基于最大熵原理的水资源可持续性评价_姜志群
基于信息熵的水资源可持续利用综合评价分析

关键词 : 属性识别理论 ;水资源可持续 利用 ; 熵权法 ;权重
中 图 分 类 号 : 2 X8 1 文献标 识码 : A 文 章 编 号 :0 9 2 4 2 0 ) 4 0 7 - 0 1 0 —8 2 (0 7 O - 0 3 5
歪
在水 资 源 可 持 续 利 用 综 合 评 价 中 , 据 各 项 指 标 值 的 差 异 程 度 来 确 定 各 指 标 的 权 重 . 是 由 根 熵 S a n n于 14 提 出的 , 信 息源 系统 的不 确定 度 出发 , 概率 测 定和 数 理统 计 的方法 来描 述任何 一 h no 98年 从 用 种体 系或 物质 运动 的混 乱度 和 无序 度 , 它还 可 以度量 数据所 提 供 的有 效 信 息程 度 , 表各 指标 在该 问题 代 中提 供有效 信 息 的多 寡程 度 是决 策精 度 和 可靠性 大小 的决定 因素之 一 . 引, 当评 价对 象 在某 项指标 上 的 值相 差较 大时 , 熵值 较 小 , 明该 指 标 提供 的有 效信 息 大 , 指标 的权 重 也应 较 大 ; 之 , 某 项 指标 的 说 该 反 若 值 相 差较小 , 熵值 较 大 , 明该指 标提 供 的信 息量较 小 , 说 该指 标 的权 重 较 小 ; 果评 价对 象 某项 指 标 的指 如 标 值全 部相 等 , 指标 在综 合 评价 中几 乎 不起作 用 。 该 因此 “ 权 ”理 论 是 一种 客 观 的赋 权 方 法 , 熵 其本 质是 利 用该 指标 信 息 的效 用 值 来 计 算 各 指 标 的 权 重 , 用 值 越 高 , 对 评 价 的 重 要 性 越 大 , 计 算 步 骤 效 其 其
区域水资源可持续利用评价熵权理想物元模型

区域水资源可持续利用评价熵权理想物元模型
潘建波;张修宇;赵焕平
【期刊名称】《人民黄河》
【年(卷),期】2011(033)007
【摘要】区域水资源可持续利用评价涉及多个指标,评价指标权重直接影响着评价结果的优劣,如何合理确定各评价指标的权重是系统综合评价的关键.针对传统水资源可持续利用评价中单纯由主观判断确定指标权重方法的不足,利用主观判断与客观信息相结合的熵权法来确定指标的权重系数,在模糊物元分析的基础上,建立了基于熵权的区域水资源可持续利用评价模型.理论分析和实例研究结果表明:基于熵权的理想物元分析法能反映评价方案间的细微差别,对评价方案的优劣作出更准确的评价,评价结果合理可靠.
【总页数】4页(P69-72)
【作者】潘建波;张修宇;赵焕平
【作者单位】华北水利水电学院,河南郑州450011;华北水利水电学院,河南郑州450011;驻马店水文水资源勘测局,河南驻马店463000
【正文语种】中文
【中图分类】TV211.1
【相关文献】
1.基于偏好熵权物元可拓模型的水资源和水生态可持续利用评价 [J], 李美香;黄昌硕;盖永伟;陈晓燕
2.基于熵权可拓物元模型的水资源可持续利用评价 [J], 魏光辉
3.熵权物元模型在水资源安全评价中的应用——以太原市为例 [J], 王有振
4.模糊物元模型在区域水资源可持续利用综合评价中的应用 [J], 潘峰;梁川;王志良;付强
5.基于熵权的模糊物元模型在水资源可持续利用评价中的应用 [J], 徐卫红;于福亮;龙爱华
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基于熵权TOPSIS模型的小流域农地水土保持绩效评价

