石梁河水库生态修复效果自适应评价算法研究

陶春梅，王建成，温江淯，崔浩林

(1.江苏省连云港市水利局,江苏 连云港 222000；2.南京市水利规划设计院股份有限公司连云港分公司,江苏 连云港 222000；3.连云港市市区水工程管理处,江苏 连云港 222000;4.连云港市临洪工程管理处,江苏 连云港 222000)

当前城市发展迅猛，而排污系统发展却相对滞后，导致湖氮、磷和其他污染物大幅增加，周边水库水质急剧下降，生物多样性下降，严重影响生态环境和居民生活健康[1- 3]，因此对此类生态环境展开生态修复并展开评价具有重要意义。当前国内外对次展开了相关研究[4]。

赵金召等[5]运用层次分析法，以复绿植被生态的适应性、绿化效果、经济性与应用潜力为准则层，选取11个指标，构建高陡岩质边坡矿山生态修复绿化效果评价体系;李舟等[6]用层次分析法对银西高铁宁夏段干旱区的植物物种进行选择和评价技术研究;史帅航等[7]以西南地区某矿产集采区为例，探索区内土壤重金属含量及其随流域迁移规律，分析区内土壤重金属潜在生态风险；王瑾[8]通过分析调查区生态环境现状，建立了相关生态保护修复体制。此外，还有部分学者基于组合权重法和定量评价方法对生态评价系统进行研究。

从以上文献分析可以得出，当前的生态评价方法大多都是基于复杂繁琐的数据计算，在评价效率方面十分不利，因此，本文开发了一种生态修复效果自适应评价算法，以石梁河水库生态修复工程为例，选取了高锰酸盐，氨氮和总磷三个分类指标，采用决策树自适应评价算法，以GB 3838—2002《地表水环境质量标准》和修正的Carlson营养状态指数为评价阈值对生态修复后的石梁河水库进行自动评价分析(2016—2019)。研究成果可为相关工程提供参考。

1 工程概况

石梁河水库90年代曾被水利部列为第二批全国重点病险水库之一，1958—1962年，石梁河水库建成，枢纽工程包括主坝、副坝各一座，设计流量4000m3/s泄洪闸一座，1120千瓦水电站一座，输水涵洞(闸)6座。石梁河水库建成后由防洪、灌溉功能演变为多功能综合性水库。根据淮委规划设计研究院1998年提出的《对石梁河新、老泄洪闸泄量分配的建议》，在正常年和50年一遇洪水、闸上水位分别是24.0和26.08m时，老闸泄量均为2500m3/s，新闸泄量分别为2500、3500m3/s;在100年一遇洪水、闸上水位26.81m时，老闸泄量3000m3/s，新闸泄量为3500m3/s;在2000年一遇洪水、闸上水位27.95m时，老闸泄量5000m3/s，新闸泄量为5131m3/s。

2 生态修复措施

2.1 生态田埂工程

石梁河水库(又名海陵湖)位于江苏省东海县石梁河镇北侧，本次采用生态田埂、果园生草技术，石梁河水库周边水系如图1所示。本次田埂工程主要是改变田埂高程：即加高10～15cm，从而将与降雨相关的地表径流控制30～50cm，进而从根源上有效防止污染的农田通过大部分中小降雨流入水库。此外，选取部分植物进行密集种植，分布在田埂的两侧，形成隔离带，这一举措能够有效阻截氮、磷养分损失，在产生地表径流时可以对残留农药进行固存，防止向水体迁移。

图1 石梁河水库周边水系图

2.2 生态沟渠

田间沟渠同时具备灌溉输水和田间排水两种功能。规划基于生态学原理，将原有的土质或三面光水泥沟渠改造成生态拦截沟渠。生态沟渠主要在田块间进行交错分布，由3部分组成：初沉池，泥硬质生态沟框架和生态植物。其中第一部分初沉池用于沉淀由于径流带来的农田颗粒物，并进行回收处理。初沉池通常安装在农田排水出口处，并连接至生态沟渠处。第二和第三部分(沟底、沟板)为水泥硬质板，并用钻机进行打孔，用于种植植物。该部分作用主要是形成过滤系统，滞留农田径流污染物，截流降雨形成的径流以及渗漏水中的氮、磷。

2.3 生态塘

规划区内的部分沟塘被村民用作鱼塘或种植水生经济作物，还有很多坑塘没有得到充分利用，有些甚至被作为养殖场动物粪便、生活垃圾的倾倒场所，严重影响水生态健康。规划采用多塘系统改善水生态环境，多塘系统是指由多个沉降塘或滞留塘组成并共同发挥生态净化功效的系统工程。沉降塘位于系统的前端，滞留塘位于系统的后端，沉降塘深度要大于滞留塘。多塘系统平面布置示意图如图2所示。

