[發(fā)明專利]一種基于人類擾動強度的參照湖泊定量化確定方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201210241347.6 | 申請日: | 2012-07-12 |
| 公開(公告)號: | CN102789546A | 公開(公告)日: | 2012-11-21 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 席北斗;霍守亮;何卓識;蘇婧 | 申請(專利權(quán))人: | 中國環(huán)境科學(xué)研究院 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 中科專利商標代理有限責任公司 11021 | 代理人: | 周長興 |
| 地址: | 100012 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 人類 擾動 強度 參照 湖泊 量化 確定 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于環(huán)境保護技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于人類擾動強度的參照湖泊定量化確定方法。
背景技術(shù)
參照湖泊(Reference?Lake)是指未受人類影響或受人類影響非常小且維持最佳用途的湖泊,可代表該區(qū)域地區(qū)自然生物學(xué)的、物理的和化學(xué)的完整性。參照湖泊是一個區(qū)域的代表,它們的狀態(tài)應(yīng)代表該區(qū)域內(nèi)可預(yù)測的類似湖泊中受影響最小狀態(tài)的最佳范圍。通常情況下,沒有受到人類干擾的湖泊是不存在的。歐洲水框架指令中建議湖泊參照狀態(tài)可以有較小的波動范圍,這意味著人類影響是允許的,只要沒有或只有很小的生態(tài)影響。因此,一般會選擇受人類影響最小的湖泊作為參照湖泊。參照湖泊是確定區(qū)域湖泊參照狀態(tài)的重要方法之一,也是確定湖泊恢復(fù)到最佳狀態(tài)的基線。不同區(qū)域的湖泊在成因、類型、演變過程、營養(yǎng)物效應(yīng)以及物理、化學(xué)、生物學(xué)特性等方面均存在著顯著的地域性差異,同時湖泊流域人口密集、社會經(jīng)濟發(fā)達,湖泊普遍受人類擾動大,科學(xué)地篩選出不同生態(tài)分區(qū)的參照湖泊是建立生態(tài)分區(qū)湖泊營養(yǎng)物基準,進行湖泊的保護、評估和管理的重要基礎(chǔ)。
目前,國際上尚未形成統(tǒng)一的定量化確定參照湖泊的標準方法,沒有統(tǒng)一的指標體系,只是根據(jù)定性和定量指標分步篩選確定參照湖泊。研究結(jié)果受研究人員的人為主觀影響很大。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種基于人類擾動強度的參照湖泊定量化確定方法。
為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供的基于人類擾動強度的參照湖泊定量化確定方法,其主要步驟包括:
1)在目標區(qū)域內(nèi),確定區(qū)域內(nèi)候選參照湖泊,應(yīng)用主成分分析方法確定湖泊流域人類擾動強度的指標,建立候選參照湖泊評價指標體系及其等級標準;
2)確定評價指標權(quán)重
對候選參照湖泊評價指標重要性進行兩兩比較,建立基于層次結(jié)構(gòu)的模糊互補判斷矩陣A,對矩陣A進行一致性判斷;其中矩陣A=(aij)6×6,且0≤aij≤1,aij+aji=1(式中的i、j為候選參照湖泊評價指標);
3)用集對分析方法計算候選參照湖泊評價指標情況下,候選參照湖泊與評價等級之間的單指標聯(lián)系度,以及候選參照湖泊與評價等級間的綜合聯(lián)系度;
4)評價候選參照湖泊等級,確定參照湖泊。
所述基于人類擾動強度的參照湖泊定量化確定方法,其中,湖泊流域人類擾動強度的指標包括:湖泊流域的自然植被、湖岸帶寬度、農(nóng)業(yè)、點源排放、最小棲息地得分和城市用地;建立的候選參照湖泊評價指標體系及其等級標準分為A-F六類,其中:
A類為理想的流域和湖泊狀態(tài),沒有人類干擾的流域;
B類是優(yōu)良的流域和湖泊狀態(tài);
C類為臨界的流域和湖泊狀態(tài),有一定的人類干擾,但湖泊水生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定;
D類是低于臨界流域和湖泊狀態(tài)的湖泊,在湖泊或流域有相當?shù)娜祟惛蓴_出現(xiàn);
E類為差的湖泊和流域狀態(tài),在湖泊和流域都有相當?shù)娜祟惛蓴_出現(xiàn);
F類是非常差的湖泊和流域狀態(tài),人類干擾大范圍的貫穿湖泊和流域。
所述基于人類擾動強度的參照湖泊定量化確定方法,其中,確定評價指標權(quán)重是采用基于模擬退火算法混合加速遺傳算法的層次分析法,以一致性指標系數(shù)最小化為目標,對各指標的權(quán)重進行計算;修正的模糊互補判斷矩陣B=(bij)6×6各指標的權(quán)重為{ωi|i=1,2,...,6},則使下式最小的B為A的最優(yōu)模糊一致判斷矩陣:
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G06F 電數(shù)字數(shù)據(jù)處理
G06F19-00 專門適用于特定應(yīng)用的數(shù)字計算或數(shù)據(jù)處理的設(shè)備或方法
G06F19-10 .生物信息學(xué),即計算分子生物學(xué)中的遺傳或蛋白質(zhì)相關(guān)的數(shù)據(jù)處理方法或系統(tǒng)
G06F19-12 ..用于系統(tǒng)生物學(xué)的建模或仿真,例如:概率模型或動態(tài)模型,遺傳基因管理網(wǎng)絡(luò),蛋白質(zhì)交互作用網(wǎng)絡(luò)或新陳代謝作用網(wǎng)絡(luò)
G06F19-14 ..用于發(fā)展或進化的,例如:進化的保存區(qū)域決定或進化樹結(jié)構(gòu)
G06F19-16 ..用于分子結(jié)構(gòu)的,例如:結(jié)構(gòu)排序,結(jié)構(gòu)或功能關(guān)系,蛋白質(zhì)折疊,結(jié)構(gòu)域拓撲,用結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的藥靶,涉及二維或三維結(jié)構(gòu)的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學(xué)或蛋白質(zhì)組學(xué)的,例如:基因型–表型關(guān)聯(lián),不均衡連接,種群遺傳學(xué),結(jié)合位置鑒定,變異發(fā)生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質(zhì)相互作用或蛋白質(zhì)核酸的相互作用





