基于平均联系数和三角模糊数的堤防干扰区生态健康评价

王诗韵; 董增川; 张璐; 贾晴雯; 徐伟; 陈左杰; Shi-yun WANG; Zeng-chuan DONG; Lu ZHANG; Qing-wen JIA; Wei XU; Zuo-jie CHEN

中国农村水利水电 ›› 2021 ›› (10) : 92-96,104.

水环境与水生态

基于平均联系数和三角模糊数的堤防干扰区生态健康评价

作者信息 +

Ecological Health Evaluation of Dike Interference Area Based on Average Connection Number and Triangular Fuzzy Number

Author information +

稿件信息 +

摘要

堤防工程是防洪减灾的有效手段，考虑到堤防工程建设中可能带来的水土流失等生态问题，进行生态健康评价对于生态修复目标确定有重要意义。建立了基于平均联系数的和三角模糊数的堤防干扰区生态健康评价模型，将基于离散值的联系数和基于连续值的联系数耦合得到平均联系数，在优化后的联系数表达式中引入三角模糊数定量表示差异度系数，以描述相邻等级之间的模糊性。将该模型运用于黑龙江干流堤防的典型标段，结果表明：第5标段的生态健康状况最差，第1标段在堤防建设前后生态健康等级变化最大，而影响堤防生态健康的主要因子为有效土层厚度和植被覆盖率。该模型对类似水利工程建设干扰区的生态健康评价和生态修复指导具有推广应用价值。

Abstract

Dike engineering is an effective method for flood control and disaster mitigation. Considering the potential ecological problems such as water loss and soil erosion brought by dike construction， the ecological health evaluation is of important significance to the determination of ecological restoration objectives. Based on the average connection number and triangular fuzzy number， an ecological health evaluation model in dike interference area is proposed. The average connection number is obtained by coupling the connection number based on the discrete value and the connection number dependent on the continuous value. In the optimized connection number expression， triangular fuzzy number is introduced to quantitatively express the difference coefficient， so as to describe the fuzziness between adjacent grades. The application of the proposed model in the typical dike bid sections in the main stream of Amur River shows that the ecological health condition in section 5 is the worst， and the ecological health condition after dike construction in section 1 displays the most evident changes. In addition， effective soil thickness and vegetation coverage rate are the main influencing factors. The model is valuable for popularized application in the ecological health evaluation and ecological restoration guidance on the interference area of the similar water conservancy project construction.

关键词

平均联系数 / 三角模糊数 / 生态健康评价 / 堤防干扰区

Key words

average connection number / triangular fuzzy number / ecological health evaluation / dike interference area

基金

国家重点研发计划项目“防洪-发电-供水-生态-航运多维目标协同竞争机制研究”(2016YFC0402209)

黑龙江省应用技术研究与开发计划项目(GZ16B035)

引用本文

EndNote

Ris (Procite)

Bibtex

导出引用

王诗韵 , 董增川 , 张璐 , 贾晴雯 , 徐伟 , 陈左杰. 基于平均联系数和三角模糊数的堤防干扰区生态健康评价[J].中国农村水利水电, 2021(10): 92-96,104

Shi-yun WANG , Zeng-chuan DONG , Lu ZHANG , Qing-wen JIA , Wei XU , Zuo-jie CHEN. Ecological Health Evaluation of Dike Interference Area Based on Average Connection Number and Triangular Fuzzy Number[J].China Rural Water and Hydropower, 2021(10): 92-96,104

0 引言

堤防工程在防洪、灌溉、发电等方面发挥重要作用^［1］，但堤防建设施工会对堤防沿线及周边生态环境产生不利影响。2015年黑龙江干流启动堤防建设工程，具有规模大、范围广、工期紧的特点，导致堤防建设带来的生态损毁尤为严重，因此科学评价堤防生态健康状况具有现实意义。

