水源保护区清洁小流域治理智能决策系统

邵红艳，张仁贡

(1. 浙江省金华市农村水利管理处，浙江 金华 321000；2.浙江禹贡信息科技有限公司，杭州 310009)

2010-2012年中央1号文件连续三年提到要建设生态清洁型流域，在水源保护区开展监测评价是生态清洁小流域治理的一项重要内容。近些年来，国内外诸多机构和学者在生态清洁小流域的治理理论、指标体系构架、评价技术等方面做了大量的研究工作， 尤其是2006年基于“三道防线”[1]的流域综合治理新理念的提出，将小流域划分为“生态修复区、生态治理区、生态保护区”三道防线进行研究治理。从研究进展可知，目前迫切需要解决的问题有：①小流域治理内容复杂、影响因素多，需要结合现代的、系统的理论和方法，开展全面的科学的系统指标体系梳理和研究。②小流域治理评价指标体系具有多变性、关联性和模糊性，传统的评价方法很难适应评估的要求。③清洁小流域治理工程数量多，有待结合大数据、云计算和人工智能技术，开发智能决策系统。

本文将以清洁小流域治理三道防线理论为指导，以浙江省安吉县杭垓、永康市舟山溪、诸暨市孝四溪3个试点生态清洁小流域为研究对象，构建动态可拓的治理效益评价模型[2]，利用大数据技术、数据挖掘技术、互联网和物联网技术、人工智能技术等高新技术进行编程，提供基于GIS图形化的可视效果界面，开发一款水源保护区清洁小流域治理智能决策系统。

1 总体框架构建

对一个信息系统而言，系统的设计非常重要，这里包括总体框架设计、建模、模型求解方法、组件设计、数据库设计等方面。

总体框架如图1所示，从图1可知，可以为单个或者多个生态清洁小流域治理开展智能评价和决策，通过B/S的互联网结构模式和现地物联网采集装置，由小流域治理多维特性数据库采集组件触发采集流域治理指标、流域环境特性、流域治理目标等数据，形成生态清洁小流域治理评价多维特性数据库，流域专家(如工程建设、管理、环保、行业主管部门等)的知识通过优化抽象和存储，生成小流域治理的专家库和知识库。通过数据挖掘机、多目标可拓评价下指标权重动态修正I/O智能触发器、智能评价计算机组件、智能推理机等模块，利用多维特性数据库和治理专家知识库分析推理出流域治理效益评价结果和决策方案，以GIS图形化直观展示，通过局域网、移动互联网、公域互联网等实现特性数据、专家知识和决策成果的共享。

图1 总体设计方案图

2 流域治理评价多维特性数据库

目前虽然小流域的数据比较齐全，但是小流域的一些指标评价标准不够完善，随着清洁流域治理智能决策系统紧锣密鼓的进行，实现了小流域治理工程管理的网络化和信息化[9]，这为建立多维约束特性匹配数据表创造了条件。由于小流域治理后的社会特性、经济特性、生态特性等数据不完善，无法直接从WEB型清洁小流域治理工程管理系统基本数据库中获取，故无法匹配多维约束特性的确切关系，但可以通过外部数据库等，建立不确定模糊匹配特性模型，如图2所示。

图2 多维约束特性匹配数据流设计方案图

从图2可知，小流域治理效益评价多维特性数据库的基本数据表将主要存储由WEB型智能系统获取的先验数据，确定型特性数据表将存储小流域工程特性、治理特性、自然气候特性等确定型数据，不确定型特性数据表将存储经济指标特性、社会指标特性、生态指标特性等模糊不确定型数据，维护计划表存储小流域治理工程维护月计划和年计划信息，而多维约束特性匹配数据表将存储确定型数据和不确定型数据的匹配模型。确定型特性数据由工作站工作通过数据挖掘自动输入，也可以通过操作员手工输入。由于不确定型特性数据表是记录动态不确定数据，其共同的特征是每项数据记录都具有时域特性，以便时窗驱动器通过I/O匹配触发器调动时窗驱动周期内的时域数据。I/O匹配触发器将负责数据的输入与输出，输入数据由WEB型智能配置系统中的同步时钟结合时域数据后存储到相应数据表中，输出数据通过反馈校正器用于时窗优化模块的初始化，数据输出频率由时窗驱动器的驱动周期确定。

3 智能化组建研发

水源保护区清洁小流域治理智能决策系统的组件有智能I/O触发器、多目标生态清洁流域可拓评价计算机组件、智能推理机、数据挖掘机、专家知识抽象优化数据存储组件、多维特性指标数据采集组件等，由于限于篇幅，本文着重介绍智能I/O触发器、多维特性指标数据采集组件、多目标生态清洁流域可拓评价计算机组件等核心组件的开发。