基于熵权TOPSIS模型的小流域农地水土保持绩效评价目录一、内容描述 (2)1. 研究背景与意义 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)2. 相关文献综述 (5)2.1 小流域农地水土保持研究现状 (6)2.2 熵权TOPSIS模型应用现状 (7)二、研究区域概况与数据来源 (8)1. 研究区域概况 (9)1.1 地理位置及气候特点 (10)1.2 农地使用现状及水土保持问题 (11)2. 数据来源与预处理 (12)2.1 数据来源 (13)2.2 数据预处理 (13)三、熵权TOPSIS模型构建与指标体系设计 (14)1. 熵权TOPSIS模型介绍 (15)1.1 熵权法原理 (16)1.2 TOPSIS方法概述 (16)1.3 模型构建流程 (18)2. 指标体系设计原则与内容 (19)2.1 设计原则 (20)2.2 指标选取与体系构建 (21)四、小流域农地水土保持绩效评价过程 (22)1. 数据标准化处理及权重计算 (23)1.1 数据标准化处理 (24)1.2 权重计算 (24)2. 综合评价 (26)2.1 确定正负理想解 (26)2.2 计算评价对象与理想解的相对接近度 (27)五、绩效评价结果分析与讨论 (28)一、内容描述本论文旨在通过综合应用熵权法和TOPSIS模型,对小流域农地水土保持绩效进行科学评价。
随着国家对生态环境保护和水土保持工作的高度重视,小流域农地水土保持作为改善区域生态环境、促进农业可持续发展的关键环节,其绩效评价显得尤为重要。
本文首先回顾了国内外在水土保持领域的研究进展,明确了熵权法和TOPSIS模型的基本原理和应用步骤。
以某典型小流域为例,综合考虑土地利用类型、植被覆盖度、土壤侵蚀量等自然因素以及人类活动如农业生产方式、水利设施建设等人为因素,构建了小流域农地水土保持绩效评价指标体系。
在实证分析部分,运用熵权法计算各评价指标的权重,以消除指标间的量纲差异;再利用TOPSIS模型对各项指标进行排序和加权,得出各评价单元的绩效值。
熵权-云模型在水质评价的应用研究

熵权-云模型在水质评价的应用研究一、引言水是人类生活和工业生产不可缺少的重要资源,而水质的好坏直接关系到人类的生活和健康。
水质评价一直是环境科学领域的研究热点之一。
随着熵权-云模型在多领域的成功应用,越来越多的研究者开始将其应用于水质评价领域,并取得了一定的成果。
本文将探讨熵权-云模型在水质评价中的应用研究,以期为水质评价提供新的研究思路和方法。
二、熵权-云模型概述熵权-云模型是一种新兴的不确定性推理理论,是在熵权理论和云模型理论的基础上发展起来的。
熵权理论是由美国学者Thomas Saaty于1980年提出的,其核心思想是通过计算指标的熵权,来获取指标的权重,从而能够更准确地反映指标的重要性。
云模型是由中国科学家李德仁于1999年提出的,是一种将定量和定性知识相结合的理论,能够通过对知识的模糊化和随机化处理,得到更为灵活和准确的推理结果。
熵权-云模型将熵权理论和云模型理论相结合,可以更好地处理不确定性和模糊性问题,广泛应用于决策分析、风险评估、质量评价等领域,并取得了一定的成效。
1. 指标权重的确定水质评价通常需要考虑多个指标,这些指标可能涉及水体中的各种物理、化学、生物等因素,因此确定各指标的权重至关重要。
传统的权重确定方法往往只考虑了指标之间的数量关系,而忽略了指标之间的不确定性和模糊性。
熵权-云模型通过计算指标的熵权,将不确定性和模糊性纳入考虑,能够更准确地确定各指标的权重,从而提高了水质评价的科学性和可靠性。
2. 水质评价模型的建立基于确定的指标权重,可以建立水质评价模型。
熵权-云模型能够很好地处理水质评价中存在的不确定性和模糊性,能够更准确地反映水质的实际情况。
熵权-云模型还能够将定量和定性的水质指标相结合,从而能够更全面地评价水质的好坏。
3. 水质预测和趋势分析熵权-云模型能够很好地处理不确定性和模糊性,因此在水质预测和趋势分析方面也能发挥重要作用。
通过对历史数据的分析,以及对未来可能的影响因素进行预测,熵权-云模型能够为水质改善和保护提供科学依据。
熵权-云模型在水质评价的应用研究

熵权-云模型在水质评价的应用研究一、熵权-云模型概述熵权-云模型是一种基于信息熵和云模型理论相结合的多属性决策方法,能够很好地处理不确定性和模糊性问题。
该方法首先利用信息熵对各指标的重要性进行赋权,然后运用云模型对不确定性进行描述和处理,最终得出综合评价结果。
熵权-云模型能够综合考虑各指标之间的相互影响,能够有效地避免主观因素对评价结果的影响,因此在水质评价中具有很大的应用前景和价值。
1.水质评价指标的选择水质评价指标的选择是熵权-云模型在水质评价中应用的第一步。