前人已经针对堤防评价工作开展了大量的研究，常用的研究方法包括：模糊综合评价法^［2］、灰色关联度分析法^［3］、BP人工神经网络法^［4］、模糊层次分析法^［5］、集对分析法^［6］等。堤防工程是一个变化复杂、充满不确定性因素的系统，因此集对分析方法被广泛应用于具有不确定性特征的堤防评价问题。刘亚莲等^［7］将集对分析理论运用在堤防工程安全评价中，构建了基于熵权的模糊集对分析安全评价模型；张文阳^［8］在集对分析基础上引入信息熵理论，对小凌河锦州市境内段堤防进行安全评价，利用三元联系数对样本中各指标做同一、差异、对立的集对分析；郭威等^［9］运用三元联系数的集对势判断堤防评价等级，并利用联系度的可展性，研究基于优异、劣异、优反、劣反标准的堤防安全综合评价改进方法。集对分析理论在堤防评价中得到了广泛应用，但仍存在着以三元联系数为主，无法区分同等级之间优劣程度的缺陷。

因此，本文首先提出堤防干扰区的概念，构建具有适用性的评价指标体系；将五元联系数优化为平均联系数，再引入三角模糊数定量表示联系数中的差异度系数，从而得到以区间数表示的生态评价等级，运用期望-方差排序使评价等级之间的界定更加精准。将该模型应用于黑龙江干流堤防，为堤防管理和生态修复工作提供理论依据。

1 生态健康评价体系

1.1 堤防干扰区

堤防干扰区主要是指堤防建设过程中被破坏或占用造成无法正常使用的土地。具体是指在堤防建设过程中因取土、弃渣等活动受到挖损、压占造成无法正常使用的土地。

通过临时用地等征地文件、施工现场场地布置图、GPS卫星定位系统等方法界定黑龙江干流堤防干扰区范围，总计面积为1 575.92 hm²。黑龙江干流干扰区属于大陆性气候，森林密布，山岭重叠，特征为自然条件多样、生态系统结构复杂、人与环境矛盾较为突出、生态环境脆弱。

1.2 评价指标

堤防建设工程中以挖损、压占、机械施工、废弃物处理等形式造成生态环境损毁，导致出现土壤侵蚀、农田破坏、植被破坏、水土流失、水质污染、空气质量下降的问题。考虑到区域性、系统性、易获取原则，根据黑龙江干流堤防干扰区特征和干扰机理，选取有效土层厚度、植被覆盖率、水土流失强度、水质达标率和空气达标率5个指标构建适用于黑龙江干流的生态健康评价指标体系，如图1所示。

图1 堤防干扰区生态健康评价指标体系

Fig.1 Ecological health evaluation index system of dike interference area

Full size|PPT slide

基于已有的国家、行业和地方规范和相关研究成果，将干扰区生态健康划分为5个等级：Ⅰ级—很健康；Ⅱ级—健康；Ⅲ级—亚健康；Ⅳ级—不健康；Ⅴ级—病态。各指标对应的评价标准值见表1。

表1 堤防干扰区生态健康评价标准

Tab.1 Evaluation criteria of ecological health in dike interference area

指标层	等级
指标层	很健康	健康	亚健康	不健康	病态
X ₁：有效土层厚度/cm	≥100	100~80	80~60	60~30	＜30
X ₂：植被覆盖率/%	≥50	50~40	40~35	35~30	＜30
X ₃：水土流失强度/（t·km^-2·a^-1）	＜200	200~2 500	2 500~5 000	5 000~8 000	≥8 000
X ₄：水质达标率/%	≥80	80~70	70~50	50~25	＜25
X ₅：空气达标率/d	≥340	340~330	330~300	300~250	＜250

采用层次分析法与主成分分析法相结合的组合赋权法计算各指标的权重

w_{i} (i = 1,2, \dots, 5)

，将主观赋权与客观赋权相结合，既克服了单一权重的片面性，又使综合评价更加合理、科学^［10］。

2 基于平均联系数和三角模糊数的堤防干扰区生态健康评价模型

在一般等级评价中，评价样本值与等级标准之间的关系表现为实数之间数值的连续接近程度或者落在不同等级上的数量，分别得到基于连续值和离散值的联系数。为优化联系数分量的合理分布、深入解析评价样本和等级的关联程度信息，运用最小相对熵理论将两种联系数耦合。在此基础上引入三角模糊数定量表示平均联系数中差异度系数的模糊性，从而提出基于平均联系数和三角模糊数的堤防干扰区生态健康评价模型，技术路线如图2所示。

图2 基于平均联系数和三角模糊数的堤防干扰区生态健康评价技术路线

Fig.2 Technical route of ecological health evaluation of dike interference area based on average connection number and triangular fuzzy number