图2 多塘系统平面布置示意图

3 生态修复评价指标

3.1 水质质量

水质质量是生态修复结果的中套评价指标，本规划主要以高锰酸盐指数指数、氨氮、总磷作为评价项目，以GB 3838—2002为评价标准，水质评价方法采用单因子指数法评价。石梁河水库及入库河流水质评价采用Ⅲ类标准，标准限值见表1。

表1 水质评价标准限值

3.2 Carlson营养状态指数

由于造成库区富营养化的因素有很多，本文选取修正的Carlson营养状态指数对2016—2019年的综合营养状态指数进行比较分析，分级标准见表2。

表2 湖泊(水库)营养状态分级方法

4 自适应评价算法

本文采用的自适应评价算法为机器学习当中的决策树系统，能够自动根据输入数据和相应的阈值门槛进行评价分析。决策树模型是监督学习算法中比较经典的模型，会学习并回答将样本分成不同类别的一系列问题。每个问题都有一个二元答案，根据满足的条件，样本将被分配给树的左分支或右分支，并且分支中还可以包含分支；一旦学习了模型，就可以用图形表示一棵树的形状。基于树的模型既可以用于分类任务，也可以用于回归任务，因此可将它们描述为分类和回归树(CART)。其基本算法如图3所示。

图3 决策树基本算法

在树的构建过程中的每个阶段，决策树算法都会考虑所有输入变量，并选择类别之间可分性较高的变量。该算法将从根节点开始，在每个分支上再次查找最适合区别类别的样本特征并选作当前分支。但是，决定每次划分的最优特征可通过两种不同的方法来实现：熵的差异(称为信息增益)和基尼指数的差异(称为基尼增益)。这两种方法得到的结果通常非常相似；但基尼指数(以社会学家和统计学家的计算速度要快一些，所以本文采用基尼增益划分树。

5 评价算法应用结果

如图4所示2016—2019年石梁河水库水质监测数据，即本次分析的输入数据集，输入的分类指标包括高锰酸盐，氨氮和总磷，分析时只需将监测数据文件转为CSV.格式输入写好的程序即可，评价分类阈值见表1，水质评价结果见表2。根据输入数据和表2中结果，石梁河水库高锰酸盐指数浓度和平均浓度分别为2.75～5.20mg/L和4.00mg/L，100.0%达标；氨氮浓度最小0.05mg/L，最大0.71mg/L，平均浓度为0.34mg/L，达标率为100.0%，主要超标因子为总磷(0.13)。总磷浓度为最小0.02mg/L，最大0.18mg/L，最大超标倍数2.50倍，平均浓度为0.06mg/L，达标率为70.7%。

图4 2016—2019年石梁河水库水质监测数据

2016年石梁河水库水质良好，符合地表水Ⅲ类标准。2017年及2018年水质符合地表水Ⅳ类标准，为轻度污染，主要超标因子为总磷。2019年石梁河水库水质良好，符合地表水Ⅲ类标准。石梁河水库综合营养状态指数评价结果见表3。由富营养化评价结果可知，石梁河水库2016—2019年综合营养状态指数在富营养限值左右波动，2016年及2017年为中营养，2018年为轻度富营养，2019年为中营养。由以上评价结果可知，本文采用的决策树评价算法可以直接根据所选的生态监测指标，用程序直接分析所给阈值后的评价类型，避免了人工操作的繁琐，值得应用推广，部分代码接口如图5所示。

表2 石梁河水库2016—2019年水质评价结果

表3 石梁河水库综合营养状态指数评价结果

图5 部分代码接口

6 结语

当前的生态修复评价过程复杂繁琐，在评价效率方面十分不利。本文为提高评价效率，以石梁河水库生态修复工程为例，选取了3个分类指标，采用决策树自适应评价算法对生态修复后的石梁河水库进行自动评价分析(2016—2019)。结果表明，2016年石梁河水库符合地表水Ⅲ类标准，2017年及2018年水质符合地表水Ⅳ类标准，2019年符合地表水Ⅲ类标准。此外，石梁河水库2016年及2017年为中营养，2018年为轻度富营养，2019年为中营养，自动评价结果与公式计算结果一致。因此，本文采用的评价算法可以直接根据生态监测指标实现了评价自动化，准确度高，值得应用推广。