选择适当的评价指标能够很好地反映水质的综合情况,为后续的评价和监测工作提供科学的依据。
常用的水质评价指标包括pH值、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、总磷等。
这些指标可以很好地反映水质的酸碱度、溶解氧含量、污染物负荷等情况,通过对这些指标的测定和分析,可以得出对水质的初步评价结果。
2.水质评价模型的构建在选择好水质评价指标之后,可以利用熵权-云模型构建水质评价模型。
首先对各指标进行信息熵赋权,确定各指标在水质评价中的重要性,然后利用云模型对水质评价指标进行分类和描述,考虑到水质评价指标在实际测量中存在的不确定性和模糊性,最终得出水质的综合评价结果。
通过该模型的构建,可以较为准确地评价出水质的优劣,并且能够及时发现水质存在的问题和隐患。
3.水质评价结果的分析和应用得到水质评价结果之后,需要对评价结果进行分析和应用。
通过对评价结果的分析,可以发现水质存在的问题和不足之处,为相关部门提出改进建议和措施提供科学依据。
对水质评价结果进行公开和宣传,可以提高人们对水质问题的关注和重视程度,为加强水质管理和保护工作提供有力支持。
水质评价结果的分析和应用是熵权-云模型在水质评价中不可或缺的一环。
三、熵权-云模型在水质评价中的特点和优势1. 能够综合考虑各指标的重要性。
通过信息熵赋权,可以准确地确定各指标在水质评价中的重要性,避免了因指标权重确定不准确而导致的评价结果不准确的情况。
基于熵权法的南京市水资源可持续利用评价

ui z t n o ae e0 n e .Me w i h o t b t n f ̄ n Di d v lp n n o i u trlw r a e u t.E p cal e tiai fw tr s u )s l o n a hl t ec nr ui so e i o o l e eo me t d sc a c u a e i d q ae s e il t c a l l e n yh
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
等方 面稍显不足 ,特别是 生态环境方 面贡献率最低 ,需进一步加大上述薄弱方面的投入 与管理 。
关 键 词 :可持续利用 ;水资源 ;熵权法 ;南京市
文献标识码 : A 文 章 编 号 :0 1 64(0 0 0 - 7 -5 10 - 4 2 1 ) 1 0 50 3 0 中图 分 类 号 : 84 X 2
Uizt no t eo cs(S ti i f e R su e IU)w sgo , e gs wyic aigwt a e o n a.I dopd tiei ma c e la o Wa r r a od b i l l nr s i r hrpt t n o e n h t ei 1 t rp e c ns l sa w l l dr g20 2 0 n 06~ 0 7rsete .Ime t a tess nbeuizf no a r eore aj gCt w s u n 0 0— 0 2ad2 0 20 p cvl t a th ut al t a o f t sucsnN n n i a i e i y n t h i a  ̄ i w er i i y
a d C mp e e sv v u t n Meh .T e w ih sw r e emie yme n f t p eg tMe h oe a u t u ti a l n o r h n ie E a ai t o l o d h eg t e e d t r n d b a so r y W ih t o t v l ae s san b e En o d
基于群体决策的水资源可持续利用评价的理想区间法

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20 06年 第 2期
Junl fn u rl ni en ni ei aae et ora o I si g er E g er gM ngm n d ta E n i n n
