣本的數(shù)目增加，只要把增加的這一部分訓(xùn)練學(xué)習(xí)出新的分類器，其余分類器可保持不變。因而大部分原來學(xué)習(xí)獲得的分類器可保留不變。

3結(jié)束語 

本文利用動(dòng)態(tài)多叉樹的思想，提出一種適合于大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)的動(dòng)態(tài)多叉樹多類模式識(shí)別方法。該方法不僅能科學(xué)、直觀地描述大氣的污染程度，而且克服了現(xiàn)有系統(tǒng)擴(kuò)充時(shí)會(huì)破壞已有知識(shí)，需要重新學(xué)習(xí)的不足。利用C#實(shí)現(xiàn)了上述系統(tǒng)，總的識(shí)別率為92%，收到了令人滿意的大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果。用它進(jìn)行大氣環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)，在理論和實(shí)際應(yīng)用中均有重要的意義。

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