基于模糊数学的景区村落生态环境评价技术研究

王 博，万 春,周 松，罗 超，戚 燕，郭 晨，冷 明

基于模糊数学的景区村落生态环境评价技术研究

王 博1，万 春2,*周 松3，罗 超4，戚 燕5，郭 晨1，冷 明1

(1. 井冈山大学电子与信息工程学院，江西，吉安 343009；2.井冈山国家级自然保护区管理局，江西，井冈山 343600；3. 井冈山大学商学院，江西，吉安 343009；4. 井冈山大学现代教育技术中心，江西，吉安 343009；5. 井冈山大学护理学院，江西，吉安 343009)

针对井冈山大井旧居溪水水质现状，根据建立的景区村落生态环境的评价评价指标体系、确定评价决策集，建立模糊判断矩阵得到评价指标权重，选取DO、BDO5、CODMn、酚、CN五个主要评价因子，建立评价子集和隶属函数，并计算出隶属度，最后再通过确定各评价指标隶属度构建评价决策矩阵，最终得出井冈山大井旧居溪水水质对I类水的隶属度最大，实验证明该评价技术是可行的，并且准确度较高。

生态环境；评价技术；模糊数学；指标体系

0 引言

全国各景区村落的环境问题日益突出，学术界对此的研究也愈加完善。自马世骏、王如松提出社会-经济-自然复合生态系统理论以来，我国各类生态环境系统的应用研究取得了长足进步。许多学者对于生态环境安全问题的不同方面进行了研究。如文献[1]中的生态系统服务评价研究，文献[2]提到的人口、资源、经济、环境协调发展研究，文献[3]中的生态环境与保护研究。但是，以生态平衡、自然保护、永续利用等作为生态安全系统的基本表达，对生态环境进行评价技术研究的并不多。并且已有的针对旅游对于景点的生态环境影响的量化研究，无论是开展研究的旅游区域类型的代表性，还是学术研究项目和论文总量，都远远滞后于我国蓬勃发展的旅游业。

井冈山区域地处罗霄山脉中段，作为亚热带植物原生地之一属亚热带季风气候区。井冈山区域，植被类型多种多样，共有12个植被型、92个植被群系，并具有全球同纬度迄今保存最完整的7000多公顷原始次生林和被联合国环境规划署誉为全世界仅有的亚热带地带性植被，孕育了大面积的亚热带森林生态系统和丰富的动植物资源，素有“第三纪型森林”和“亚热带绿色明珠”之称。改革开放以来，井冈山作为绿色家园，以生态旅游为主线，以丰富的绿色生态资源为依托的综合开发已经确定为井冈山区域重要的社会、经济、文化发展战略，经济获得了快速发展，城市变化日新月异。然而，由于游客的大量涌入、长期缺乏统筹协调的有效机制和科学的景点生态环境监测与预警，使得井冈山景点的局部地区植被遭到破坏、水源涵养能力下降、污染源不断增加、水质呈恶化趋势、生活污染问题日益突出、面源污染日益加重[5]。

因此，为了保护井冈山景区村落的生态旅游资源，加强在资源开发利用中对于生态环境保护技术的研究显得尤为重要。通过建立井冈山景区村落生态环境评价系统，可以对井冈山的生态环境进行综合分析与预警，为井冈山旅游经济的和谐发展保驾护航。

1 井冈山景区村落生态环境评价方法构建

景区村落生态环境预警是一项十分复杂的系统工程，要考虑的因素非常多，而各要素之间的相互作用关系难以直接用精确的量来衡量，具有明显的“模糊性”特征，在这种复杂的情况下，若仍采用初始的模型计算，往往得不出有意义的评价结果。因此，我们从影响景区村落环境质量综合各要素间相互作用关系的复杂性和环境质量评价的差异性出发，尝试运用模糊综合评价方法，对井冈山景区村落的生态环境质量进行评价，目的是为井冈山景区村落优化景区村落生态环境提供科学的决策依据。