Full size|PPT slide

步骤1：计算基于离散值的堤防干扰区生态健康评价联系数。将黑龙江干流堤防干扰区评价样本值与生态健康评价等级k组成一个集对，根据指标

X_{i}

的样本值

x_{i}, i = 1,2, \dots, 5

分别落在5个评价等级中的指标数目

n_{1}, n_{2}, n_{3}, n_{4}, n_{5}

的离散值，计算堤防干扰区生态健康联系数

u_{1}

。

\begin{array}{l} u_{1} = v_{10} + v_{11} I_{1} + + v_{12} I_{2} + v_{13} I_{3} + v_{14} J \\ = \sum_{i = 1}^{n_{1}} w_{i} + \sum_{i = n_{1} + 1}^{n_{1} + n_{2}} w_{_{i}} + \sum_{i = n_{1} + n_{2} + 1}^{n_{1} + n_{2} + n_{3}} w_{_{i}} \\ + \sum_{i = n_{1} + n_{2} + n_{3} + 1}^{n_{1} + n_{2} + n_{3} + n_{4}} w_{i} + \sum_{i = n_{1} + n_{2} + n_{3} + n_{4} + 1}^{n_{1} + n_{2} + n_{3} + n_{4} + n_{5}} w_{i} \end{array}

（1）

式中：

I_{1}, I_{2}, I_{3}

分别为偏同差异度系数、中差异度系数、偏反差异度系数，且取值在

[- 1,1]

；

J

为对立度系数；

v_{1 k}

为

u_{1}

的联系数分量；

w_{i}

为第

i

个指标的权重。

步骤2：计算基于连续值的堤防干扰区生态健康评价联系数^［11］。根据样本值

x_{i}

与评价等级标准的限值

s_{i k}

之间连续的接近程度信息，计算堤防干扰区生态健康联系数

u_{2}

。

若

x_{i} \in Ι

，则：

\{\begin{array}{l} u_{2 i 0} = 1, u_{2 i 1} = 1 - 2 \frac{S_{i 1} - x_{i}}{S_{i 1} - S_{i 0}}, u_{2 i 2} = - 1, \\ u_{2 i 3} = - 1, u_{2 i 4} = - 1 \end{array}

若

x_{i} \in Ⅱ

，则：

\{\begin{array}{l} u_{2 i 0} = 1 - 2 \frac{x_{i} - S_{i 1}}{S_{i 2} - S_{i 1}}, u_{2 i 1} = 1, u_{2 i 2} = 1 - 2 \frac{S_{i 2} - x_{i}}{S_{i 2} - S_{i 1}}, \\ u_{2 i 3} = - 1, u_{2 i 4} = - 1 \end{array}

若

x_{i} \in Ⅲ

，则：

\{\begin{array}{l} u_{2 i 0} = - 1, u_{2 i 1} = 1 - 2 \frac{x_{i} - S_{i 2}}{S_{i 3} - S_{i 2}}, u_{2 i 2} = 1, \\ u_{2 i 3} = 1 - 2 \frac{S_{i 3} - x_{i}}{S_{i 3} - S_{i 2}}, u_{2 i 4} = - 1 \end{array}

若

x_{i} \in Ⅳ

，则：

\{\begin{array}{l} u_{2 i 0} = - 1, u_{2 i 1} = - 1, u_{2 i 2} = 1 - - 2 \frac{x_{i} - S_{i 3}}{S_{i 4} - S_{i 3}}, \\ u_{2 i 3} = 1, u_{2 i 4} = 1 - 2 \frac{S_{i 4} - x_{i}}{S_{i 4} - S_{i 3}} \end{array}

若

x_{i} \in Ⅴ

，则：

\{\begin{array}{l} u_{2 i 0} = - 1, u_{2 i 1} = - 1, u_{2 i 2} = - 1, \\ u_{2 i 3} = 1 - 2 \frac{x_{i} - S_{i 4}}{S_{i 5} - S_{i 4}}, u_{2 i 4} = 1 \end{array}