基于群体决策的水 资源可持续 利用评价 的理想 区 间法
金 菊 良 ,汪 明 武 ,魏 一 鸣
(. 1 合肥 工业 大学土木 建筑工程学 院 ,安徽 合肥 200 ; 30 9 2 中国科学 . 院科技政策与管理科学研究 所 ,北京 10 8 ) 00 0
摘 要 :水 资 源可 持 续 利 用评 价 是 可持 续发 展 研 究 的核 心技 术 ,其 实 质 是 建 立 各 评 价 指 标 与 可 持 续 利 用 等 级 之
方 法 的一 个 重 要 问 题 就 是 如何 合 理 确 定 各 评 价 指 标 的权 重 , 它 往 往 决 定 评 价 的 结 果 , 尚 无 满 意 的 通 用 性 强 的 方 但
平均值 , 这样就得到 了用 于建立 区域水 资源可 持续利用 评价
模 型 的 标 准 样 本 系 列 { 。( , , ( ) I k ) Y k } k=l一 , l = 一
价 方 法来 处理 各 单 项 指标 评 价结 果 之 间 的 不 相 容 问 题 , 种 每 方 法 都有 其特 点 和 适 用 性 ] 这 些 方 法 都 试 图 描 述 各 评 。
水资源可持续开发利用综合评价方法

5 6
吉 林 大 学 学 报( 球 科 学 版) 地
2 0 拄 02
的指标体系包括三部分内容 : 总量指标 , 比例指标, 为了计算简便 , 可采用按 三个产业划分 的办法进行 强度 指标 。 核算 。
2 1 总量 指标 . 2 2 比例指 标 .
比例指标 , 用来表征地区水环境和水资源 复用 口、 经济总的规模或总的水平 , 包括 4 个指标 : 率及分质用水 的程度 , 括 2个指标 ; 包 水质达标 率 () 1可利用水资源总量 , ]记为 u。这一指标用 r水资源复用率实际水平 t ; 。 以反映地区在 K 时段 内的 自然水资源拥有量或水 2 3 强度指标 . 资源可利用潜力。该项指标的内容由 4 部分构成 : 强度 指标 , 以表征 科 学 用水 水 平及 水 资 源利 用 u 地 区降水 产 生 的地 表径 流量 减 去 水域 生 态 用效率与水资源利用 的经济效益。包括 5 指标 : : 个 用水、 冲淤用 水 、 运用水 等 河道 内用水量 ; 航 人均生活用水 H; 一产业耗水 系数 x[ 第 二产 第 ;
1 指标体 系是综合评价指数的基础
水资源可持续开发利用系统包括水资源、 社会 、 式” 的指标体系虽然指标繁多 , 但却不利于揭示可持 经济、 环境 四个子系统, 可持续发展关键是各个子系 续性的内在联系, 而且容易出现指标间彼此交错 , 线 统的协调发展 , 协调发展是个动态的概念 , 是指在某 性相关等, 若从整体考虑 , 从可持续 发展的内涵 出 时段 内各个子系统 的发展变化的均衡性 , 当今世界 发 , 构建一些新 的能反映水资源 、 社会 、 经济 、 环境相 上许多地区的水资源已经表现为严重的无序和不均 互依存关系的指标 , 则不但大大减少指标的数 目, 使 衡状态, 国北方地 区尤为严重 , 我 水资源数量不足和 指标体系整体结构变得简单 , 而且指标的意义明确, 质量 的恶化 已 重地威胁着经济的发展和人民生活 相互间的独立性容易保证 , 严 基于上述想法 , 我们构建
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文章编号 :1001 -4179(2004)01-0041 -02
人 民 长 江 Yangtze River
Vol.35 , No .1 Jan ., 2004
0 .934 6 * 0 .018 2 0 .731 9 * 0 .262 7
0 .03 0 .031 6
0.233 0 .604 6 * 0 .164 8
0.026 0 .000 5 0 .934 6 * 0 .018 2
注 :*为隶属度最高值 。
用拉格郎日法求得上式解为 :
良好
0 .004 2 0 .569 6 * 0 .051 3 0 .488 4 *
h =1
i =1
(9)
2 实例研究