1.1 井冈山景区村落生态环境的评价主要步骤

Step 1 井冈山景区村落生态环境的评价指标体系构建；

Step 2 井冈山景区村落生态环境的评价决策集确定：

Step 3 井冈山景区村落生态环境的评价指标权重子集的确定；

Step 4 井冈山景区村落生态环境的评价各评价指标隶属度的确定，构建评价矩阵；

Step 5 井冈山景区村落的生态环境质量的模糊综合评价。

1.2 构建井冈山景区村落生态环境的评价指标体系

首先根据目前城市发展和旅游学科的研究文献和国家有关政策、文件，全面选择尽可能多的指标和出现频率较高的指标，然后进行重复指标或相近指标的筛选，对指标进行调整和重组。选择有效的评价指标，构建一套比较合理完整的指标体系是正确评价井冈山景区村落生态环境的前提和基础。

由于影响井冈山景区村落生态环境的因素很多，因此在选择评价指标时，要突出重点，选择主要的有重要影响的指标。本文在征求专家意见和参考有关文献资料的基础上，结合井冈山景区村落的实际情况，构建井冈山景区村落生态环境评价指标体系(表5)。

表1 井冈山景区村落生态环境评价指标体系

1.3 井冈山景区村落生态环境的评价决策集确定

决策集 ={很好/无预警，较好/无预警，一般/无预警，较差/橙色预警，很差/红色预警}。

1.4 井冈山景区村落生态环境的评价指标权重子集的确定

评价因子权重的确定是关键的一步，它直接影响评价结果的合理性[7]。在模糊综合评价中，常见的确定权重的方法有主观经验判断法、专家征询法或专家调查法、评判专家集体讨论法、层次分析法等。本文采用层次分析法，确定评价要素指标的权重系数。首先制定咨询问卷，向有关专家征求意见，建立比较判断矩阵，根据专家的评判得分，借助计算机对有关数据进行处理，从而得到井冈山景区村落生态环境各评价指标的权重。

1.5 井冈山景区村落生态环境的评价各评价指标隶属度的确定，构建评价决策矩阵

通过各层次专家打分，根据rij=dij／d(i=1,2,…,n：j=1,2,…,n) 得出各评价指标的隶属度，其中dij代表第j位专家对评价指标B(i)或C(i)对应于评判集V的评判结果；n代表不同级别评价指标数量；d代表评价专家总数；然后根据各评价指标的隶属度rij，构建相应的评价决策矩阵。

1.6 井冈山景区村落生态环境质量的模糊综合评价

① 单要素模糊评价

对评价因素Ci，根据模糊决策矩阵R(Ci)和权重A(Ci)，计算单要素模糊评价Ci=R(Ci)·A(Ci)。

②一级模糊综合评价

对模糊决策矩阵R(Bi)及评价指标权重子集A (Bi)，根据模糊合成运算(Bi)= R(Bi)·A (Bi)计算一级模糊综合评价的评判矩阵Bi。

③二级模糊综合评价

根据一级模糊综合评价结果Bi构造矩阵R(B)，对模糊决策矩阵R(B)及评价指标权重子集A(B)，根据模糊合成运算A= A(B)•R(B)，计算二级模糊综合评价的评判矩阵A。

3 建立模糊数学评价模型

基于篇幅限制，本节以建立井冈山水质质量评价模型为例，介绍模糊数学模型的具体建模方法与步骤。

3.1 建立模糊综合评价集

由于水体污染度是一个模糊概念，所以评价污染程度的分级标准也具有模糊的特征。根据地表水环境质量标准（GB3838-2002），把井冈山市地表水分为5个等级（见表6），即评价集为V={I，II，III，IV，V}。

