佳木斯市水资源承载力评价.pdf

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1、2011年第3期黑龙江水利科技No．3．20l1(第39卷)HeilongjiangScienceandTechnologyofWaterConservancy(TodalNo．39)文章编号：1007—7596(2011)03—0020—03佳木斯市水资源承载力评价侯成志(桦南县水务局，黑龙江桦南154400)摘要：在构建佳木斯市水资源承载力评价指标体系和评价标准的基础上，建立了基于粒子群优化投影寻踪的水资源承载力评价模型，并将其应用到佳木斯市水资源承载力评价中。评价结果表明，佳木斯市水资源承载力处于中等级

2、别，水资源仍有一定的开发潜力，水资源开发利用现状基本能满足工农业生产和人民生活的需求，但随着经济的发展和人口的增加，水资源将出现供小于需的现象，应结合区域特点同时，采取必要的水资源开发利用对策，为区域水资源的可持续利用和社会经济的发展提供指导。关键词：水资源承载力；投影寻踪评价；建模步骤；粒子群优化中图分类号：Tv213文献标识码：B水资源承载能力是指在某一历史发展阶段，以可预见的{(√)Ji=1，2，⋯，n√=1，2，⋯，p)(1)技术、经济和社会发展水平为依据，以可持续发展为原则，以式中：(i√)为第i个

3、样本的第个评价指标值，n,p分别为维护生态环境良性发展为条件，在水资源得到合理的开发利样本的个数和评价指标的数目。为消除各评价指标值的量用下，某一研究区域人口增长与经济发展的最大容量。’J。由纲和统一各评价指标值的变化范围，采用下式进行归一化处水资源承载力概念可知，水资源承载力研究涉及到社会、经理：济、环境、生态、资源在内的纷繁复杂的大系统。在这个大系统内既有自然因素影响，又有社会、经济、文化等因素的影≤越大越优指标(2)响。因此，应采用综合评价方法对其承载力进行分析和评专越小越优指标价。投影寻踪是一种用于分

4、析和处理非线性、非正态高维数式中：()、()分别为第个指标值的最大值和最小据的统计方法，它通过把高维数据投影到低维子空间，寻找值；x(i,j)为评价指标分级标准样本集归一化后的序列。能反映原高维数据结构或特征的投影，以达到分析高维数据的目的]，该方法较适合作为受多因素影响的水资源承载力1．1．2构造投影指标函数Q(a)评价的方法。因此，本文构建了基于投影寻踪的佳木斯市水投影寻踪模型是把P维数据{(√)I=1，2，⋯，p)综资源承载力评价模型，以其为区域水资源承载力的科学评价合成以a：{n(1)，a(2)，0(

5、3)，⋯，0(p))为投影方向的一F提供有效的方法。维投影值z(i)，即：1研究方法z(i)=Jl口()(iJ)(i=1，2，⋯，n)(3)1．1投影寻踪评价模型建模步骤式中：a为单位长度向量。区域水资源承载力评价的投影寻踪评价模型(Projection在综合投影指标值时，要求投影值(i)的散布特征满足PursuitEvaluation，简称PPE)建模步骤如下]：在一维空间散布的类间距离和类内密度D：，同时取得最1．1．1评价样本的归一化大值。因此，投影指标函数Q(a)可表达为：设评价样本集为：Q(o)=S

6、zD(4)[收稿日期]2011—0l一21[作者简介]侯成志(1980一)，男，黑龙江桦南人，工程师。一20一侯成志：佳木斯市水资源承载力评价第3期可由投影值(i)的标准差表示，S：和D的计算公式体，在这个过程中整个群体实现对解区域的全面搜索J。为：设粒子的种群规模为Ⅳ，第i(i=1，2，⋯，Ⅳ)个粒子的位置可表示为，速度表示为。在随机产生初始／耋(z(i)一E())：S=^√n一1(5)位置和速度之后的每一次迭代中，粒子通过跟踪个体极值pbest(t)和全局极值gbest(t)来更新自己，在t+1时刻找D=

7、(R—r(i,j))。“(R—r(i,j))(6)．．‘I】I到这两个最优值时，粒子根据以下公式更新自己的位置和式中：()为序列{z()li：1，2，⋯，n)的平均值；R为局速度：部密度的窗口半径；r(，)为样本之间的距离；“(t)为单位(t+1)=(t)+c1rl(t)(pbest(t)一(t))+阶跃函数，当t≥0时，其值为1，当t<0时，其值为0。c2r2(t)(gbest(t)一(t))(9)1．1．3优化投影指标函数(t+1)=(t)+(t+1)(10)当评价样本数据集确定时，投影指标函数Q(a)仅

8、随投式中：W为惯性权重；C。和C为学习因子；r和r：为(0，1)影方向a的变化而变化。不同的投影方向反映不同的数据之间均匀分布的随机数。结构特征，最佳投影方向就是最大可能暴露高维数据某类特2结果与分析征结构的投影方向。因此，可通过求解投影指标函数最大化2．1水资源承载力评价指标体系的构建问题来估计最佳投影方向，即：依据水资源承载力评价指标体系建立的系统性、层次最大化目标函数为：性、可操作性和地区性原