3.1 智能I/O触发器

I/O匹配触发器是WEB型清洁小流域治理智能决策系统基本数据库和流域治理效益评价多维特性数据库的数据桥梁，WEB型清洁小流域治理智能决策系统设置临时表，当有瞬时特性数据、实时特性数据和维护计划数据等不确定数据改变临时表时，一方面将通过数据挖掘函数作用于存储过程，更新流域治理效益评价多维特性数据库的特性数据表。另一方面通过I/O数据接口，相应匹配瞬时特性数据变化事件和维护计划变化事件，通过事件触发器，作用于数据存储过程。数据存储过程在执行过程中，通过I/O数据接口调用环境预测数据库的关系图、函数、视图、规则等数据模块，不断通过I/O数据接口更新修正环境预测数据库的匹配表。I/O匹配触发器设计原理如图3所示。

图3 基于动态数据修正机理的I/O智能触发器原理图

3.2 多维特性指标数据采集组件

该组件所采集的数据构建遵循《水土保持综合治理效益计算方法》(GB/ T15774-2008)、《生态小流域治理建设技术导则》(SL534-2013)等规范，采用理论推导法、专家选取法、文献频数法、主成份分析法等[3]，在诸多机构和学者研究基础上，采集了19个指标数据构架了评价指标体系[4]，如表1所示。

表1 水源保护区生态清洁小流域治理评价指标体系(R)

3.3 多目标生态清洁流域可拓评价计算机组件

多目标生态清洁流域可拓评价计算机组件的核心计算模块为可拓评价模型和计算，包括可拓关系物元模型、关联度法权重确定模型、评价计算流程等。

(1)可拓关系物元模型。可拓关系物元建模方法是近年来可拓学的最新成果[5]。综合了物理论的形式化表达方法，并着力探讨不同物元模型之间的耦合关系，因此在模型表达、模型分解和模型解耦方面，相比于传统评价模型方法，具有动态性、拓展性、抽象性等优点。

(2)关联度法权重确定模型。物元模型确定后，下一步就要进行关联因子及权重的确定，权重的确定有标准差法、满意度度法、专家打分法等[6]。本研究结合可拓权的理论，采用关联度法。

①可拓距。设x0为实数域中的任一点，X0∈为实数域上的任一区间，称：

ρ(x,X0)=|x-(a+b)/2|-(b-a)/2

(1)

为点x0与X0∈区间之可拓距。其中既可是开区间，也可以是闭区间，还可以是半开半闭区间。

一般地，设X0∈，X∈，且X0∈X，则点x关于区间X0和X组成的区间套的位置规定为：

D(x,x0,X0) =ρ(x,X)-ρ(x,X0)

(2)

D(x,X0,X)就描述了点x0与X0和X组成地区间套的位置关系。

②关联函数。在可拓距的基础上，建立了如下的关联函数：

k(x) =ρ(x,X0)/D(x,x0,X0)

(3)

其中X0∈X，且无公共点用于计算点和区间套的关联程度[7]。

式(3)的关联度k(x)取值在(-∞，+∞)之间。当 和 取相同的区间时，k(x)在(0，1)间取值，这时的关联度表征着 与标准取值区间 的关联程度。这样，就可以将k(x)的值作为综合评判的权重。

可以定量地分析出不同物元间的关联函数值，进而根据关联权重值k决定该物元与理想物元的相容程度。k<0，表示两物元处于相斥关系；k=0，表示两物元处于相容关系；k>0，表示两物元处于关联关系。

在图4关系物元的网状模型[8]中，图4中的字母含义参见表1。图中处于同一层级的物元表示其重要性赋值依据专家的打分而定，权重离散化后，以上19个指标的扁平化(既不考虑各个物元间的关系属性)权重和为1。采用关系物元间的关联权重定义方法，从不同物元间属性的关联函数着眼，建立不同物元属性下(也就是量纲可以不同)的关联关系。

图4 基于物元的关联度法权重确定模型

综合考虑赋分值c和关联权重值k，即将二者进行和积计算，将计算结果归一化后，按照分数判断该工程所处等级L。

L=sum(c×k)

(4)

(3)评价计算机流程。建立了小流域生态指标的关系物元模型后，既可对候选区域生态指标进行可拓综合评价，其具体计算机流程如图5所示。

图5 可拓评价关系物元模型评价流程

4 案例研究

本文取浙江省安吉县杭垓清洁小流域治理工程、诸暨市孝四溪清洁小流域治理工程、永康市舟山溪清洁小流域治理工程开展研究工作，笔者在开展不同程度的生态指标搜集工作基础上，建立可拓评价模型，并通过决策系统自动评价和决策。

