基于云模型的生态河道建设评价

赵晨程，高玉琴，刘 钺，吴 迪

(河海大学水利水电学院，江苏 南京 210098)

水生态文明是生态文明的重要组成部分[1]，也是河长制实施的最终目标。准确定义生态河道，建立科学合理的评价指标体系具有重要的指导意义和研究价值。

目前，在生态河道建设评价指标体系与评价方法等方面已有诸多研究。陈平等[2]认为生态河道建设要重视整治后原有生物群落的恢复，构建了5个指标群的生态河道评价指标体系；高晓琴等[3]指出生态河道治理经历了自然型河道阶段和生态型河道阶段，河流生态修复需要同时考虑河床水体和河岸带生态恢复的作用，兼顾河道安全和生态健康，将城市生态系统影响纳入生态河道建设；左倬等[4]根据中国城市河道生态建设特点，选取滨岸带生境、滨岸带生物群落、河床生态环境、河床生物群落和特征指标群5个一级指标以及23个二级指标，构建城市河道生态符合指数的概念，定量描述城市河道生态水平；曹文彪等[5]使用基于层次分析法的模糊综合评价模型对崇明岛河流生态进行研究；Reheman等[6]以Landsat遥感影像和水文数据为主要数据源，对比分析水利工程建设前后区域植被覆盖变化特征，表明水利工程建设对生态环境有修复作用，促进了水资源高效利用；熊坤杨[7]基于河道水质、河道环境、河内物种、生态需水量、水利功能、河道管理等6个指标建立了较为系统的生态河道评价体系。

云模型是基于传统概率统计和模糊数据衍生而来的定量、定性转换模型，其数字特征可有效表现定性概念的定量特性[8]，兼顾事物的模糊性和随机性。云模型评价方法在水利领域已应用于流域综合评价[9]、水资源保护效果评价[10]、河长制考核评价[11]、低影响开发措施综合效益评价[12]等方面，而采用云模型对生态河道建设进行评价的研究还不多见。本文以江苏省宿迁市为例利用云模型对生态河道建设进行评价。

1 生态河道建设评价指标体系及评价标准

生态河道建设主要依靠自然作用，通过少量人为方式，在符合河道基本水利功能的前提下维持河道的生态平衡和生物多样性[13]，建设城市生态河道的目的是维持河道水质、水量以及生态的有机统一[14]。生态河道建设应重视发挥生态服务功能和完善生态保育功能，维持河道正常运行的环境条件，为人类和自然提供生态服务；生态河道建设应保证生态结构完整性，当生态河道建设发展过程中出现干扰问题时，应可及时恢复原生态结构。

生态河道建设总体目标为：有效保障水安全、永续利用水资源、保持水环境整洁优美、保持水生态系统健康、传承弘扬水文化。我国应从以下几方面落实生态河道建设：建成防洪减灾体系，高效利用水资源，维护经济社会稳定发展，落实水资源管理制度，保障经济社会可持续发展；优化产业布局，减少污染排放，降低环境自净负荷，治理河湖乱占、乱建、乱排的“三乱”现象；消除黑臭水体，沟通水系，涵养水源，修复河湖生态；保护、挖掘、弘扬水文化，丰富水文化内涵；实现河湖资源有序利用，完善河湖长效管护体制机制。

1.1 评价指标体系

本文根据中央、省、市关于生态文明建设的决策部署要求，参照《宿迁市生态河湖行动计划(2018—2020年)》，选择水安全保障、水资源保护、水污染防治、水环境治理、水生态修复、水文化建设、水工程管护、水制度创新8个方面的30项指标，建立生态河道建设评价指标体系，如图1所示，各指标通过定量数值来体现，除底泥污染程度按5分制计算外，其余各指标均以百分制计算。

图1 生态河道建设评价指标体系

1.2 评价等级与标准

根据数值大小和相关评价文献[2,5,9,11]将生态河道建设评价指标分为5个等级：不合格、合格、中等、良好和优秀，评价指标各等级数值范围见表1。

表1 生态河道建设评价指标的等级与标准

2 基于云模型的生态河道建设评价模型

2.1 云模型理论

云模型概念最初由李德毅院士提出[15]，按机制可分为正向云发生器(forward cloud generator, FCG)、逆向云发生器(backward cloud generator, BCG)和条件云发生器，按不同形式隶属函数可分为不同类型的云模型。正态分布现象在自然界极为普遍，许多大样本统计量近似服从正态分布，正态云模型能反映和描述其中的模糊性和不确定性[16]，因此得到广泛应用。

