葫蘆島市六股河水生態(tài)健康狀況評(píng)價(jià)

宋鵬超

(遼寧省葫蘆島水文局,遼寧 葫蘆島 125000)

近幾年,隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人們對(duì)于生活環(huán)境的要求變得越來(lái)越高,特別是在追求生態(tài)、自然生態(tài)方面上。因此,必須牢固梳理“安全、景觀、資源、環(huán)境”的理念建設(shè)生態(tài)型河道,從而實(shí)現(xiàn)兼顧生態(tài)、景觀與環(huán)境的功能性河道,將水資源利用、濱河景觀、防洪安全與河道整治相結(jié)合,建設(shè)以“清、疏、建、拆、綠、管”為主要內(nèi)容的綜合型河道。

六股河發(fā)源于葫蘆島市建昌縣玲瓏塔鄉(xiāng)北婁子山,源頭海拔高程1092m,全長(zhǎng)153km,于寬邦鎮(zhèn)大河西村入綏中縣,成為興城市和綏中縣的界河,其河長(zhǎng)64km,于小莊子鄉(xiāng)大漁場(chǎng)流入渤海。六股河水系整體呈南北寬,東西窄,形似牽牛花,該水系地勢(shì)西北高,東南低,平均海拔高程200m,沿岸土壤以黃色為主,流域內(nèi)多種植果樹,大田,河床組成以卵石,粗沙為主,河網(wǎng)由若干小溪構(gòu)成,中上游有馬道子中型水庫(kù)一座,中下游有龍屯大型水庫(kù)一座,小(1)、小(2)型水庫(kù)六座均分布于中下游。各種引水設(shè)施及用水工程沿岸分布,以灌溉及生活供水為主。六股河水資源對(duì)葫蘆島市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市建設(shè)起著重要支撐作用,水生態(tài)健康狀況直接關(guān)系著城市未來(lái)發(fā)展。因此,研究評(píng)估六股河水生態(tài)健康狀況,對(duì)河流水生態(tài)保護(hù)和水資源管理提供參考依據(jù)。

1 改進(jìn)的隨機(jī)森林算法

1.1 傳統(tǒng)算法

隨機(jī)森林算法(RF)是一種具有較強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘、泛化以及非線性模擬能力的智能算法,該算法由多個(gè)決策樹組成森林,通過(guò)分類預(yù)測(cè)投票獲取最終的評(píng)價(jià)結(jié)果及分類,其特點(diǎn)是利用有放回的隨機(jī)抽樣方式對(duì)每個(gè)決策樹產(chǎn)生訓(xùn)練集,同時(shí)每個(gè)節(jié)點(diǎn)劃分時(shí)利用當(dāng)前一定個(gè)數(shù)的屬性進(jìn)行決策,可以更好地保證問(wèn)題的客觀性[1]。

對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn)劃分的待優(yōu)選屬性集Di(i=1,2,…,n),可以隨機(jī)選擇當(dāng)前可利用的F個(gè)屬性,最佳分類屬性可以按照信息增益率進(jìn)行確定,如果樣本i占集合D的比例為P,其信息熵Entropy(D)可以表示為:

(1)

樣本集合T在特征A作用下被轉(zhuǎn)變成k個(gè)部分,該條件下的信息熵Entropy(DA)、信息增益Gain(D,A)、信息值SplitEntropy(D,A)和信息增益率GainRation(D,A)的計(jì)算式為[2]:

(2)

(3)

(4)

(5)

1.2 改進(jìn)算法

采用隨機(jī)森林算法在評(píng)價(jià)水生態(tài)健康時(shí)可能會(huì)存在數(shù)據(jù)不平衡和屬性特征重要性不足的問(wèn)題。因此,研究提出一種改進(jìn)的隨機(jī)森林算法(IRF),通過(guò)將節(jié)點(diǎn)屬性隨機(jī)選擇與信息值相結(jié)合來(lái)保證優(yōu)化方案的合理性。根據(jù)信息值計(jì)算屬性特征的重要度,按照信息值將屬性空間劃分成強(qiáng)、弱相關(guān)部分,在此基礎(chǔ)上選擇節(jié)點(diǎn)屬性。其中,目標(biāo)類別屬性Y與屬性X之間的相關(guān)性一般利用信息值(IV)描述,其表達(dá)式為:

