基于BP神经网络的腾格里湖水环境承载力研究

2017-03-21余金龙鲍广强白维东邱小琮

中国农村水利水电 2017年11期

余金龙，尹亮，鲍广强，李斌，白维东，邱小琮

(1. 宁夏大学土木与水利工程学院，银川 750021；2.宁夏水产技术推广站，银川 750021；3.宁夏大学生命科学学院，银川 750021)

0 引言

当前，水资源短缺和水环境恶化已经成为我国社会经济可持续发展的主要制约因素，水环境作为社会、经济系统发展的基本载体，其承载能力对社会经济的发展具有重要作用。对水环境承载能力进行评价，并根据水环境承载能力指导区域发展和规划，已成为当前水科学领域的热点问题[1]。水环境承载力研究目前使用的方法主要有系统动力学法[2]、指数评价法[3]、多目标核心模型分析法[4]、承载力分析法[5]、人工神经网络法[6]、多元回归模型方法[7]、最优化方法[8]、灰关联法[9]等。

腾格里湖地处宁夏回族自治区中卫市区西北部，腾格里沙漠东南边缘，距中卫城区6 km，西北与沙漠草原通湖、水稍子旅游区相连。腾格里湖占地面积为22 km2，其中水域面积667 hm2，是中卫市最大的一个湿地湖泊，被誉为宁夏沙漠“美女”中的“三姑娘”，是宁夏第三大4A级沙漠旅游景区。近年来，腾格里湖不合理的开发利用，使得其水质下降，水生生物多样性指数降低，造成了生态系统的破坏。目前，对于腾格里湖水环境的研究很少，在水环境承载力方面未见报道，本文使用具有强大非线性数据处理能力的误差反向传递神经网络，即BP神经网络对腾格里湖的水环境承载力进行研究，以期为腾格里湖水环境保护和可持续利用提供依据。

1 材料与方法

1.1 样点布设与采样时间

1.1.1 样点设置

根据腾格里湖区特征与利用状况，在腾格里湖布设了S01、S02、S03、S04 四个采样点，如图1所示。

图1 腾格里湖采样点位图Fig.1 Location of Sampling sites in Tenggeli Lake

1.1.2 采样时间

采样时间分别为2013-2015年春(4月)、夏(7月)、秋(10月)、冬(1月)。

1.2 水样采集与测定

1.2.1 水质指标

依据第四版《水和废水监测分析方法》[10]。

水样采集使用5.0 L采水器采集水样并保存，带回实验室测定的水质指标包括：氨氮(NH3-N)、总氮(TN)、总磷(TP)、高锰酸盐指数(CODMn)、化学需氧量(CODCr)。

水质指标的测定：氨氮指标采用纳氏试剂分光光度法，总氮指标采用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法，总磷指标采用钼酸铵分光光度法，高锰酸盐指数指标采用酸性法，化学需氧量指标采用重铬酸盐法。

1.2.2 生物指标

水生生物多样性是表征水生生物种群结构和群落稳定性的重要指标，本论文采用Shannon-Wiener多样性指数(H′)表征腾格里湖的水生生物种群特征。其中，指标包括：浮游植物Shannon-Wiener多样性指数、浮游动物Shannon-Wiener多样性指数、底栖动物Shannon-Wiener多样性指数[11,12]。

Shannon-Wiener物种多样性指数(H′)。

H′=-∑(ni/N)log(ni/N)

(1)

式中：ni为第i种生物的个体数；N为生物总个数。

1.3 研究方法

1.3.1 腾格里湖水环境承载力指数

文中为了更具体地表现出人类经济社会和水环境之间的协调状态，使用量化的方法体现它们的协调程度，引入“水环境承载力能力指数”[13]的概念来评价水环境承载力。假定某河流选取n个指标进行水环境承载能力的研究分析，各个指标值用向量表示为C=(C1,C2,…,Cn)，同时设各个指标对应的阈值向量为C0=(C01,C02,…,C0n)，则该河流的水环境承载力指数为：D=C/C0。

通过一些国际公认的指标值和我国发布的《全国人民生活小康水平的基本标准》，以及相关行业、地方法规、并征求专家意见和参考有关文献[4]，确定了水环境承载力能力指标的核算标准，将其划分为“良好可承载”、“可承载”、“基本可承载”、“弱可承载”、“不可承载”5个等级(表1)，由此来量化确定腾格里湖水环境的承载力状况。