用该模型对淮河流域的水资源可持续性进行评价 。 淮河流 域地处南北 气候过渡地带 , 属亚热 带至暖 温带半 湿润季 风气候 区 。淮河流 域水资源特性集中表现在人均及土地平均水资源占 有量均远低于全国平均水平 , 且时空分布极不均匀 , 水资源空间 分布与产业 布局很不相 配 , 水 体污染 十分严 重等 。 所以 淮河流
s ih
= y ih yic
- yi1 - yi1
则分级标准值的相对隶属度矩阵为 S =[ sih] m×c 。
(1)
对观测值矩阵越大越优的正向指标 , 其规 格化公式为 :
γij
= xi1
∨
xij xi2 ∨ … ∨
xin xij ≥ 0
对越小越优的负向指标 , 其规格化公式 为 :
人均
水资源量
(m3·人 -1) 615 .03 1 270 .62 332 .95 1 139 .78 489 .25 630 .37 636 .74 492 .42 288 .72 324 .91 478 .67 526 .46 511 .86
土地平均 水资源量 (m3·hm-2)
5 388 12 204 4 068 11 962 4 602 3 683 6 093 5 768 3 358 6 645 6 924 6 785 7 495
生活
用水
公平系数 0 .73 0 .50 0 .34 0 .35 0 .34 0 .36 0 .39 0 .45 0 .88 0 .73 0 .62 0 .80 0 .90
表 3 淮河流域水资源熵模糊综合评价隶属度
分区
较差
模型结果
一般
较好
Ⅲ 1 -1
Ⅲ 1 -2
Ⅲ 2 -1
Ⅲ 2 -2
Ⅲ 3 -1 Ⅲ 3 -2 Ⅲ 4 -1 Ⅲ 4 -2 Ⅲ 5 -1 Ⅲ 5 -2 Ⅲ 6 -1 Ⅲ 6 -2 Ⅲ 6 -3
单方水
工业产值/ (元·m -3)
169.75 123.00 139.06 97 .58 98 .78 99 .11 154.86 237.11 19 .26 129.97 91 .60 120.57 547.07
单方水
粮食产量/ (10 -4t·m -3)
51 .04 15 .81 28 .66 11 .90 27 .67 21 .57 15 .34 11 .17 18 .23 32 .24 17 .20 15 .65 19 .15
0 .042 0.003 18 .83
8 .707 139.945 157.620 92 .888 55 .096 31 .079
0 .059 0 .187 0 .174 0 .033 0 .031 0 .017
0.020 1.635 0.584 0.250 0.162 0.047
13 .81 33 .08 20 .72 14 .89 8 .32 10 .18
式中 η1 为加权因子 。
(8)
收稿日期 :2003 -06 -10 作者简介 :姜志群 , 男 , 河海大学水文水资源及环境 学院 , 博士研究生 。
42
人 民 长 江
2004 年
人均
分级 水资源量
(m3·人 -1)
良好
510
较好
410
一般
310
较差
50
土地平均 水资源量 (m3·hm-2)
3 结 论
基于最大熵原理 的水资源可持续性模糊综合评价模型考虑 了评价标准和评价指标 的模糊 性和不 确定性 , 减少 了模糊 评价 中的主观性 , 实例研究表 明其评 价结果 与实际 情景相似 。 但评 价标准分级值应 综合 考虑 全国 各地 情况 和专 家意 见科 学地 确 定。
参考文献 :
[ 1] 李兴 斯 .结 构 优化 设计 的最 大熵 方法 .计 算结 构力 学及 其应 用 , 1989 , 6(1):36 -45 .
将 A 进行归一化处理 , 得 W =[ wij] m×n 。 其中 :
∑ wij =
υi γij
m
m
且 wij = 1, j = 1, 2, … , n
∑υi γi j
i =1
i
1 .3 模 型
(4) (5)
设 n 个待评价单元系统关于 c 级标准的相对隶属度矩阵为
[ uhj] c×n , U 必须满足 :
[ 2] 李兴斯 .解非线性极大极小问题的凝聚函数法 .计算结构力 学及其 应用 , 1991 , 8(1):85 -91.