4.1 工程介绍

安吉县杭垓清洁小流域治理工程(N1)位于杭垓镇南侧，小流域内溪流主要河道为唐舍港，下游为赋石水库，总面积49.55 km2，现有水土流失面积5.94 km2。2009年作为生态清洁小流域建设试点项目开展治理。治理工程主要包括水土流失综合治理、生态修复工程、河道综合整理工程、人居环境综合整治工程、生态农业建设工程、植物缓冲带建设工程、生态移民工程、监测评价工程等。

诸暨市孝四溪清洁小流域治理工程(N2)位于诸暨市以东的东白山麓，地处陈蔡水库上游，流域面积 39.26 km2。孝四溪小流域属于水力侵蚀为主的类型区。水土流失面积16.66 km2，占土地总面积的 42.44%。治理措施包括小流域治理、生态修复工程、河道综合治理工程、人居环境综合整治工程、生态农业建设工程、面源污染治理工程等。

永康市舟山溪清洁小流域治理工程(N3)位于永康市东南的舟山镇境内，地处杨溪水库上游，流域面积 50.71 km2。小流域属于水力侵蚀为主的类型区。水土流失面积14.28 km2，占土地总面积的 28.16%。治理措施主要分生态修复区采取封育治理和管护两项措施；生态治理区采取低丘红壤治理、退耕还林还草、废弃矿山开采裸露面治理、节水灌溉与坡面水系调整工程、垃圾处置、污水处理、农村人居环境整治、生态农业等八项措施；生态保护区采取河道生态护岸、修建拦沙曝气坝、清污清淤等措施；建设人工湿地等措施。

4.2 物元量域区间的确定

将3个案例工程，按照表1中的指标体系整理成各个指标量值域的计算区间，如表2所示，根据不同指标定性定量关系的不同，选用标准差法和关联度法，建立关联函数。

沟口水质分类的评价流程与总的指标流程相同，即首先按照专家打分的权重进行划分。本课题中，沟口水质指标未出现较大的容差值，因此可以采用专家打分的方法，确定3个工程的水质等级为Ⅳ、Ⅲ、Ⅲ(见表3)。若出现容差值大于5%的情况，进行多权重判断，决定其归类。对于评级标准采用就低的原则，即6个指标中最低的评级标准作为判断标准。最后将该指标按满意度权重划分标准进行评价。具体地说，就是将沟口水质指标划分为4个等级：不合格，良好，中等和优秀，如表4所示。

表2 3个案例工程的评价指标物元的量域区间

注：①居民生态满意度指标R21将按照基于可拓距的关联度法进行计算；②沟口水质指标将按照表3进行评价。

表3 沟口水质分类

表4 沟口水质指标评价等级

4.3 关联度法权重确定

为了对小流域生态指标进行综合评价，应先确定在各个指标上对管理模式的期望要求。例如，水土流失治理程度C32是取值为有限区间的增益型指标，用户要求值为[60%，100%]，而候选段为[60%，75%]，因此土地利用率的经典域X0为[60%，75%]，节域X为[60%，100%]。

建立不同评价指标的经典域和节域如表5所示。

表5 指标经典域和节域

利用公式(5)通过节点域的上下许用边界和期望值，得到每个指标变量的最优值如表6所示。综合权重为0.520，0.292，0.188。

表6 被测流域评价指标分布情况

4.4 决策系统自动评价结果

自动计算结果界面如图6所示。由此可得，安吉县杭垓清洁小流域工程综合评价指标最优，可作为推荐的示范工程。

图6 智能决策系统评价结果界面

5 结 语

通过浙江省安吉县杭垓清洁小流域治理工程、诸暨市孝四溪清洁小流域治理工程、永康市舟山溪清洁小流域治理工程的实践计算表明，计算结果符合工程实际，评价结果可信度较高。因此，在小流域生态评价中引入关系物元、关联函数权重，以及多权重分析方法，是一种处理小流域生态多目标评价中一种行之有效的方法，结合现代技术的决策系统，提高了决策效率和应用效益。水源保护区清洁小流域治理可拓评价模型及智能决策系统还有很多不完善的地方，例如评价指标体系需要进一步完善、模型中未涉及到模糊不确定因素、试点案例样本数目尚且不够多等缺点，笔者将在以后的工作中不断升级评价模型及智能决策系统，并在区域内加强试点验证应用，以便向全国推广应用。