[發明專利]一種利用結構方程模糊綜合評估海洋溢油漁業損害的方法

有效

• 申請號: 201710122710.5
• 申請日: 2017-03-03
• 公開（公告）號: CN106910024B
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 崔正國;曲克明;陳碧鵑
• 申請（專利權）人: 中國水產科學研究院黃海水產研究所
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/02
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 湯東鳳

1.一種海洋溢油污染對漁業資源的損害評估方法，其特征在于它包括以下步驟：首先提取決定海洋溢油污染對漁業資源的損害程度的因素，分析漁業資源受損程度與決定因素的關系，并建立海洋溢油污染對漁業資源損害評估的指標體系；然后構建結構方程模型確定決定受損程度的關鍵因素、受損程度、關鍵因素的權重、以及各關鍵因素與對應指標的權重；最后結合兩個權重，對海洋溢油污染對漁業資源的損害程度進行模糊綜合評價分析；

所述的結構方程模型中內生潛變量為漁業資源受損程度，外源潛變量為決定損害程度的因素，內生觀測變量為衡量漁業資源受損程度的指標，外源觀測變量為衡量各決定因素對應的指標；

所述的模糊綜合評價中因素集有兩級，一級指標為決定因素，二級指標為各決定因素對應的指標；模糊綜合評價中受損程度與決定因素的權重、決定因素與其對應指標的權重通過結構方程模型確定；

所述方法具體步驟如下：

1)海洋溢油污染對漁業資源的影響因素分析首先從受損對象出發，提取漁業資源受損程度的指標，接著從物理、化學和生物3個方面確定溢油污染對漁業資源損害的影響因素及對應的指標，具體如表1所示：

表1漁業資源受損程度的影響因素和指標體系

2)結構方程模型分析首先構建以漁業資源受損程度為內生潛變量、影響因素為外源潛變量、各指標為觀測變量的結構方程模型；接著使用貝葉斯方法估計該模型參數，評價擬合結果，修正模型直至模型達到檢驗標準；具體步驟2)的子步驟:

(1)模型假設溢油污染程度、溢油位置、水文要素、應急系統對漁業資源受損程度產生一定的影響；根據步驟1)的分析，提出以下假設：

假設H1：溢油污染程度和漁業資源受損程度之間存在正相關關系；油污染能力越強，漁業資源受損程度就越嚴重；反之，溢油污染程度越弱，漁業資源受損程度就越輕；

假設H2：溢油位置和漁業資源受損程度之間存在反相關關系；溢油位置越優越，漁業資源受損程度就越輕；反之，溢油位置越差，漁業資源受損程度就越嚴重；

假設H3：水文要素和漁業資源受損程度之間存在反相關關系；水文要素越好，漁業資源受損程度就越輕；反之，水文要素越差，漁業資源受損程度就越嚴重；

假設H4：應急系統和漁業資源受損程度之間存在反相關關系；應急系統越強，漁業資源受損程度就越輕；反之，應急系統越弱，漁業資源受損程度就越嚴重；

假設H5：生物種群和漁業資源受損程度之間存在反相關關系；生物種群越優，漁業資源受損程度就越輕；反之，生物種群越差，漁業資源受損程度就越嚴重；

(2)模型設計根據模型假設，以溢油事故為樣本，以漁業資源受損程度為內生潛變量，影響因素為外源潛變量，各指標為觀測變量，構建漁業資源受損程度影響因素的結構方程模型：

測量方程

結構方程

η_i＝Bη_i+Γξ_i+δ_i，i＝1，2，...，n，

其中

x_i＝(x1_i,x2_i,…,x19_i)'，ξ_i＝(xi1_i,xi2_i,…,xi5_i)'，η_i＝(η1_i)'

y_i＝(y1_i，y2_i，y3_i)’,Λ_y＝(Λ_y1，Λ_y2，Λ_y3)’,Γ＝(Γ₁，Γ₂，Γ₃，Γ₄，Γ₅)’,

B表示內生潛變量η內服關系的系數矩陣；

是漁業資源受損程度與影響因素k的權重，是因素k與各指標的權重,n_k為因素k對應的指標數目，∈_i、ε_i和δ_i是誤差向量，服從和N(0，Ψ_δ)，Ψ_e和Ψ_e為對角陣，參數Ψ_δ、Ψ_e、Ψ_δ分別表示誤差向量∈_i、ε_i和δ_i的方差，ξ_i和∈_i、η_i和ε_i以及ξ_i和δ_i獨立；