0 .05
38
0 .10
30
0 .20
20
0 .40
5
单方水 工业产值/ (元·m -3)
250 200 100 10
单方水 粮食产量/ (10 -4t·m -3)
20 15 10 2
生活 用水 公平系数 0 .80 0 .70 0 .60 0 .30
分级
Ⅲ 1-1 Ⅲ 1-2 Ⅲ 2-1 Ⅲ 2-2 Ⅲ 3-1 Ⅲ 3-2 Ⅲ 4-1 Ⅲ 4-2 Ⅲ 5-1 Ⅲ 5-2 Ⅲ 6-1 Ⅲ 6-2 Ⅲ 6-3
c
∑ uhj = 1, 且 uhj ≥ 0 j = 1 , 2, … , n
h =1
(6)
评价的目的是确 定满足上述约束的最优模型矩阵 U 。
定义评价单元 j 与分级 h 间的加权广义权距离为 :
m
∑ D
1 hj
= uhj{
[ wij(γij - sih)] p}1p
i =1
(7)
式中 p 为距离系数 , p = 1 为海明距离 , p = 2 为欧氏距离 。
(2)
γij = xi1 ∧
xi2 ∧ xij
…∧
xin
xij ≥ 0
(3)
则矩阵 X 转变为对应的隶属度矩阵为 R =[ γij] m×n 。
1 .2 综合权重矩阵
设指标权向量为 :
m
∑ υ=(υ1 , υ2 , … , υm) 且 υi = 1 i =1
则综合权重矩阵 为 :A =[ υiγij] m×n 。
则评价问题可描 述为 :
∑ ∑ ∑ min Y
u hj
= D1
+
1 η1
H
=
n j =1
c
m
{-sih)] p}1p
+
1 η1
u
hj
ln
u
hj
}
c
∑ s .t . uhj = 1 uhj ≥ 0 j = 1 , 2, … , n h =1
0 .309 0 .518 2 * 0 .249 1 0 .042 5 0 .262 1 0 .453 2 0 .950 7 * 0 .004 2 0 .569 6 *
m
∑ exp[ - η1{ [ wij(γij - sih)] p}1p ]
uhj = c
i =1 m
∑ ∑ exp[ - η1{ [ wij(γij - sih)] p}1p ]
基于最大熵原理的水资源可持续性评价
姜 志 群 朱 元 生
(河海大学 水文水资源及环境学院 , 江苏 南京 210098)
摘要 :最大熵原理是解决不适定性问题的一个成功的方法 。 由于水资源系统本身的随机性 、模糊性及其观测资 料的不确定性 , 给流域或区域的水资源可 持续性 评价带 来较大 困难 , 而且评 价结果 的可靠性 与客 观性 不易把 握 。 基于最大熵原理的水资源可持续性模糊 综合评价模型能充分 利用系统 信息 , 考 虑评价标 准和评价 指标的 模糊性和不确定性以及观测资料的不确定性 , 有效地减少 模糊评价 中的主观性 。 将 该模型用 于淮河流 域水资 源可持续性评价的实例研究中 , 评价选用 3 个功能团指标共 10 项 评价指标 , 研 究表明 评价结果 与实际 情景相 似。 关 键 词 :最大熵原理 ;评价模型 ;水资源评价 ;可 持续性 ;淮河 中图分类号 :TV213.4 文献标识码 :A
域水资源客观和可靠 的评价对流域经济社会的可持续发展意义 重大 。
该评价分级取良好 、较 好 、一 般和较 差 4 级 , 评价 指标 取水 资源量 、水环境 、水资源 开发利 用指 标共 10 项 。 各指 标分 级标 准值见表 1 , 各指标观 测值(1997 年)见表 2 , 各 指标权 重向 量为 (0 .12, 0.12 , 0.05 , 0.12, 0.12, 0.05 , 0 .1, 0.1, 0.1 , 0 .12)。 由 模型 求得熵模糊综合 评价隶 属度 矩阵 见表 3。 由 表 3 可 见 , 淮河 流 域水资源可持续性良好的有 5 个分区 , 较好的有 4 个分区 , 一般 的有 4 个分区 。
水资源 结构
1 .63 3 .74 1 .03 5 .28 1 .08 7 .30 2 .98 3 .19 0 .40 1 .49 2 .00 2 .37 2 .52