正态云模型采用期望Ex、熵En、超熵He作为特征值。期望即数学期望，反映所有云滴的平均值，熵反映云滴之间的离散程度，超熵反映熵的不确定程度。云模型通过云发生器完成特征与云滴的互相转换，FCG是定性转向定量的过程，通过云的数字特征生成大量云滴和对应的隶属度；BCG则相反，通过定量的样本(x)和确定度(μ)计算出云模型的定性概念(Ex，En，He)；条件云发生器以特定的X条件或Y条件作为规则产生隶属度。

2.2 云模型计算指标权重和指标等级

收集若干专家对指标赋予的权重，通过BCG求解每个项目的云数字特征(Ex，En，He)，通过FCG生成更多云滴，将确定度μ最大时对应的x作为对应指标Ci的权重计算值[17]，对指标的隶属度进行归一化处理[18]。考虑到最大隶属度准则可能造成评价结果信息损失，进而影响评价效果，本文采用级别特征值法进行评价等级判断，即不合格、合格、中等、良好和优秀分别为50、60、75、85和95，最后得到总体评分和评价等级。

2.3 云模型评价流程

将专家打分结果输入云模型中，利用BCG生成相应的云数字特征后，将获取的云数字特征输入FCG实现云滴的有效补充，依据生成的云数字特征评价生态河道建设情况。基于云模型的生态河道建设评价流程如图2所示。

图2 云模型生态河道建设评价流程

3 实例评价

3.1 江苏省宿迁市生态河道基本情况

宿迁市位于江苏省北部，地处淮、沂沭泗水系下游，有2区3县，总面积8 555 km2。全市共有2 045条县乡以上河道、5 655条村级河道，近 8 000名河长、警长。至今已完成10条生态示范河道建设，整治骨干河道20余条，启动西南片区水环境规划方案编制，开展水环境治理。2018年全市年用水量控制在29.3亿m3以内，万元国内生产总值用水量为101.3 m3。2018年完成重点水利工程投资4.44亿元，区域防洪除涝能力得到进一步增强。近年来大力推进生态河道建设，提出“一核、两湖、三片、四廊、多点”的概念[19]，市河长制办公室先后开展5轮月督查、18轮河湖“三乱”专项督查，解决了一批历史积累的问题，为宿迁市水生态文明建设、经济发展和民生改善提供了有力保障。

3.2 云模型指标权重计算

邀请10名专家对生态河道建设评价指标打分，得到各一级指标初始权重，通过云模型BCG计算每个样本的特征值，通过FCG补充云滴，模拟1 000位专家的指标权重，将均值作为最终权重结果，如表2所示，各一级指标的云数字特征如表3所示。重复以上过程分别求出云模型各指标在子体系中的权重以及在评价指标体系中的权重，如表4所示，各指标体系权重云模型如图3所示。

表2 一级指标权重专家评估值及云模型计算值

表3 一级指标云数字特征

表4 子体系各指标云数字特征及权重

(a) 生态河道建设体系

3.3 云模型评价等级计算

根据宿迁市生态河道建设情况，通过条件云发生器计算出各评价指标不同等级的隶属度(表5)，最后通过级别特征值法[20]求出各评价指标综合评价值，如表5所示。

表5 评价指标等级隶属度和指标评价值

3.4 评价结果分析

由云模型指标权重(表4)和指标评价值(表5)进行加权计算可得2018年宿迁市生态河道建设综合评价值为89.52，属于良好水平，各子指标体系B1～B8的综合评价值分别为94.32、80.36、86.98、92.04、87.67、89.38、91.90、94.92，其中水资源保护子体系评价值较低，为80.36，其余在85～95之间。主要原因是宿迁市地表与地下水资源量较少，主要依赖上游来水，水资源开发利用程度过高，远高于国际公认的40%警戒线。此外，为改善生态河道状况，还应加强农村面源污染治理和船舶污染防治，优化产业布局，从源头减少污染物的排放，提升水生态承载力。

4 结 语

生态河道建设评价指标体系需要结合水资源、水质、社会、经济、生态、环境等因素，指标多、涉及面广，且不同河道间存在类型、结构、功能上的差异，需要选择易于理解、便于监测、可操作性强的关键指标来表征河道生态健康的总体状况。本文将云模型应用于宿迁市生态河道建设评价，在建立评价指标体系的基础上，计算各指标权重和评价等级，用级别特征值法计算最终评价值，验证了结果的合理性。正态云模型的适用性较广泛，可以很好地处理等级边界隶属度问题，通过计算每个指标在不同评价等级的隶属度，综合判定最终指标等级，使得指标等级隶属度模糊化，边界过渡自然，具有一定的实用价值。运用云模型计算权重时，初始权重具有较强的主观性，需要专家对实际情况有较深的理解，提高初始权重的客观性，避免主观意愿对结果造成较大影响。