(3)模型估計在模型假設基礎上，導入樣本數據，由于樣本較小，用貝葉斯方法估計模型參數；

令可觀測數據Y＝((x’₁，y’₁)’，(x’₂，y’₂)’，...，(x’_n，y’_n)’)和潛在變量Ω＝((ξ’₁，η’₁)’，(ξ’₂，η’₂)’，...，(ξ’_n，η’_n)’)’，并令θ表示包含Λ_x，Λ_y，B，Γ，∈_i，ε_i，δ_i，Ψ_e，Ψ_e和Ψ_δ中未知參數的向量；在貝葉斯方法中，借助MCMC方法抽樣，通過Gibbs抽樣從聯合后驗分布p(θ，Ω|Y)中抽取足夠多的樣本，樣本收斂后利用經驗分布近似后驗分布；

Gibbs抽樣實現如下：

在第t+1次迭代中，當前值為Ω^(t)和θ^(t)；

1.從p(Ω|θ^(t)，Y)中抽取C^(t+1)；

2.p(θ|Ω^(t+1)，Y)抽取θ^(t+1)

令{(Ω^(t)，θ^(t)：t＝1，2，...，T}是給定Y時，通過Gibbs抽樣從(θ，Ω)的聯合后驗分布中抽取的樣本；θ的貝葉斯估計以及它們的方差估計可由下式計算得到：

(4)模型修正貝葉斯估計顯示潛變量間的標準化路徑系數如下：

表2潛變量間的標準化路徑系數

標準化路徑系數反映各因素對漁業資源受損程度的影響程度；從表2中，可以很直觀看出，對漁業資源受損程度影響最大的因素是“溢油污染程度”，其路徑系數達到0.53，而“水文要素”而言，對漁業資源受損程度的影響是最小，路徑系數只有0.03；因此剔除“水文要素”指標，而保留“溢油污染程度”、“溢油位置”、“應急系統”和“生物種群”四個因素；修正后的貝葉斯估計顯示潛變量間的標準化路徑系數和潛變量與觀測變量的標準化路徑系數如表3、4所示：

表3潛變量間的標準化路徑系數

表4潛變量與觀測變量的標準化路徑系數

3)模糊綜合評價分析首先建立因素集、評價集及隸屬函數，然后以結構方程模型確定的權重作模糊評價的權重作模糊綜合評價；

所述的步驟3)的子步驟具體說明如下：

(1)海洋溢油污染對漁業資源的損害程度分級標準的確定

將海洋溢油污染對漁業資源的損害程度分為極輕損害、輕度損害、中度損害、重度損害、嚴重損害五個等級，分別取值為[0，0.1)，[0.1，0.3)，[0.3，0.6)，[0.6，0.8)，[0.8，1]；

(2)根據步驟2)結構方程模型確定的關鍵因素，建立模糊綜合評價的因素集，因素集分為二級指標，其中的一級指標在下文中常稱為“因素”，二級指標常稱為“指標”，因素集具體如表5所示：

表5模糊綜合評價的因素集

(3)根據各指標的特征，擬定各隸屬函數；

對定量指標通過隸屬度函數曲線，采取定量的方法確定隸屬度，其數學表達式為：

其中μ_1j-μ_5j分別為指標j對于極輕污染、輕度污染、中度污染、重度污染、嚴重污染的隸屬度函數，V_1j-V_5j是指標j的5個分界點值，x_j是指標j的觀測值；

定性變量的隸屬函數的確定:決策人員根據經驗以及判斷準則和方法所得到的各個指標的具體評價標準與五個危害程度等級建立對應關系，構造指標因素評價標準的隸屬度模糊子集表來實現隸屬函數的功能；

(4)：將各指標的實際值帶入隸屬函數，因素為k的指標j的評價集為(R_kj1，...，R_kj5)′，單因素評價矩陣為：

(5)單因素模糊評價由單因素評價矩陣和權重集，可得單因素k的模糊評價為根據最大隸屬度原則，得到單因素使這次溢油事故污染程度達到的等級；根據不同因素的污染程度評價結果可以針對性地提出溢油污染防治方案；

(6)模糊綜合評價將單因素模糊評價作為模糊綜合評價算法的評價矩陣，結合權重，可得模糊綜合評價為其中P是由單因素k的模糊評價P_k組成的矩陣；根據最大隸屬度原則，得到這次溢油事故污染程度達到的等級。