[发明专利]一种生态修复关键对象判定方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种生态修复关键对象判定方法，属于环境保护与资源综合利用技术领域。

背景技术

生态系统是人类社会生存与发展的物质基础。生态系统中发生的物质循环、营养传输、初级生产等过程为生命活动提供了支撑；生态系统为人类及其它生物提供资源与能量，调节气候、水文等环境条件，并提供娱乐、教育等文化服务。改革开放以来，我国在经济快速发展同时也付出了资源过度消耗与生态环境破坏的代价，粗放型的经济增长方式与生态系统健康的冲突日益尖锐，为我国经济社会可持续发展带来严峻挑战，生态修复的需求日益迫切。

生态系统的组成十分复杂，生态修复中一般会选择在生态系统中发挥关键作用且受到人类活动影响的要素作为生态修复关键对象进行治理修复。生态修复关键对象的诊断需要基于生态健康评价结果。生态健康评价涉及多个评价指标，通过综合评价方法整合评价指标，获得生态系统总体健康状态。然后根据生态健康状态判断是否需要进行生态修复并诊断生态修复关键对象。基于传统的生态健康评价方法给出的结果，一般通过两种方法诊断生态修复关键对象。一种方法是将状态较差的指标作为生态修复关键对象。这种方法忽略了修复对象的生态作用，因此所选定的生态修复关键对象可能在生态系统中不发挥关键作用，其修复效果不能给整体生态健康带来明显改善。另一种方法是将最重要的指标作为生态修复关键对象。由于传统的生态健康评价方法一般是不考虑评价指标间的相互作用的线性方法，指标变化对评价结果的影响由权重决定，与指标状态无关，导致选中的生态修复关键对象可能本身处于较好状态，不需要进行生态修复。基于传统的生态健康评价方法进行生态修复关键对象诊断时，难以兼顾指标状态与指标生态作用。

模糊逻辑是模糊理论的重要组成部分。和传统的二值逻辑不同，模糊逻辑是一种连续逻辑，隶属度可以为[0，1]之间的任何数，1代表完全隶属，0代表完全不隶属。模糊逻辑允许一个命题亦此亦彼，存在部分肯定和部分否定，因此在处理不确定性和主观性信息方面具有优越性。模糊逻辑在已在图像识别、语言处理、自动控制、故障诊断、信息检索、运输管理等方面获得了广泛应用，但是极少应用于生态健康评价，在生态修复关键对象诊断方面尚无应用先例。

发明内容

本发明的目的是为克服已有技术的不足之处，提出一种生态修复关键对象判定方法。本发明基于模糊逻辑理论建立生态健康评价模型，识别对生态健康状态的改善效果最明显的生态要素，将这些生态要素作为生态修复关键对象，最大化生态修复效果，实用性强，易于推广。

本发明提出的一种生态修复关键对象判定方法，包括以下步骤：

(1)建立生态健康评价指标体系；

所述生态健康评价指标体系包含用于评估生态系统生态健康状态的评价指标；

(2)建立模糊逻辑评价模型；具体步骤如下：

(2-1)根据步骤(1)建立的生态健康评价指标体系确定所需建立的模糊逻辑评价子模型的数量，确定每个模糊逻辑评价子模型的输入变量与输出变量；

(2-2)选择输入变量的隶属度函数；

对每个模糊逻辑评价子模型的输入变量划分不同的输入变量状态类别，选择每个输入变量的隶属度函数，确定输入变量分值与输入变量状态类别间的隶属关系，将输入变量分值转变成对不同输入变量状态类别的隶属度，实现变量模糊化；

(2-3)建立评价规则；

评价规则设置不同输入变量间所有状态组合下对应的输出变量的分值；根据输入变量对各个输入变量状态类别的隶属度，通过评价规则得到输出变量对各个输出变量状态类别的隶属度；

(2-4)步骤(2-3)中设置的所有输出变量的分值组成输出变量状态类别，选择每个输出变量的隶属度函数；

(2-5)选择去模糊化方法，生成决策面；

通过步骤(2-3)得到输出变量对各个输出状态类别的隶属度，通过去模糊化方法将输出变量的隶属度转化成输出变量的分值，生成决策面，决策面代表了所有输入变量的取值与输出变量的取值间的对应关系；

(2-6)判断决策面形态是否符合要求，建立模糊逻辑评价模型；

如果步骤(2-5)生成的决策面的形态不符合设定的要求，则对步骤(2-2)的输入变量的隶属度函数进行参数调整或重新选择、步骤(2-3)的评价规则进行调整、步骤(2-4)的输出变量的隶属度函数进行参数调整或重新选择、步骤(2-5)的去模糊化方法进行重新选择，重复步骤(2-2)～(2-5)，直至决策面形态符合设定的要求，将符合要求的所有模糊逻辑评价子模型组成模糊逻辑评价模型；