改进的RAGA-PPC模型及其在河流健康评价中的应用

李鹏程，韩　春，王月敏，王甲荣

(山东大学 土建与水利学院，济南　250061)



改进的RAGA-PPC模型及其在河流健康评价中的应用

李鹏程，韩春，王月敏，王甲荣

(山东大学 土建与水利学院，济南250061)

利用山东海河流域骨干河流马颊河2009—2011年水质监测资料及污染调查评价中所取得的数据，通过构造改进的RAGA-PPC模型，将高维数据转换为低维数据，并将此模型应用于马颊河河流健康评价研究。调查断面选取从务庄闸到邓集共12个断面。河流健康评价结果显示：总氮和氨氮在整个河流中总体趋势是增长的，生化需氧量在下游区域的大道王闸到邓集几乎是直线上升；河流中化学需氧量和生化需氧量会随着汛期和非汛期有些起伏，在汛期含量会有所增加；将选取进行综合评价的5个断面的权重值与标准值对比，其值均在0.22～0.15之间，马颊河基本处于亚健康状态。从研究区的人为因素及自然因素方面对马颊河河流健康状况进行了简析，为海河流域河流健康评价及河流污染治理提供了有效的科学依据。

马颊河；河流健康评价；多指标；水质评价；RAGA-PPC模型

1　研究背景

马颊河位于海河流域的北部，流域范围的南部是徒骇河、德惠新河，西北面和漳卫河流域毗邻，河道干流总长约为426 km。工业和人口不断增多，对水资源的需求增加，以及降雨量的减少使马颊河河流的水量逐渐减少，再加上水质的恶化，已经造成了一系列的生态问题，诸多问题严重威胁着马颊河所在海河流域的河流生态健康和沿河经济社会及环境的可持续发展。

目前，水质评价的方法主要有：单因子法、灰色聚类、模糊综合法、主成分分析法等，RAGA-PPC(遗传算法-投影寻踪方法)模型[1-2]是近年提出一种新的技术，该模型将高维数据根据转化为低维数据，去除与数据结构无关的变量干扰。此次研究拟对参数处理方法进行改进，从而提高评价的准确性及精度，同时借助Matlab软件建立马颊河河流水质评价模型。

对于河流生态健康的具体定义尚未十分明确。国外学者多数是将河流健康等同于河流生态系统的健康，他们所提出的河流健康指标较多的是表征为水生生物种类质量、河流水体质量、水生生物栖息地的质量[3-4]。目前河流健康评价指标体系分为单指标评价和综合指标评价。其中蔡其华[5]学者根据健康的概念和长江的主要内涵，初步提出健康长江的总目标层、系统层、状态层和要素层等综合指标体系，李国英[6]也从理论及实践等方面对黄河生态河流健康的维系进行了有效探索。

本文通过建立改进的RAGA-PPC水质评价模型及马颊河河流健康评价指标体系，得到马颊河河流生态健康评价成果。

2　投影寻踪模型原理及建立

首先建立指标样本集{x*(i，j)|i=1，2，…，n；j=1,2，…p}，i，j分别对应样本i和指标值j；n，p分别对应样本个数(样本容量)和指标数目。下面建立投影寻踪模型。

2.1数据的预处理

为了消除各指标值的量纲和统一各指标值的变化范围，可对样本评价指标集利用下式进行归一化[7-8]。

对于越大越优的指标：

(1)

对于越小越优的指标：

(2)

式中：xmax(j)，xmin(j)分别为指标j的最大值和最小值；x为指标特征值归一化的序列。

2.2构造投影指标函数

投影寻踪模型P把P维数据{x(i，j)|j=1，2，…，p}综合成a={a(1)，a(2)，a(3)，…，a(p)}为投影方向的一维投影值，即

(3)

Q(a)=SzDz。

式中:Sz为类间散开度，可用z(i)的标准差代替；Dz为类内密集度，可表示为z(i)的局部密度，即

(4)

(5)

2.3参数的确定及改进

在PPC模型建立的过程中对局部密度Dz进行改进，提高模型的计算精度。

2.4估计最佳投影方向

最佳投影方向通过计算投影指标函数的最大值估算，即

目标函数最大化：Max：Q(a)=SzDz；

2.5遗传算法优化投影方向

根据投影指标的选择，进行加速遗传算法程序，确定最大及最小指标函数值，其对应的投影方向即为最优投影方向[7-9]。

3　计算与分析

3.1断面中多指标和单指标在不同断面的变化特征分析

在本文中以薛王刘闸断面和总氮指标为例,进行代表性分析(图1薛王刘闸指标按月份变化选取总氮、氨氮、化学需氧量、高锰酸盐指数、生化需氧量、总磷、氟化物共7个指标，图2中335—348表示自上游到下游的各个断面，即断面务庄闸到邓集等共14个断面)。