式中：

s_{i k}

为指标

X_{i}

第k级与第k+1级评价标准之间的限值或端点值。

归一化处理后得到指标

X_{i}

联系数表达式中的联系数分量

v_{2 i k}

：

v_{2 i k} = u_{2 i k} / \sum_{k = 0}^{4} u_{2 i k}

（2）

根据各指标的联系数表达式得到基于连续值的堤防干扰区生态健康评价联系数

u_{2}

：

\begin{array}{l} u_{2} = v_{20} + v_{21} I_{1} + + v_{22} I_{2} + v_{23} I_{3} + v_{24} J = \\ \sum_{i = 1}^{5} w_{i} v_{2 i 0} + \sum_{i = 1}^{5} w_{i} v_{2 i 1} I_{1} + \sum_{i = 1}^{5} w_{i} v_{2 i 2} I_{2} + \sum_{i = 1}^{5} w_{i} v_{2 i 3} I_{3} + \sum_{i = 1}^{5} w_{i} v_{2 i 4} J \end{array}

（3）

步骤3：将

u_{1}

、

u_{2}

耦合得到堤防干扰区生态健康评价的平均联系数表达式。

u_{1}

、

u_{2}

分别运用离散值和连续值反映了堤防生态健康评价样本与评价等级之间的关联信息，总体趋势一致，但相较于运用指标值落在不同等级上的数目表示关联信息的

u_{1}

，运用指标值与评价等级标准之间接近程度的

u_{2}

更为连续。为了进一步深入解析评价样本与评价等级之间的关系，运用最小相对熵原理将

u_{1}

、

u_{2}

耦合得到优化后的平均联系数表达式。

u_{} = v_{0} + v_{1} I_{1} + + v_{2} I_{2} + v_{3} I_{3} + v_{4} J

（4）

其中：

v_{k} = \sqrt[]{{v_{1}}_{k} {v_{2}}_{k}} / \sum_{k = 0}^{4} \sqrt[]{{v_{1}}_{k} {v_{2}}_{k}}

（5）

步骤4：引入三角模糊数

\tilde{A} (i) = (l_{1}, l_{2}, l_{3})

定量表示堤防干扰区生态评价平均联系数中差异度系数

I_{1} 、 I_{2} 、 I_{3}

的模糊性。确定差异度系数的三角模糊数：

{\tilde{A}}_{α} (I_{1}) = (0,0.5,1)

、

{\tilde{A}}_{α} (I_{3}) =

（

- 0.5,0, 0.5

）、

{\tilde{A}}_{α} (I_{2})

= (- 1, - 0.5,0)

，给定截集水平

α (α \in [0,1])

，根据式（6）计算三个差异度系数的置信区间^［12］。

{\tilde{A}}_{α} = [{\tilde{A}}_{α}^{L}, {\tilde{A}}_{α}^{R}] = [(l_{2} - l_{1}) α + l_{1}, - (l_{3} - l_{2}) α + l_{3}]

（6）

式中：

l_{1} 、 l_{2} 、 l_{3}

分别表示差异度系数的最小值、中间值和最大值。

步骤5：根据式（7）所示的生态健康评价等级y和平均联系数u之间的投影函数，求得综合评价等级，并运用区间数的期望-方差排序法进行排序，使相同评价等级之间的界定更加精确。评价等级y越高，干扰区生态健康程度越低。

y = - 2 u + 3

（7）

步骤6：计算各指标联系数的减法集对势。通过联系数的伴随函数——减法集对势函数判别堤防干扰区的生态状况发展趋势，并识别影响堤防干扰区生态的脆弱指标。

S_{f} (u) = (v_{0} - v_{4}) (1 + v_{1} + v_{2} + v_{3}) + 0.5 (v_{1} - v_{3}) (v_{1} + v_{2} + v_{3})

（8）

减法集对势函数

S_{f} (u) \in [- 1,1]

，按照均分原则将

S_{f} (u)

分为反势、偏反势、均势、偏同势、同势共5个势级，对应的区间分别为

[- 1, - 0.6]

、

(- 0.6, - 0.2]

、

(- 0.2,0.2]

、

(0.2,0.6]

、

(0.6,1]

。若生态健康评价指标的减法集对势处于反势或偏反势时，则认为该指标是影响堤防干扰区生态状况的脆弱性指标。

3 实例计算

遵循代表性、典型性原则，兼顾黑龙江上中下游、气候、地形、溃口等特点，选择黑龙江干流5个具有代表性的标段作为典型标段：第一标段包括洛古河、北极村上段堤防工程；第二标段包括黑河城区堤防工程；第三标段包括奇克镇、车陆湾子、库尔滨堤防工程；第四标段包括嘉荫农场境内的二十队段堤防和萝北县的名山东堤防、名山西堤防和肇兴堤防四段堤防工程；第五段包括抚远县的黑泡河口～新发亮子堤防和抚远镇堤防两段堤防工程。如表2所示。

