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PSO-PEE 模型在水質評價中的應用研究——以松花江流域為例

2015-03-21 07:00:26王洪敏王慧婷王美香
資源節約與環保 2015年6期
關鍵詞:水質優化評價

王洪敏 王慧婷 王美香

(黑龍江省三江環境監測站 黑龍江同江 156400)

水是生命之源,是人類賴以生存的基礎,是經濟發展和社會進步的重要資源,是實現社會可持續發展的物質基礎和基本條件[1]。隨著經濟社會的快速發展,工業化、城市化進程的加快,人們的生活水平得到了顯著提高,但也直接或間接的加重了水質污染,水質環境問題也越來越成為制約經濟可持續發展的瓶頸之一。

松花江流域位于我國東北地區北部,東西長920km,南北寬1070km,流域面積達55.68×104km2,作為東北地區重要的一條河流,是沿岸1000多萬人口的重要飲用水源地。因此,做好水環境監測,及時掌握松花江水環境狀況,對于加強松花江水環境質量管理及規劃提供可靠的科學依據和信息至關重要。目前社會公眾要求獲取涉及自身安全有關信息的意識愈來愈強,各級政府加強有效的社會管理,需要水環境監測工作提供及時、準確、可靠的基礎數據,發布公正、權威的信息[2]。經過不懈的努力,截止2011年底,松花江周邊安排的治污項目222個全部建成,一些國家級水質自動監測站建成并投入使用,為及時掌握松花江水環境質量變化奠定了扎實基礎。

1 評價模型的建立

粒子群優化算法(Particle swarm optimization,簡稱PSO)是一種模擬鳥群覓食行為而發展起來的一種基于群體協作的隨機搜索算法。投影尋蹤評價(Projection pursuit evaluation,簡稱PPE)是一種新興的、能夠有效處理高維、復雜非線性數據的技術方法[3]。

PSO-PPE模型的建模思路是將粒子群優化算法與投影尋蹤模型結合起來,通過采用粒子群優化算法來優化投影指標函數的方法來求得最佳投影方向,從而實現對評價目標——松花江水質的評價。

1.1 PSO 優化算法

在PSO中,每個優化問題的解設為搜索空間的一個粒子,并由被優化的函數決定適應值,而且每個粒子有速度決定各自飛行的方向和距離,然后根據適應值來評價粒子的最佳位置。PSO初始化隨機解是通過迭代找到最優解,每一次迭代粒子通過跟蹤兩個極值更新自身,一個是粒子本身找到最優解,即個體極值(pbese),另一個是整個種群目前找到的最優解,即全局極值(gbese)。

1.2 PSO-PPE 模型建模

基于粒子群優化投影尋蹤評價模型的建模一共分為四個步驟:步驟一:評價指標的歸一化處理。設指標值樣本集為{x*(x.j)|i=1,2…,n;j=1,2…,p}。其中x*(x.j)為第i 個樣本的第j 個評價指標值,n、p分別為樣本的總個數和評價指標的總數目。步驟二:構造投影指標函數Q(a)。PPE模型把P維數據{x(x.j)|j=1,2,…,p}綜合為a={a(1),a(2),a(3),…,a(p)}為投影方向的一維投影值z(i);第三步:粒子群優化投影指標函數。即當各評價指標分級標準樣本集給定時,投影指標函數Q(a)只是隨投影方向a的變化而變化,于是需要通過求解投影指標函數最大化來估計最佳投影方向,即最大化目標函數。第四步:計算評價值。把第三步求得最佳投影方向a*代入到第二步指標函數Q(a),可以得到待評價樣本的最佳投影值z*(i),即為待評價樣本的評價值。

2 基于PSO-PPE 模型的松花江水質評價

2.1 評價選擇

水污染常規分析指標是反映待評水質污染狀況的重要指標,對于水質監測、評價、利用以及污染治理提供重要依據。因此,選取評價因子會直接影響到監測后的評價結果,必須要選擇具有代表性的參數指標。依據《地表水環境治理標準》(GB3838-2002),結合松花江水域實際監測實際,本次監測評價共選擇了pH值、CODMn、DO、NH3-N作為評價指標,DO為越大越優型指標,pH為越中越優型指標,其他指標為越小越優型指標。其中,DO是評價水體自凈能力的重要指標,含量越高表示水體的自凈能力越強,反之則表示該水體中的污染物不易被氧化分解,此時,厭氧性菌類就會大量繁殖,導致水質變臭。pH值反映的是水中的氫離子活度的負對數,pH值為7表示水為中性,大于7的水呈堿性,小于7則表示水呈酸性。

2.2 數據的收集

為了增加分析的準確性,筆者把數據的統計時期精準到周,以黑龍江同江點位監測點2014年5月~11月,環保部數據中心(http://datacenter.mep.gov.cn)公布的數據為依據。

表1 松花江同江站點斷面水質監測結果

表2 松花江水質評價標準

2.3 PSO-PPE 模型應用

為消除樣本和標準指標數據之間量綱的影響,分別對水質樣本(表1)和水質評價標準(表2)進行處理,然后根據PSO-PPE模型建模的四個步驟,采用粒子群算法優化投影尋蹤建模中的最佳投影方向,相關參數設置如下:水質指標共4個,故,粒子群算法的優化維數D=4.初始群體的數目、迭代次數、加速因子等需要通過反復測試與優選,確定:群體的規模N=300,迭代次數k=100,加速常速c1=c2=1.241,慣性權重w=0.642,得出相應的目標函數為0.462,樣本的一維投影值為[1.642 1.733 2.36 1.56];評價標準的一維投影值為[2.41 2.01 1.56 0]。

2.4 評價結果分析

表3 松花江同江站2014 年5-11 月水質等級表

將樣本的一維投影值與標準的一維投影值進行比較,即可得松花江同江站2014年5~11月的水質等級,見表3。

從表3可以看出,松花江同江站2014年的水質等級一直較為穩定,基本都維持在Ⅲ類水質,即,其水質可以適用于集中式生活飲用水地表水源地二級保護區、魚蝦類越冬場、洄游通道、水產養殖區等漁業水域及游泳區。可見,近年來,隨著人們環保意識的增強,政府相關職能部門加大了對松花江水域的保護力度,水體保護的效果已經顯現出來。值得注意的是,部分監測指標如高錳酸鉀指數等時有超標,這就要求我們始終要嚴格按照國務院發布的《關于實行最嚴格水資源管理制度的意見》中水資源的“三條紅線”,即水資源開發利用控制紅線、用水效率控制紅線和水功能區限制納污紅線標準,加大對上游沿線企業和居民的生產生活污水的排放監控,確保松花江水質始終向好。

[1]孫明,趙敏,林素婷.對水資源可持續利用的思考[J].科技信息,2010(15):383-384.

[2]王斌,李坤,張迪.淺議松花江流域水環境監測網絡體系的構建與完善[J].環境研究與監測,2007,20(1):59-60.

[3]付強.投影尋蹤模型及其在水文水資源系統分析中的應用[J].黑龍江水專學報,2008,35(4):80-85.

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