图1　薛王刘闸各个指标月份变化曲线Fig.1　Variations of indicators at Xuewangliu sluice indifferent months

图2　总氮含量在14个断面中的变化图Fig.2　Variation of total nitrogen in 14 sections

结合图1、图2及相关分析可得：总氮和氨氮在整个河流的上游至下游中总体趋势是增长的；生化需氧量在下游区域的大道王闸到邓集几乎是直线上升，说明在这一断面间有机物大量排放，一般情况认为生化需氧量BOD与化学需氧量的比值>0.3时易于生化降解，污水适用于采用生化方法处理。化学需氧量的含量从上游到下游基本都在增加；生化需氧量也有增加，其它指标比较稳定或者较少。

3.2马颊河河流的水质评价

利用RAGA-PPC模型进行数据转化计算最佳投影方向为

x*=[0.456,0.060,0.147,0.001,0.021,0.874,0.078,0.001]，利用Matlab3次拟合函数得y=0.434 14z3-1.5z2+3.732 6z+1.011 6。地表水水质评价投影值计算所得结果如表1所示。

表1　地表水水质评价投影值计算结果Table 1　Calculation results of projection value ofsurface water quality evaluation

然后通过类似的计算过程对所给的数据进行计算，求出投影值和和计算值y*，四舍五入得出某一断面的某一测样点的水质情况。下面以务庄闸为例(共12个采样点)，见表2。

表2　务庄闸数据评价结果Table 2　Assessment results of Wuzhuang sluice

根据计算结果知：河流中一直存在氟化物、氨氮，化学需氧量和生化需氧量会随着汛期和非汛期有些起伏，在汛期含量会有所增加。整条河流常年基本无断流情况，河中有鱼、草等类生物，说明生态环境相对适中，污染程度较低。

3.3综合评价

结合资料[10-13]和实际调研了解马颊河河流现状，对所分断面进行赋值(表3)。

表3采样点1—5综合评价数据

Table3Comprehensiveassessmentresultsofsection1-5

采样点分值/分水量水质水生态河岸带状况物理结构人类服务功能加权平均195944855625873296985575727080393955270706577490925056685873594935158655573

根据公式计算权重得

评价标准的量化值是

权重值根据实际调研和国内外研究进展进行确定[10-13]：

计算权重得

与此同时，河流健康一方面应充分考虑维持河流的自然功能的需要，另一方面还要充分考虑人类社会对河流的社会服务功能的要求。对每一个健康的指标，仅给出一个固定量化的标准往往不符合现实的情况，要尽可能地划定一定的变化范围。

对难以准确定量表达的定性指标，以0～20表示病危状态，以20～40表示疾病状态，以40～60表示亚健康状态，以60～80表示基本健康状态，以80～100表示健康状态等5个等级标准(见表4)。

表4　采样点1—5权重均值计算结果统计Table 4　Calculation results of mean weighted values of section 1-5

通过对马颊河河流健康状态的实际情况调研以及参照前人研究成果[10-14]对比分析,确定综合评价中除了水质指标外的其他指标数据。

计算加权平均值时通过给几个指标进行分级，然后进行相乘再除以指标数据值得出。根据表4计算结果知马颊河的5个采样点的权重值与标准值均在0.22～0.15之间，说明5个采样点都处在亚健康状态。

经分析导致马颊河处于亚健康和基本健康之间的原因是：①工厂的污染物排放不达标。由于在7—9月份污染物中的有机物增多，汛期时其稀释速度较快，工厂为减小开支，未经处理将污染物排入河中；②4月份污染物存在增加趋势，耕种开始施肥，污染物随降雨流入河中,并在汛期7—8月份达到峰值。

4　结　语

(1)本文根据模型的特点，改进了归一化方法，并通过对类内密集度Dz进行了适当处理及分析(进行假设并反推确定Dz)，从而对PPC(投影寻踪模型模型)进行改进,并结合遗传算法优化投影方向，建立了改进的RAGA-PPC模型。经计算模型参数R取值范围合理，模型精度较高。

(2)本文采用RAGA-PPC模型对马颊河进行了水质评价，利用Matlab进行编程和其optimtool工具进行优化，得到各个指标的最佳投影方向，回代求出投影值，在标准指标基础上模拟的函数进行求计算值y*，进而得到水质情况。根据数据进行绘图，寻找水质指标的变化规律，比较不同采样点同一元素的变化情况，和同一采样点不同元素的变化情况。

(3)利用加权平均和层次分析法中部分内容对马颊河整条河流进行了健康综合评价，得出了从上游薛王刘闸到下游邓集各个采产点的健康评价值。根据计算结果知马颊河整条河流属于亚健康和基本健康状态。整条河流常年基本无断流情况，河中有鱼、草等类生物，说明生态环境相对适中，污染程度较低。

[1]陈广洲,解华明,鲁祥友.Matlab遗传算法工具箱在非线性优化中的应用[J].计算机技术与发展, 2008，18(3):246-248，252.