表2 黑龙江干流典型标段概况

Tab.2 Overview of the typical dike bid sections in the main stream of Amur River

标段	位置	气候带	取土场设置	有无溃口
第一标段	上游	寒温带大陆性季风气候	堤内	无
第二标段	中游	寒温带大陆性气候	堤内	无
第三标段		寒温带大陆性气候	堤内	无
第四标段		中温带大陆性气候	肇兴堤防取土场在堤外	有
第五标段	下游	中温带大陆性气候	抚远镇堤防取土场在堤外	无

3.1 评价结果

针对黑龙江干流典型堤防标段，采用上述评价模型对堤防干扰区进行生态健康分析和评价。获取2014-2016年各典型标段的指标值，运用最小相对熵原理耦合得到平均联系数表达式，引入截集水平

α

为0.75的三角模糊数，由投影函数计算得综合评价等级，再根据区间数的期望-方差排序法得到各标段健康程度由好到差的排序，结果见表3。

表3 堤防干扰区生态健康评价结果

Tab.3 Evaluation results of ecological health in dike interference area

标段	年份	平均联系数表达式	评价等级	期望E	方差D	排序
第1标段	2014	u=0.418 7+0.360 4i ₁ +0.130 6i ₂ +0.090 3i ₃	［1.420 8，1.629 9］	1.525 3	0.003 6	1
	2015	u=0.104 2+0.286 4i ₁ +0.180 3i ₂ +0.169 0i ₃	［2.515 2，2.833 1］	2.674 1	0.008 4	3
	2016	u=0.133 5+0.395 2i ₁ +0.163 8i ₂ +0.072 9i ₃	［2.252 7，2.568 7］	2.410 7	0.008 3	2
第2标段	2014	u=0.326 5+0.395 2i ₁ +0.151 4i ₂ +0.095 1i ₃	［1.886 4，2.207 3］	2.046 8	0.008 6	1
	2015	u=-0.080 0+0.262 6i ₁ +0.044 3i ₂ +0.151 4i ₃	［2.934 1，3.163 3］	3.048 7	0.004 4	3
	2016	u=-0.037 7+0.259 2i ₁ +0.040 8i ₂ +0.186 7i ₃	［2.881 2，3.124 6］	3.002 9	0.004 9	2
第3标段	2014	u=0.271 7+0.395 2i ₁ +0.174 6i ₂ +0.095 1i ₃	［1.990 2，2.322 7］	2.156 5	0.009 2	1
	2015	u=-0.070 9+0.259 2i ₁ +0.041 4i ₂ +0.154 1i ₃	［2.881 2，3.124 6］	3.002 9	0.004 9	3
	2016	u=-0.003 6+0.259 2i ₁ +0.067 4i ₂ +0.193 1i ₃	［2.811 1，3.070 9］	2.941 0	0.005 6	2
第4标段	2014	u=0.039 6+0.259 2i ₁ +0.071 2i ₂ +0.199 4i ₃	［2.728 4，2.993 3］	2.860 9	0.005 8	1
	2015	u=-0.108 1+0.259 2i ₁ +0.035 5i ₂ +0.111 0i ₃	［2.966 6，3.169 4］	3.068 0	0.003 4	3
	2016	u=-0.078 1+0.259 2i ₁ +0.033 1i ₂ +0.138 7i ₃	［2.927 9，3.143 4］	3.035 6	0.003 9	2
第5标段	2014	u=-0.008 0+0.261 6i ₁ +0.071 2i ₂ +0.154 0i ₃	［2.786 8，3.030 2］	2.908 5	0.004 9	1
	2015	u=-0.151 8+0.259 9i ₁ +0.035 5i ₂ +0.068 0i ₃	［3.020 8，3.202 5］	3.111 6	0.002 7	3
	2016	u=-0.115 6+0.259 2i ₁ +0.032 5i ₂ +0.100 6i ₃	［2.974 4，3.170 6］	3.072 5	0.003 2	2