3.2 建立评价因子集

选取6个参数作为评价因子，即U={高锰酸盐指数、生化需氧量、石油类、氨氮、总磷、氟化物}。

3.3 建立隶属函数

在U和 V给定之后，对U上的每个单项指标进行评价，评价因子（各环境因素）与评价集（各评价标准）之间的模糊关系可用模糊矩阵R来表示。

R=(rij)n×m，rij∈[0，1]，R为单因素评判矩阵，（U，V，R）构成一个综合评判模型，根据模糊关系的定义rij表示第i个评价因子对第j个评价等级的隶属度。因此模糊关系矩阵R中的第i行，Ri1=(ri1,ri2,…,rim)，i=1,…,m实际上代表了第i个因子对各级环境质量标准的隶属度；而模糊关系中的第j列Rj=(r1j,r2j,…rnj)，隶属度可通过隶属函数的计算获得，ui属于第j级水质的隶属函数为：

即通过隶属函数求出单项污染因子对各分级标准的隶属度矩阵R。

4.4 计算隶属度和权重

用因子污染贡献率计算法求出各因子权重隶属度，并将各单项权重归一化，由此得到权重模糊矩阵：

A=[a01,a02,…,a0i,…,a0n]，计算方法如下：

其中ai表示表示单因素u在所有因素中的权重系数（即各单项指标对总体污染作用的权重大小）。Ci为第i种评价因子实测浓度，Si为第i中评价因子五个标准级的算术平均值。

4.5 模糊矩阵复合计算

由前面得到的权重模糊矩阵A和模糊矩阵B（所谓模糊矩阵R就是隶属度矩阵）进行复合计算可得出总体对于各级水的隶属度，即综合评价指数B=A⊙R，记B=（b1,b2,…,bm），B为模糊综合评价结果，它是V上的一个模糊子集，这个结果是归一化的。根据评判结果，取B=max(bi)i=(1,2,…,m)，即得到相应的综合评价等级。

5 实例应用

现以井冈山大井（旧居溪水）水质监测为例，将模糊数学评价法应用在环境质量评价中的过程进行阐述。根据井冈山市环境监测中心站对井冈山大井历年水质监测的实际情况，选取DO、BDO5、CODMn、酚、CN五个主要评价因子。

5.1 建立评价因子的分级系统

井冈山大井水质分级系统如表2所示

表2 井冈山大井水质分级系统 单位mg/l

5.2 建立评价子集

U=|DO,BOD,CODMn,酚,CN|

V=|I级水,II级水,III级水,IV级水,V级水|

其中U为评价因子各单项指标的集合，V为水质分级集合。

5.3 建立隶属函数

根据U、V，建立每种评价因子相应于不同级别的隶属函数表达式：

I类水：

II类水：

III类水：

IV级水：

V级水：

式中i=1,2,3,4,5表示各个评价因子（指污染因子）。由于DO不是污染物，其值越大越好，在建立DO不同级别的隶属函数时，上述公式中的“大于”改为“小于”，“小于”改为“大于”即可。

5.3 计算隶属度

计算各个评价因子对不同级别的隶属度，个评价因子隶属于个级别的隶属度构成模糊矩阵。

根据各个评价因子实测浓度，结合各隶属函数表达式，求算出相应的隶属度，结果见表3。

表3 各个评价因子对不同水质级别的隶属度（浓度单位：mg/l）

用模糊矩阵表示，可以写成：

根据本文4.4中的权重计算公式，可以计算出各评价因子的权重值见表4。

表4 各评价因子权重值

5.4 得出评价结果

即：井冈山大井水质对I类水、II类水、III类水、IV类水、V类水的隶属度分别为0.42、0.19、0.05、0.13、0。大井水质对I类水的隶属度最大，故应属于I类水。

6 结束语

井冈山景区村落生态环境监测与预警系统的主要作用在于根据生态环境的监测数据，对于井冈山景区村落的环境影响因子、环境质量现状进行统计，分析形成原因，总结环境质量的变化规律，预测变化趋势，最终将模糊数学方法应用与井冈山景区村落的生态环境监测与预警技术，并以水质监测为例，对该方法进行了评价分析。在分析中，考虑了水质分级界线的模糊性和污染因素的标准，因而能客观的反映水质状况。该方法简单易行，结果理想。

[1] 马世骏,王如松.复合生态系统与持续发展[M].北京: 科学出版社,2005.

[2] 王如松. 资源、环境与产业转型的复合生态管理[J].系统工程理论与实践,2003,24(2):32-34.