[2]叶浩,钱家忠,黄夕川，等.投影寻踪模型在地下水水质评价中的应用[J].水文地质工程地质，2005，32(5)：9-12.

[3]KIBASSAD.TheImpactofCostRecoveryandSharingSystemonWaterPolicyImplementationandHumanRighttoWater:ACaseofIleje,Tanzania[J].WaterScienceandTechnology,2011,63(11):2520-2526.

[4]LEVINEJ.AdaptiveManagementinRiverRestoration:Theoryvs.PracticeinWesternNorthAmerica[R].California:WaterResourcesCenterArchives,UniversityofCalifornia,2004.

[5]蔡其华.维护健康长江 促进人水和谐[J].人民长江,2005,36(3):1-3.

[6]李国英.黄河治理的终极目标是“维持黄河健康生命”[J].人民黄河,2004,26(1):1-3.

[7]陈广洲，汪家权，李如忠，等.基于D-S证据理论的水利工程招标评价[J].水利发电学报,2012，31(3):263-266.

[8]金菊良,杨晓华,丁晶.基于实数编码的加速遗传算法[J].四川大学学报(工程科学版)，2000，32(4):20-24.

[9]夏柯山.企业中投影寻踪分类模型的建立与应用[J].科技广场,2008，(6):39-41.

[10]陈裕荣.广东湿润区河流健康评价指标体系及方法研究[D].广州：中山大学，2008.

[11]杨文慧.河流健康的理论构架与诊断体系的研究[D].南京：河海大学，2007.

[12]王宏伟,张伟,杨丽坤，等.中国河流健康评价体系[J].河北大学学报(自然科学版),2011，31(6)：669-672.

[13]吴阿娜,杨凯,车越，等.河流健康状况的表征及其评价[J].水科学进展,2005,16(4):602-608.

[14]许继军,陈进,金小娟.健康长江评价区划方法和尺度探讨[J].长江科学院院报，2011，28(10):49-53，58.

(编辑：刘运飞)

Improved RAGA-PPC Model and Its Application to River Health Assessment

LI Peng-cheng, HAN Chun, WANG Yue-min, WANG Jia-rong

(SchoolofCivilEngineering,ShandongUniversity,Jinan250061,China)

ARAGA-PPC(RealcodingbasedAcceleratingGeneticAlgorithm-ProjectionPursuitClassification)modelwasemployedtoconverthighdimensionaldatatolowdimensionaldataandassessthehealthofariverinHaiheriverbasin.MajiaRiver,akeyriverofHaiheriverbasininShandongProvince,wastakenascasestudy.Dataobtainedfromwaterqualitymonitoringandpollutioninvestigationin2009-2011wereutilized,and12sectionswereselectedfortheinvestigation.Theassessmentresultsshowthattheoveralltrendoftotalnitrogenandammonianitrogeninthewholeriverisgrowing,andalsobiochemicaloxygendemandinthedownstreamareafromDadaowanggatetoDengjigoesalmoststraightup.Chemicaloxygendemandandbiochemicaloxygendemandoftheriverchangeinfloodseasonandnon-floodseason,bothincreasinginfloodseason.Accordingtocomparisonbetweentheweightedvalueandthestandardvalueof5sections,thechemicaloxygendemandandbiochemicaloxygendemandarebothbetween0.22-0.15,indicatingthatMajiaRiverisbasicallyinasub-healthystate.Furthermore,thehumanfactorsandnaturalfactorsofMajiaRiver’ssub-healthystateareanalyzedinthepurposeofprovidingeffectivescientificbasisforriverhealthassessmentandriverpollutioncontrolintheHaiheRiverBasin.

Majiariver;riverhealthassessment;multipleindexes;waterqualityevaluation;RAGA-PPCModel

2015-09-16;

2015-11-09

水利部公益性行业科研专项经费项目(201401003);山东省省级水利科研及技术推广项目(SDSLKY201207)

李鹏程(1990-)，男，河北衡水人，硕士研究生，主要从事水资源评价与管理方面的研究，(电话)15866711875(电子信箱)15866711875@163.com。

韩春(1987-)，女，吉林长春人，硕士，主要从事水资源开发与利用方面的研究，(电话)15502297811(电子信箱)hcshanda@163.com。

10.11988/ckyyb.20150792

2016,33(09):18-22

X824

A

1001-5484(2016)09-0018-05