AGPSO-MEPP模型在云南省水安全动态评价中的应用

从生命安全、经济安全、社会安全和生态安全4个方面选取20个指标构建区域水安全动态评价指标体系和分级标准。利用自治粒子群优化(AGPSO)算法寻优最大熵投影寻踪(MEPP)技术最佳投影方向,提出AGPSOMEPP水安全评价模型,并分别构建加速粒子群优化(APSO)算法、惯性权重线性递减粒子群优化(LDWPSO)算法和基本粒子群优化(PSO)算法-MEPP模型作对比模型对云南省2006-2015年及2020年水安全进行评价。结果表明:AGPSO寻优MEPP目标函数获得的最优值、最差值、平均值和标准差均优于APSO、LDWPSO和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力;AGPSO-MEPP模型对云南省2006-2013年水安全评价为"不安全",2014-2015年评价为"基本安全",2020年评价为"安全"。2006-2015年的10年间云南省水安全随时间呈提升趋势,且提升趋势显著;AGPSO-MEPP模型对云南省水安全评价结果与APSO-MEPP模型相同,但在排序上存在差异;与LDWPSO-MEPP、PSO-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异。其中,与PSO-MEPP模型的评价及排序结果差异最为显著,表明算法的极值寻优能力决定着评价精度的高低。     

静电放电算法-投影寻踪融合模型及其在水质综合评价中的应用

为拓展智能算法与投影寻踪(PP)融合模型在水质综合评价中应用,介绍一种新型群体智能算法——静电放电算法(ESDA),选取6个典型测试函数对ESDA进行仿真验证,并与当前寻优效果较好的教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法和鲸鱼优化算法(WOA)的仿真结果进行对比。构建ESDA-PP评价模型,以文山州盘龙河干流4个断面2015-2017年共30个月水功能区水质综合评价为例进行实例研究。结果表明:ESDA寻优精度远优于TLBO、GWO、WOA,具有出色的寻优精度和全局搜索能力。ESDA-PP模型对实例天生桥、灰土寨、花桥和天保大桥断面水质综合评价达标率分别为93. 3%、83. 3%、83. 3%和100%,能满足或基本满足水功能区水质保护目标要求。天生桥、灰土寨、花桥断面枯水期水质总体上优于丰水期,面源污染是主导因素;天保大桥断面丰水期水质总体上优于枯水期,点源污染是主导因素。     

基于WCA-MEPP模型的云南省水资源利用效率动态评价

以云南省2006-2015年及2020年水资源利用效率评价为例,从综合、工业、农业、生活和生态5个方面遴选15个指标构建水资源利用效率评价指标体系和分级标准,基于最大熵投影寻踪(MEPP)技术进行区域水资源利用效率动态评价。采用在指标分级标准阈值间随机生成样本的方法构造MEPP目标函数,利用水循环算法(WCA)优化MEPP最佳投影方向,建立WCA-MEPP水资源利用效率评价模型,并分别构建生物地理优化(BBO)算法、差分进化(DE)算法和粒子群优化(PSO)算法-MEPP水资源利用效率评价模型作对比模型。结果表明:(1)WCA寻优MEPP目标函数获得的最优值、最劣值、平均值和标准差均优于BBO、DE和PSO算法,具有较好的全局极值寻优能力。(2)WCA-MEPP模型对云南省2006-2007年水资源利用效率评价为"较低水平",2008-2015年评价为"中等水平",2020年评价为"较高水平"。2006-2015年间云南省水资源利用效率随时间呈提升趋势,且提升趋势显著。(3)WCA-MEPP模型对云南省水资源利用效率评价结果与BBO-MEPP模型相同,但在排序上存在差异;与DE-MEPP、PSO-MEPP模型在评价结果及排序上均存在差异。     

鸡群优化算法-投影寻踪洪旱灾害评估模型

利用15个复杂函数对鸡群优化算法进行仿真验证,并同狼群算法、粒子群算法、鱼群算法和遗传算法进行对比。利用鸡群优化算法搜寻投影寻踪模型最佳投影方向,建立鸡群优化算法-投影寻踪洪旱灾害评估模型。以文山州1990—2013年洪旱灾害评估为例,分别选取受灾人口等5个洪灾评估指标及农作物受灾面积等4个旱灾评估指标,利用洪旱灾害投影系列均值及标准差构造洪旱灾害评估分级标准对实例进行评估。结果表明:鸡群优化算法具有较好的计算鲁棒性和全局寻优能力。将该算法用于投影寻踪模型最佳投影方向的选取,可有效提高评估精度,避免最佳投影方向寻优结果变化范围过大的缺陷。     