根据评价结果区间数的数学期望E（y），图3绘制了黑龙江干流堤防典型标段生态健康状况的评价结果趋势线，E（y）越大则堤防干扰区生态健康状况越差，分析发现：2014-2016年黑龙江典型标段的评价等级基本处于健康和亚健康之间，期望-方差法得到的各标段排序结果相同，表明堤防干扰区的生态健康状况均是先变差再得到轻微改善，与2015年建设堤防工程导致生态受损的实际情况相符合。对比各典型标段，第5标段的生态健康状况最差，但第1标段在堤防建设前后生态健康等级变化最大，生态损毁最为严重，亟须进行生态修复工作。根据研究区资料可知，第1标段处于寒温带大陆性季风气候带，降雨匮乏，冷空气活动频繁，存在多年或季节性冻土，该标段光热条件、植被条件和土壤条件较差的自然条件导致了生态环境受损严重的结果。

图3 堤防干扰区生态健康评价结果趋势线

Fig.3 Trend line of ecological health evaluation results in dike interference area

Full size|PPT slide

相较于传统的集对分析方法直接得到评价等级，本文提出的通过三角模糊数定量表示差异度系数连续变化，依据期望-方差法排序区分相同等级之间优劣程度的方法更加客观细致地反映了时间尺度和空间尺度上堤防干扰区的生态健康状况变化。

3.2 减法集对势函数分析

为进一步诊断影响堤防干扰区生态健康的脆弱性指标，根据求得的各典型标段在2014-2016年间各指标的联系数，运用公式（8）计算黑龙江干流5个典型标段生态健康评价结果的减法集对势值和态势，结果见表4。分析发现：有效土层厚度（X ₁）和植被覆盖率（X ₂）大部分呈现反势和偏反势，即为堤防干扰区生态健康评价的脆弱性指标。说明黑龙江干流亟须通过土壤修复技术、水土保持林技术等增加土壤有效厚度，提高植被覆盖率，从而实现堤防干扰区生态修复。同时，两个指标在各标段均呈现出先急剧减小、再小幅增大的趋势，这与上述平均联系数评价中先恶化、后稍微改善的结果一致。

表4 堤防干扰区各指标的减法集对势分析

Tab.4 Subtraction set pair potential analysis of each index in dike interference area

标段	年份	X ₁	X ₂	X ₃	X ₄	X ₅
第1标段	2014	-0.225	0.875	0.192	0.875	0.875
	2014	偏反势	偏同势	均势	同势	同势
	2015	-0.925	-0.350	0.176	0.875	0.875
	2015	反势	偏反势	均势	同势	同势
	2016	-0.906	-0.227	0.182	0.875	0.875
	2016	反势	偏反势	均势	同势	同势
第2标段	2014	-0.389	0.554	0.558	0.875	0.875
	2014	偏反势	偏同势	偏同势	同势	同势
	2015	-0.959	-0.897	0.528	0.875	0.875
	2015	反势	反势	偏同势	同势	同势
	2016	-0.940	-0.875	0.540	0.875	0.875
	2016	反势	反势	偏同势	同势	同势
第3标段	2014	-0.514	0.393	0.577	0.875	0.875
	2014	偏反势	偏反势	偏反势	同势	同势
	2015	-0.969	-0.888	0.538	0.875	0.875
	2015	反势	反势	偏同势	同势	同势
	2016	-0.930	-0.790	0.542	0.875	0.875
	2016	反势	反势	偏同势	同势	同势
第4标段	2014	-0.625	-0.906	0.596	0.875	0.875
	2014	反势	反势	偏同势	同势	同势
	2015	-0.944	-0.949	0.558	0.875	0.875
	2015	反势	反势	偏同势	同势	同势
	2016	-0.930	-0.930	0.565	0.875	0.875
	2016	反势	反势	偏同势	同势	同势
第5标段	2014	-0.625	-0.954	0.596	0.875	0.875
	2014	反势	反势	偏同势	同势	同势
	2015	-0.969	-0.978	0.558	0.875	0.875
	2015	反势	反势	偏同势	同势	同势
	2016	-0.940	-0.964	0.567	0.875	0.875
	2016	反势	反势	偏同势	同势	同势