(6)

式中:Pi為目標(biāo)類別Y=y在屬性X=xi時(shí)的概率,Pi′為目標(biāo)類別Y≠y在X=xi時(shí)的概率;n為類別數(shù)量。

2 實(shí)例應(yīng)用

2.1 建立評(píng)價(jià)體系

為了防止出現(xiàn)信息重復(fù)冗余的情況,選取的參評(píng)指標(biāo)數(shù)量不宜過(guò)多,并且要最大程度地反映多個(gè)維度[6]。文章充分考慮各層面影響因素,將各影響因素劃分為四大類,并進(jìn)一步篩選出各類影響指標(biāo),從而更好地分析河流水生態(tài)健康狀況如表1所示。

表1 六股河水生態(tài)健康評(píng)價(jià)體系

2.2 劃分等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)葫蘆島市生態(tài)水系規(guī)劃報(bào)告和健康河流診斷指數(shù)相關(guān)研究,將河流水生態(tài)健康劃分成病態(tài)、微病態(tài)、亞健康、微健康、健康5個(gè)等級(jí),對(duì)應(yīng)的指數(shù)依次為1、2、3、4、5,各指標(biāo)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。

2.3 計(jì)算分析

對(duì)六股河2018—2020年水生態(tài)健康狀況考慮利用改進(jìn)的IRF算法進(jìn)行評(píng)價(jià),按照以下流程進(jìn)行計(jì)算分析:

1)選擇檢驗(yàn)和訓(xùn)練樣本。為了評(píng)價(jià)水生態(tài)健康狀況,利用健康指數(shù)調(diào)控模型輸出,并生成300組樣本[7]。將評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分成5個(gè)等級(jí),每個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)生成60組樣本,其輸出模式及樣本組數(shù)如表2所示。

表2 設(shè)計(jì)樣本組與期望輸出

2)數(shù)據(jù)預(yù)處理。為消除各指標(biāo)數(shù)量級(jí)或量綱不同而帶來(lái)的不可通透性,必須先歸一化處理各指標(biāo)初始數(shù)據(jù)。對(duì)于正向(越大越優(yōu)型)、負(fù)向(越小越優(yōu)型)指標(biāo)的預(yù)處理公式如下:

(7)

式中:x、x′為初始數(shù)據(jù)和歸一化值;xmax、xmin為指標(biāo)閾值的上限與下限值。

3)建立IRF模型。采用自帶的工具集合和Matlab軟件構(gòu)建RF模型,對(duì)隨機(jī)選擇節(jié)點(diǎn)屬性時(shí)利用信息值優(yōu)化模型。模型輸入為訓(xùn)練樣本經(jīng)預(yù)處理后的數(shù)值,輸入項(xiàng)18個(gè),輸出為目標(biāo)輸出健康指數(shù),輸出項(xiàng)1個(gè),從而建立18-1映射關(guān)系的模型,改進(jìn)隨機(jī)森林算法的關(guān)鍵就是有效處理該映射過(guò)程。研究以相同的方式建立傳統(tǒng)算法(RF)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ANN-RBF),通過(guò)比較運(yùn)算效率判定IRF算法的效率和適用性[8]。

4)訓(xùn)練檢驗(yàn)。本研究通過(guò)訓(xùn)練、檢驗(yàn)樣本對(duì)IRF、RF和ANN-RBF模型利進(jìn)行運(yùn)算,采用運(yùn)行時(shí)間(RT)、最大(MREA)和平均(AREA)相對(duì)誤差絕對(duì)值評(píng)價(jià)模型的運(yùn)算效果及性能。對(duì)比分析模型運(yùn)行100次的各性能指標(biāo),并以運(yùn)算100次時(shí)CPU消耗的時(shí)間作為運(yùn)行時(shí)間。為了達(dá)到最優(yōu)的運(yùn)算性能,采用網(wǎng)格搜索法來(lái)測(cè)試每個(gè)模型的主要影響參數(shù)(決策樹、分裂特征數(shù)、期望誤差和徑向基函數(shù)),并對(duì)比分析各模型性能參數(shù)如表3所示。