表1 腾格里湖水环境承载能力指标分级标准Tab.1 The index grading standard of WECC in Tenggeli Lake

当D<0.2时，水环境承载状态小于最差值，水环境已被严重污染，水生生态系统严重失衡，有可能引发水环境危机。水生生态系统处于病态。

当0.2≤D<0.4，水环境承载转台较弱，处于较差值与最差值之间，水环境容量与自净能力已不能满足水质目标要求。水生生态系统处于不健康状态。

当0.4≤D<0.6时，水环境承载状态一般，处于及格值和较差值之间，水环境容量较小，自净能力一般，水质目标可达到Ⅳ类。水生生态系统处于亚健康状态。

当0.6≤D<0.8时，水环境承载状态一般，处于及格值和最优值之间，有一定的容量和一定的自净能力，水质目标可达到Ⅳ-Ⅲ类。水生生态系统处于健康状态。

当0.8≤D<1.0时，水环境承载状态较强，接近最优值，对污染物有较大的容量和较强的自净能力，水生生态系统处于很健康的状态。

1.3.2 水环境承载力评价指标体系

(1)指标体系选取。通过参考各个学者对水环境承载力的研究成果和水环境承载力的特点，以及水环境承载力指标的选取原则，文中从水质、水生生态层面选取了以下9个指标，作为腾格里湖的水环境承载力评价指标体系。

以《地表水环境质量标准》[15]为依据，确定腾格里湖各个评价指标的核算办法，将每个指标值分为最优值、较优值、及格值、较差值和最差值。最优值是按照水体富营养化评价标准和水质控制目标要求，该项指标达到的最佳值；及格值是按照水体富营养化评价标准和水质控制目标要求，该项指标达到的最低值；最差值是按照水体富营养化评价标准和水质控制目标要求，该项指标不能容忍的最低值。

(2)水质子系统。根据国家地表水环境质量标准相关规定，文中以腾格里湖水质达到Ⅳ类水为及格值；达到Ⅲ类为最优值；达到Ⅴ类为最差值。以此分别计算总磷(TP)、总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、高锰酸钾指数(CODMn)、化学需氧量(CODCr)4项指标的最差、最优和及格值。

根据《湖泊(水库)富营养化评价方法及分级技术规定》的规定，采用综合营养状态指数法对腾格里湖水质进行评价，以综合营养状态指数小于30时为中营养，以此作为最优值；以综合营养状态指数等于50时为中营养，以此作为及格值；以综合营养状态指数大于50时为富营养，以此作为最差值，其中各个指标采用正向指标，取综合营养状态指数的倒数为指标体系的输入数据。

(3)水生生态子系统。采用水生生物多样性指数[16]表征腾格里湖水生生物的群落结构特征，物种多样性指数=2为及格值，≥4为最优值，≤1为最差值。

腾格里湖水环境承载力评价指标分级标准如表2。

表2 腾格里湖水环境承载力指标分类Tab.2 The classification index of WECC in Tenggeli Lake

1.3.3 BP人工神经网络模型

水环境承载能力指数的量化计算涉及多个权重和评价指标的确定，本论文运用人工神经网络法，建立了如下的水环境承载力BP人工神经网络模型：

以上模型中，Ci∈C，C={C1，C2，…,Cm}，m为输入层神经元个数；n1为隐含层神经元个数；n为输出层神经元个数，a为1～10的常数；其中水环境承载力指数Di∈D，D={D}。其中，输入层为水环境承载力各个评价指标的值，隐含层神经元个数通过试错法获得，输出层即为水环境承载能力指数。

2 结果与分析

本文建立了C1，C2，…,C9为输入，并将水环境承载能力指数作为输出的如图2所示的腾格里湖的水环境承载力BP人工神经网络模型，其中，W1代表输入层与隐含层的连接权重矩阵；W2代表隐含层和输出层的连接权重矩阵。样本数据的输入原则为：所选取的最优指标向量C优=(C1优，C2优，…,C9优)；及格指标向量C及=(C1及，C2及，…,C9及)；最差指标向量C差=(C1差，C2差，…,C9差)，较优的指标向量为C较优=(C优+C及)/2，较差的指标向量为：C较差=(C及+C差)/2。模型的输出以C优、C较优、C及、C较差、C差为顺序，对应的输出值为1.0、0.8、0.6、0.4、0.2，进行了5 000次的学习，误差为0.002 3，建立了腾格里湖的水环境承载力BP人工神经网络模型，并输入腾格里湖2013、2014、2015年四个季节的指标实测数据，以此计算出腾格里湖的水环境承载能力指数，并进行分析评价。

图2 腾格里湖水环境承载力BP人工神经网络模型Fig.2 BP Artificial Neural Networks of WECC in Tenggeli Lake