3.3 对比分析

为了检验评价结果的合理性，在表5中对比分别用平均联系数法与模糊物元法^［13］得到的评价结果，根据数值相近原则将E（y）值四舍五入，发现两者的评价结果基本一致，表明本文提出的模型是合理的，具有一定的应用和参考价值。其中，两种方法得到的第4标段2014年评价等级存在差异。从单指标所属等级分析，有2项Ⅰ级，2项Ⅳ级，1项Ⅴ级，本文评价结果置信区间为［2.728 4，2.993 3］，而模糊物元法评价结果为Ⅱ级，数值上看相差不大；而2项I级指标的权重仅占0.265 8，Ⅳ级和Ⅴ级指标的权重为0.734 2，因此相较而言平均联系数法所得结果更符合实际情况。从模型原理分析，模糊物元法是以各指标评价等级的临界值作为隶属度计算的基点，通过干扰区综合指数间接判断健康等级；本文通过平均联系数准确表达了评价样本和评价等级之间的关联程度，引入三角模糊数直接得到评价等级且有效区分相同等级间的优劣程度。综上，虽然模糊物元法计算简便，但和传统集对分析方法一样不能说明评价对象向某个等级转化的中间状态，而本文提出的平均联系数模型不仅可以解决这一问题，还能通过减法集对势找到影响堤防生态健康的主要因子。

表5 两种方法评价结果对比

Tab.5 Comparison of evaluation results of the two methods

标段	年份	平均联系数评价方法		模糊物元评价方法
标段	年份	评价等级	期望E	综合指数	评价等级
第1标段	2014	［1.420 8，1.629 9］	1.525 3	0.860 9	Ⅱ
	2015	［2.515 2，2.833 1］	2.674 1	0.689 1	Ⅲ
	2016	［2.252 7，2.568 7］	2.410 7	0.723 6	Ⅱ
第2标段	2014	［1.886 4，2.207 3］	2.046 8	0.742 3	Ⅱ
	2015	［2.934 1，3.163 3］	3.048 7	0.580 4	Ⅲ
	2016	［2.881 2，3.124 6］	3.002 9	0.609 4	Ⅲ
第3标段	2014	［1.990 2，2.322 7］	2.156 5	0.782 4	Ⅱ
	2015	［2.881 2，3.124 6］	3.002 9	0.642 7	Ⅲ
	2016	［2.811 1，3.070 9］	2.941 0	0.674 8	Ⅲ
第4标段	2014	［2.728 4，2.993 3］	2.860 9	0.746 1	Ⅱ
	2015	［2.966 6，3.169 4］	3.068 9	0.513 5	Ⅲ
	2016	［2.927 9，3.143 4］	3.035 6	0.539 2	Ⅲ
第5标段	2014	［2.786 8，3.030 2］	2.908 5	0.552 0	Ⅲ
	2015	［3.020 8，3.202 5］	3.111 6	0.489 6	Ⅲ
	2016	［2.974 4，3.170 6］	3.072 5	0.514 1	Ⅲ

注：模糊物元法中综合指数对应的评价等级：很健康为0.87~1，健康为0.70~0.87，亚健康为0.48~0.70，不健康为0.25~0.48，病态为0~0.25。

4 结论

（1）针对集对分析方法在现有堤防评价中以三元联系数为主、无法区分同等级之间优劣程度的缺陷，本文提出基于平均联系数和三角模糊数的堤防干扰区生态健康评价模型。将基于离散值和基于连续值的联系数耦合得到优化后的平均联系数表达式，深入解析评价样本和评价等级之间的关联程度信息；再引入三角模糊数定量表示联系数中的差异度系数，计算得到区间数形式的生态评价等级，使相邻标准等级之间的界定更加精准。

（2）将该模型运用于黑龙江干流堤防，发现第5标段的生态健康状况最差，第1标段在堤防建设前后生态健康等级变化最大，生态损毁最为严重，亟须进行生态修复工作。通过减法集对势分析发现堤防生态评价的脆弱性因子为有效土层厚度和植被覆盖率，指明了生态调控和修复的工作重点。

（3）将本文提出的基于平均联系数和三角模糊数的堤防干扰区生态健康评价模型与模糊综合法评价结果相比较，两者得到的评价等级基本具有一致性，证明了该模型的合理性且该模型在类似水利工程的建设干扰区生态健康评价和生态修复指导中具有推广应用价值。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序