表3 不同模型性能評(píng)價(jià)

5)模型性能評(píng)價(jià)。從運(yùn)行時(shí)間、最大、平均相對(duì)誤差絕對(duì)值上比較各模型的優(yōu)缺點(diǎn),結(jié)果表明IRF模型具有較強(qiáng)的泛化能力和高計(jì)算精度,并且運(yùn)算速度更快,有助于節(jié)省運(yùn)算的資源和時(shí)間。因此,對(duì)六股河水生態(tài)健康評(píng)估改進(jìn)的IEF模型具有較好適用性與可靠性。

6)實(shí)例分析。統(tǒng)計(jì)收集2018—2020年六股河相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)如表4所示,將歸一化處理后的數(shù)據(jù)輸入已訓(xùn)練好的IRF模型,應(yīng)用Matlab軟件計(jì)算評(píng)價(jià)2018—2020年六股河水生態(tài)健康狀況如表4所示。

表4 2018—2020年六股河水生態(tài)健康狀況

結(jié)果表明,2018—2020年六股河水生態(tài)健康總體呈現(xiàn)出好轉(zhuǎn)趨勢(shì),健康指數(shù)從2018年的2.25不斷增大到4.42健康狀況從微病態(tài)轉(zhuǎn)變成微健康水平。葫蘆島市政府及環(huán)保、水利等部門按照“一年初見成效、三年大變樣、五年基本完成”的總體目標(biāo),針對(duì)六股河實(shí)施了一系列生態(tài)治理措施,恢復(fù)了河道自然行洪能力,維護(hù)與恢復(fù)河流生態(tài)、美化環(huán)境、改善水質(zhì)及遏制沙塵。對(duì)河道沿岸重點(diǎn)保護(hù)地段進(jìn)行堤岸工程治理,達(dá)到生態(tài)宜居城鎮(zhèn)標(biāo)準(zhǔn);實(shí)施沿河整修工程,按現(xiàn)代化城鎮(zhèn)規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)維修、加固、改造破損嚴(yán)重的沿河、跨河建筑物;實(shí)施河道兩岸綠化工程,全面提升河流水質(zhì)和沿岸景觀,實(shí)現(xiàn)河道景觀、功能與生態(tài)的統(tǒng)一,將六股河打造成“水清、岸綠、景美”的城鄉(xiāng)水環(huán)境,經(jīng)調(diào)查分析治理成效顯著[9-12]。因此,文章評(píng)價(jià)結(jié)果準(zhǔn)確反映了六股河近幾年水生態(tài)實(shí)際變化情況,改進(jìn)的隨機(jī)森林算法對(duì)河流水生態(tài)健康狀況評(píng)價(jià)具有較強(qiáng)適用性與可靠性。

3 結(jié) 論

文章針對(duì)傳統(tǒng)算法可能存在的數(shù)據(jù)不平衡和屬性特征重要性不足的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的隨機(jī)森林算法評(píng)價(jià)2018—2020年六股河水生態(tài)健康狀況。結(jié)果表明,2018—2020年六股河水生態(tài)健康總體呈好轉(zhuǎn)趨勢(shì),從最初的微病態(tài)逐漸轉(zhuǎn)變成微健康水平,這主要與近幾年葫蘆島市針對(duì)六股河實(shí)施一系列的生態(tài)治理措施有關(guān)。評(píng)價(jià)結(jié)果可以準(zhǔn)確反映了六股河水生態(tài)實(shí)際變化情況,改進(jìn)的隨機(jī)森林算法對(duì)河流水生態(tài)健康狀況評(píng)價(jià)具有較強(qiáng)適用性與可靠性,可以為河流水生態(tài)保護(hù)和水資源管理提供指導(dǎo)參考。