云南省水资源-经济-社会-水生态协调度评价

为科学评价云南省2006～2016年水资源-经济-社会-水生态系统协调度水平,引入阴-阳对优化（YYPO）算法、投影寻踪（PP）和正态云模型（CM）,构建了YYPO-PP-CM水资源-经济-社会-水生态协调度评价模型。从水资源、经济、社会、水生态系统中遴选出20个指标来构建水资源-经济-社会-水生态系统协调度评价指标体系和等级标准,采用云模型正向发生器来计算各分级评价指标隶属度;选取了8个标准测试函数对YYPO算法的优化性能进行仿真验证,并与粒子群优化（PSO）算法、布谷鸟搜索（CS）算法等4种传统优化算法的性能进行对比。基于PP基本原理,利用云南省2006～2016年水资源-经济-社会-水生态指标数据构造投影寻踪优化目标函数,通过YYPO-PP给出各评价指标权重,同时,根据隶属度矩阵和权重矩阵来计算水资源-经济-社会-水生态协调度评价的分级确定度,并进行评价分析,最后将评价结果与投影寻踪法、模糊评价法的结果进行比较。结果表明：① YYPO算法的寻优精度优于PSO、CS等传统优化算法,具有较好的开发、探索平衡能力和全局极值寻优能力。② YYPO-PP-CM模型将云南省2006～2007年水资源-经济-社会-水生态协调度评价为“极不协调”,2008～2009年为“不协调”,2010年为“基本协调”,2011～2014年为“较协调”,2015～2016年为“协调”,表明近10 a来云南省水资源-经济-社会-水生态系统协调度水平持续提升。③ 评价结果与投影寻踪法、模糊评价法的评价结果基本一致。④ YYPO-PP-CM模型兼具客观性、模糊性和随机性,既能客观确定评价指标权重,反映水资源-经济-社会-水生态协调度评价分级的定性概念,又能反映隶属程度的不确定性,具有良好的应用价值。     

GSA-PP模型在区域水资源承载力评价中的应用

为研究引力搜索算法(GSA)-投影寻踪(PP)模型应用于区域水资源承载力评价中的有效性和可行性。从水资源系统、经济社会系统和水环境系统遴选14个指标构建区域水资源承载力评价指标体系及分级标准,利用GSA算法优化PP模型最佳投影方向,提出GSA-PP水资源承载力评价模型,并构建粒子群优化(PSO)算法、差分进化(DE)算法和布谷鸟搜索(CS)算法优化的PP模型作对比,以文山州8县市水资源承载力评价为例进行实例研究。结果表明:GSA算法连续10次优化PP模型获得的适应度值均为1147.9363,均优于PSO、DE和HS算法,具有较高的求解精度和稳定性能。GSA-PP模型对麻栗坡县、马关县和文山市的评价结果为"可承载",对其余5县的评价结果为"基本可承载"。GSA-PP模型对实例评价及排序结果与DE-PP模型相同;与PSO-PP、CS-PP模型评价结果相同,但在排序上存在差异。实例验证了智能算法求解精度的高低决定着评价效果的优劣。     

SSO-BP模型在水资源可再生能力评价中的应用

为评价区域水资源可再生能力,提出了水资源可再生能力评价指标体系和分级标准,构建了基于BP神经网络的评价模型,并以云南省文山州水资源可再生能力评价为例进行实例研究。首先,遴选出单位面积水资源量等10个指标,构建水资源可再生能力评价指标体系和分级标准;其次,针对BP神经网络初始权值和阈值难以确定的不足,利用一种全新的仿生群体智能算法--群居蜘蛛优化（SSO）算法优化BP神经网络初始参数,提出了SSO-BP评价模型,并通过6个高维复杂函数对SSO算法进行验证,且与粒子群优化（PSO）算法进行对比;最后,利用SSO-BP模型对实例进行水资源可再生能力评价。结果表明：① SSO算法具有较好的收敛精度和全局寻优能力,可有效提高BP神经网络模型的预测精度和泛化能力。② 文山州各评价区域2014年水资源可再生能力处于最强与中等之间,符合区域现状。     