1	黄锦林，张婷，李嘉琳. 堤防工程防洪安全评价中的若干问题［J］. 中国农村水利水电，2015（4）：109-112. 本文引用 [1]

2	吴威，郭兴文，王德信，等. 荆江大堤安全度模糊综合评判方法研究［J］. 河海大学学报（自然科学版），2008（2）：224-228. 本文引用 [1]

3	蔡新，严伟，李益，等. 灰色理论在堤防安全评价中的应用［J］. 水力发电学报，2012，31（1）：62-66. 本文引用 [1]

4	王秀杰，孙瑀，苑希民，等. 突变理论与BP神经网络相结合的堤防安全综合评价［J］. 水利水电技术，2018，49（7）：167-173. 本文引用 [1]

5	兰博，关许为，肖庆华. 基于FAHP与熵权融合法的堤防工程安全综合评价［J］. 中国农村水利水电，2019（6）：131-133. 本文引用 [1]

6	SU H， QIN P， QIN Z. A Method for Evaluating Sea Dike Safety［J］. Water Resources Management， 2013，27（15）. 本文引用 [1]

7	刘亚莲，胡建平，周翠英. 基于信息熵和集对理论的堤防工程安全评价［J］. 水电能源科学，2010，28（10）：96-98. 本文引用 [1]

8	张文阳. 小凌河锦州市境内段堤防工程安全评价［J］. 地下水，2020，42（2）：225-226. 本文引用 [1]

9	郭威，付亭亭，李芳. 基于集对分析的堤防工程安全综合评价研究［J］. 价值工程，2016，35（9）：167-169. 本文引用 [1]

10	山成菊，董增川，樊孔明，等. 组合赋权法在河流健康评价权重计算中的应用［J］. 河海大学学报（自然科学版），2012（6）：622-628. 本文引用 [1]

11	赵吴静，吴开亚，金菊良. 防洪工程安全评价集对分析：可变模糊集模型［J］. 水电能源科学，2007（2）：5-7. 本文引用 [1]

12	汪哲荪，金菊良，魏一鸣，等. 三角模糊数随机模拟的防洪工程联系数风险评价模型［J］. 水利学报，2010，41（10）：1 173-1 178. 本文引用 [1]

13	李天宇，董增川，韩锐. 基于模糊物元法的黑龙江干流区生态健康评价［J］. 人民长江，2017，48（23）：40-44. 本文引用 [1]

PDF(1371 KB)

访问

引用

详细情况

段落导航

收稿日期	出版日期
2020-12-11	2021-10-15
发布日期
2021-11-09

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

摘要

Abstract

关键词

Key words

基金

引用本文

0 引言

1 生态健康评价体系

1.1 堤防干扰区

1.2 评价指标

图1 堤防干扰区生态健康评价指标体系

表1 堤防干扰区生态健康评价标准

2 基于平均联系数和三角模糊数的堤防干扰区生态健康评价模型

图2 基于平均联系数和三角模糊数的堤防干扰区生态健康评价技术路线

3 实例计算

表2 黑龙江干流典型标段概况

3.1 评价结果

表3 堤防干扰区生态健康评价结果

图3 堤防干扰区生态健康评价结果趋势线

3.2 减法集对势函数分析

表4 堤防干扰区各指标的减法集对势分析

3.3 对比分析

表5 两种方法评价结果对比

4 结论

{{custom_sec.title}}

{{custom_sec.title}}

参考文献

选择文件类型/文献管理软件名称

选择包含的内容

摘要

Abstract

关键词

Key words

基金

引用本文

0 引 言

1 生态健康评价体系

1.1 堤防干扰区

1.2 评价指标

图1 堤防干扰区生态健康评价指标体系

表1 堤防干扰区生态健康评价标准

2 基于平均联系数和三角模糊数的堤防干扰区生态健康评价模型

图2 基于平均联系数和三角模糊数的堤防干扰区生态健康评价技术路线

3 实例计算

表2 黑龙江干流典型标段概况

3.1 评价结果

表3 堤防干扰区生态健康评价结果

图3 堤防干扰区生态健康评价结果趋势线

3.2 减法集对势函数分析

表4 堤防干扰区各指标的减法集对势分析

3.3 对比分析

表5 两种方法评价结果对比

4 结 论

{{custom_sec.title}}

{{custom_sec.title}}

参考文献

0 引言

4 结论