通过归一化处理，并输入样本数据进行所建立模型的拟合计算，其中各个样本数据和期望值以及相对误差如表3所示。

表3 样本数据Tab.3 Sample date

腾格里湖各时期水环境承载力指数如表4所示。2013年、2014年处于可承载状态，2015年处于基本可承载状态，较上两年承载能力减弱。

表4 腾格里湖各时期水环境承载力指数Tab.4 WECC index of Tenggeli Lake

为了直观表达腾格里湖在2013-2015年的水环境承载能力变化情况，将表4绘制为图表形式，如图3所示。

图3 腾格里湖2013年至2015年的水环境承载能力变化状况Fig.3 The situation of WECC from 2013 to 2015 in Tenggeli Lake

自2013年以来，腾格里湖的水环境承载能力呈现逐年下降的趋势。2013年从秋季到冬季，腾格里湖的水环境承载力在数月内呈现大幅增长趋势，达到0.75，为三年数据记录的峰值。2013年和2015年从春季到夏季的腾格里湖水环境承载能力下降较为明显，其中2015年夏季属于最差状态，水环境承载能力指数仅为0.44，属于基本可承载力状态，水生生态系统处于亚健康状态。对比2013年与2014年，水环境承载力下降速度较为缓慢；对比2014年和2015年，腾格里湖水环境承载能力下降迅速，由0.6～0.65区间滑落到0.4～0.5区间，区域内水质状况不断变差。

综合以上结果，造成腾格里湖水环境承载力下降的主要原因在于其补水水源为农田退水，近些年来，腾格里湖流域内农业化肥、农药用量的增加，使得大量未充分利用的农药、化肥残余流入湖水，不断累积，进而湖水水质逐年下降。另一方面，2013至2015年间水环境承载能力指数最低均为每年夏季，这正是农田灌溉退水最集中的时间段，也进一步证明补水水源对腾格里湖水环境承载力的影响。

另外，次要原因为腾格里湖作为宁夏中卫市著名旅游景区，在当地政府的大力宣传下，每年游客数量不断增加，使得人类活动对湖水的干扰强度变大，带入的污染物逐渐变多，累积在湖水底部，最终造成腾格里湖水环境承载力的逐年下降。

3 讨论与结论

根据对水环境承载力概念、内涵的界定，各位学者选择不同的指标体系，采用不同的方法对水环境承载力进行研究，但目前水环境承载力的研究主要以社会经济系统为承载目标，缺乏对水生生态环境、水体自净能力、生态环境用水等的研究。社会经济系统对水环境的压力为系统外力，该压力与水环境系统的承载力作用相反，若以二者合理表征水环境承载力，则会混淆作为承载体和被承载对象的系统内力与外力，将难以准确度量水环境系统对社会经济系统的承载能力。

此外，水环境系统对社会、经济、人口目标的承载可以归结为水环境系统水量、水质的承载、对水环境承载力的量化研究应重点考虑供水量与需水量的关系，水质目标以及水生生态的健康状况，因此本论文将水环境承载力定义为：水环境系统在水生态系统健康的前提下容纳污染物的能力和维系其良好生态环境功能的能力，并以此为依据进行分析和研究。虽然有很多学者对水环境承载力的量化研究做了大量工作，但人们在对于水环境承载力的具体涵义和量化方法上存在一定的争议，文中通过采取对数据收集简便、计算过程易懂的BP神经网络应用到腾格里湖的水环境承载力研究上来，得出了易于解释的运算结果。

通过研究，从腾格里湖水质、水生生态系统2个层面，选取了总磷(TP)、总氮(TN)、氨氮(NH3-N)、高锰酸钾指数(CODMn)、化学需氧量(CODCr)、综合营养状态指数浮游植物Shannon-Wiener多样性指数、浮游动物Shannon-Wiener多样性指数、底栖动物Shannon-Wiener多样性指数等9项指标，作为腾格里湖水环境承载力评价指标体系，并以国家水环境质量Ⅳ类水标准和水体中营养程度为目标，分析确定了腾格里湖水环境承载力评价指标分析标准。建立了基于BP人工神经网络的腾格里湖水环境承载力模型，对腾格里湖的水环境承载力进行了量化分析。腾格里湖水环境承载力自2013-2015年以来在逐年下降，处于基本可承载力状态，水生生态系统为亚健康状态，需及时采取环境保护措施、减少污染物的排放，且应当注重人与自然的相互协调，完善腾格里湖的管理制度，进而促进区域经济、管理水平的提升。

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