基于随机森林回归算法的水生态文明综合评价

参考国内已有研究成果,利用层次分析法从水生态系统和经济社会系统中遴选出24个指标,构建3个层次的水生态文明评价指标体系和5个等级的分级标准;采用随机生成和随机选取的方法在水生态文明评价等级标准阈值间构造训练样本和检验样本,建立基于随机森林回归算法的水生态文明评价模型,并构建径向基神经网络模型作为对比模型,利用平均相对误差绝对值等3个指标对模型性能进行评价。以文山州为实例进行水生态文明综合评价分析,结果表明:基于随机森林回归算法的水生态文明评价模型3个评价指标均优于径向基神经网络模型,具有评价精度高、泛化能力强、收敛速度快、稳健性能好以及调节参数少等优点;文山州2015年、2020年和2030年水生态文明评价结果分别为"基本和谐"、"和谐"和"理想状态"。     

基于混合核SHTS-SVM的年径流预测

为提高年径流预测精度,利用同热传递搜索(SHTS)算法对混合核支持向量机(SVM)关键参数和混合权重系数进行优化,提出混合核SHTS-SVM年径流预测模型。通过6个不同维度的标准测试函数对SHTS算法进行仿真验证,并与当前寻优效果较好的教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法进行对比验证。利用两个年径流预测算例对混合核SHTS-SVM模型进行实例验证,并与多项式核SHTS-SVM、高斯核SHTS-SVM及SHTS-BP模型预测结果进行对比。结果表明:SHTS算法寻优精度优于TLBO、GWO优化算法,具有较好的极值寻优能力和稳健性能。混合核SHTS-SVM模型综合了多项式全局核函数和高斯局部核函数二者优点,在预测精度、泛化能力等方面均优于对比模型,具有较好的实际应用价值。     

云南省水安全区域类型识别TSA-PP模型及应用

为科学识别云南省16个州市的水安全区域类型,提出了树-种算法(TSA)-投影寻踪(PP)识别模型。选取了4个典型测试函数对TSA进行仿真验证,并将验证结果与人工蜂群(ABC)算法、布谷鸟搜索(CS)算法等6种算法的仿真结果进行了对比。以云南省为研究对象从水资源条件、经济社会条件和水环境条件中遴选出了27个指标构建区域水安全类型识别指标体系和分级标准,在各分级标准阈值间采用随机内插的方法生成样本;同时,构建了基于水资源、经济社会和水环境条件的投影指标函数,并分别采用TSA搜索最优投影向量,计算云南省内各州市的综合投影值以及各分级标准阈值的投影值,然后利用分级标准阈值投影值对各行政区的水安全区域类型进行识别。结果表明:TSA寻优精度优于ABC、CS等6种算法,具有较好的收敛精度、极值寻优能力和收敛稳健性能。TSA-PP模型对云南省各州市的水安全类型识别结果为:昆明市、玉溪市为"中度缺水-较发达-中等"型;楚雄州、大理州为"严重缺水-中度发达-较差"型;西双版纳、迪庆州为"中度缺水-中度发达-中等"型;丽江市为"严重缺水-中度发达-中等"型;德宏州为"轻度缺水-中度发达-中等"型;怒江州为"轻度缺水-中度发达-较差"型;其他州市被识别为"中度缺水-中度发达-较差"型。     

基于主成分分析法的城市人水和谐度评价

为综合评价城市人水和谐度,从水资源、生态、社会、经济4个方面建立了评价指标体系,采用基于Spass软件的主成分分析法构建了城市人水和谐度评价模型,对北京市2011-2016年的城市人水和谐度做出评价,并与投影寻踪法计算结果进行比较。计算结果表明:北京市城市人水和谐度呈现总体上升的趋势;通过主成分分析,表明北京市应重点从社会、经济方面提高城市人水和谐度,与北京市实际情况相符;该评价模型具有合理性和可行性。     