[3] 赵景柱.基于可持续发展综合国力的生态系统服务评价研究[J].系统工程理论与实践,2007,30(1):88-90.

[4] 李军,聂云峰,夏斌.井冈山市土地利用变化及生态环境影响研究[J].安徽农业科学, 2010,14(4):123-125.

[5] 卢丽刚.井冈山红色旅游资源保护与开发的现状、问题及对策[J].井冈山大学学报:社会科学版,2010,31(6): 17-24.

[6] 吴玉光.环境监测预警体系建设研究[D].青岛:青岛大学,2011.

[7] 聂桂莲,郑霞.基于环境监测预警体系的构建努力提升环境监测水平[J].中国科技投资,2012,27(3):55-57.

[8] 王大明.生态环境突发公共事件监测系统[J].中国科技信息,2007,22(10):101-104.

[9] 王博,罗超.基于改进的BP神经网络的入侵检测研究[J].井冈山大学学报:自然科学版,2011,32(4):66-70.

[10] 王博,李东妹,罗超.基于小波神经网络的非线性系统工程安全性评价研究[J].井冈山大学学报:自然科学版,2010,31(3):78-82.

RESEARCH OF EVALUATION TECHNOLOGY ON SCENIC SPOT VILLAGE ECOLOGICAL ENVIRONMENT BASED ON FUZZY MATHEMATICS

WANG Bo1, WAN Chun2,*ZHOU Song3, LUO Chao4, QI Yan5, GUO Chen1, LENG Ming1

1. School of Electronics and Information Engineering, Jinggangshan University, Ji’an, Jiangxi 343009, China；2. Administration Bureau of Jinggangshan National Nature Reserve of Jiangxi, Jinggangshan, Jiangxi 343600,China;3. School of Business, Jinggangshan University, Ji’an, Jiangxi 343009, China 4. Center of Modern Education Technology, Jinggangshan University, Ji’an, Jiangxi 343009, China；5.School of Nursing，Jingangshan University, Ji`an, Jiangxi 343000, China)

According to the water quality evaluation in Jinggangshan Dajing house and the scenic village of ecological environment evaluation index system, we determine the evaluation decision set and build fuzzy judgment matrix to get the evaluation index weight. Furthermore, we also select DO, BDO5, CODMn, phenol, CN five main evaluation factors to establish the evaluation set and membership function. We also calculate the membership. Finally, we construct the evaluation decision matrix by determining the degree of membership of each evaluation index. We can draw a conclusion that Jinggangshan Dajing house water quality on I class of water the maximum membership degree. Experiments show that the evaluation method is effective and feasible, and its accuracy is high.

ecological environment; evaluation technology; fuzzy mathematics; index system

X821

A

10.3969/j.issn.1674-8085.2014.03.013

1674-8085(2014)03-0059-05

2013-12-09；

2014-01-11

国家科技支撑计划项目（2012BAC11B03）；

王 博(1980-)，男，江西吉安人，讲师，硕士，主要从事生态环境监测与预警技术等研究(E-mail:woboxp@126.com)；

万 春(1976-)，男，江西井冈山人，中级，主要从事环境监测、保护管理研究(E-mail:wanchun@126.com)；

*周 松(1964-)，男，江西吉安人，教授，硕士，主要从事市场营销，区域生态环境监测与预警技术等研究(E-mail:zhousong@jgsu.edu.cn)；

罗 超(1981-)，男，江西吉安人，高级实验师，主要从事计算机算法分析研究(E-mail:luochao6668@163.com)；

戚 燕(1981-)，女，江西吉安人，讲师，硕士，主要从事计算机应用技术研究(E-mail:121237861@qq.com)；

郭 晨(1979-)，男，江西泰和人，副教授，博士，主要从事基于计算机的区域生态环境监测与预警技术等研究(E-mail:519670255@qq.cm)；

冷 明(1975-)，男，江西高安人，副教授，博士，主要从事算法分析设计、基于计算机的区域生态环境监测与预警技术等研究(E-mail: (467030944@qq.com)。