基于正态云模型的人水和谐度评价

为综合评价区域人水和谐度,从水系统健康、人文系统发展、人水系统相互协调3个方面选取16项指标构建区域人水和谐度评价体系,确定评价指标分级标准,建立基于正态云的人水和谐度评价模型;模型采用博弈论法确定指标综合权重,利用正向云发生器确定指标隶属度,通过最大隶属度原则判断和谐度等级。采用该模型评价宿迁市2013-2017年人水和谐度,评价结果显示宿迁市历年人水和谐度总体呈上升趋势,部分不和谐指标存在较大的提升空间,与其实际情况相符,表明所建立的评价模型合理可行。评价结果及相关建议有助于进一步协调宿迁市人水关系。     

塔里木河流域人水和谐探讨

人水和谐是构建和谐社会中人与自然和谐的重要内容,主要表现为水系统健康、社会经济发展、人水系统协调三方面。本文以人水和谐评价三准则(即健康、发展、协调)来分析塔里木河流域人水系统的和谐关系,指出存在的问题,即塔里木河流域生态遭到破坏、干流水质稍差、利用水效率不高、用水保障及水能开发不足。塔里木河流域必须从流域角度全方位系统着手才能实现人水和谐。     

人水和谐论及其应用研究总结与展望

人水关系是人类与自然界关系中最重要的关系之一,人水和谐是人类追求的一种理想的人水关系,人水和谐论是研究人水和谐问题的一个新理论方法,系统总结人水和谐论的发展历程和主要内容对推进生态文明建设具有重要意义。本文在系统分析人水和谐论提出背景及研究过程的基础上,把人水和谐论的发展历程分为3个阶段,分别是萌芽阶段(2005年以前)、形成阶段(2006—2017年)和发展阶段(2018年以后)。在系统总结已有研究成果的基础上,提出人水和谐论体系框架,包括理论体系、方法论和应用实践,并对其主要内容进行系统总结,提出人水和谐的基本原理和判别准则;在此基础上,结合前期研究成果,展望人水和谐论的发展趋势和应用前景。为进一步开展人水和谐论的理论研究和应用实践提供参考。     

正弦余弦算法-投影寻踪水污染物总量分配模型

基于水资源禀赋条件、效率原则和尊重现状的原则,构建水污染物总量分配指标体系和水污染物分配投影寻踪(PP)模型。针对PP模型最佳投影方向难以确定的不足,利用正弦余弦算法(SCA)搜寻PP模型最佳投影方向,构建SCA-PP模型对云南省文山州壮族苗族自治州8县(市)水污染物控制总量进行分配。并通过6个典型测试函数对SCA算法进行仿真验证,仿真结果与蚁群优化(ACO)算法、模拟退火算法(SA)、文化算法(CA)、布谷鸟搜索(CS)算法和人工蜂群(ABC)算法进行对比。结果表明:(1)SCA算法寻优效果明显优于ACO、SA、CA、CS和ABC算法,具有模型简单、调节参数少、收敛速度快、寻优精度高、全局寻优能力强以及收敛稳定性与收敛可靠性好等特点。(2)SCA-PP模型水污染物控制总量分配结果符合区域经济社会发展和水污物染削减客观要求。模型及方法具有一定的可操作性和有效性,可为水污染物分配提供新的途径和方法。     

A Hybrid DPSR and Entropy-Weight-Based Uncertain Comprehensive Evaluation Method for Human-Water Harmony Assessment

Sustainable development on harmonious relationship between water and human beings has attracted considerable research attention. Human-water harmony (HWH) is closely related to complex systems that involve ecology, society and economy. Timely evaluation is necessary to promote the human-water relationship. A hybrid framework that uses a driving force-pressure-state-response (DPSR)-based evaluation index system for determining the HWH degree is proposed in this study. The index system covers multiple dimensional indicators that reveal the complete causal chain containing drivers and pressures of current water environment state promoted by the inner-outer factors in social activities and fundamental water management response measures. Evaluation of HWH is conducted on the basis of uncertain comprehensive evaluation (UCE)-originated method, in which weights are determined by introducing information entropy to eliminate the negative influence caused by subjectivity. And personal uncertainty that exists in the experts’ comments on each indicator is converted into uncertain variable. Meanwhile, the eventual assessment outcome is achieved via expected value technique. Lastly, a comprehensive evaluation case for HWH of Handan city in China and comparative analysis with the traditional UCE method are investigated to illustrate the feasibility and validity of the proposed method. The result indicates that the harmony degree is quantified as ‘ordinary harmonious’, which provides a reference for solving the harmonious development problem of the human-water relationship.