2015年东三省一等奖论文(C题)

封一答卷编号（参赛学校填写）：答卷编号（竞赛组委会填写）：论文题目：C组别：本科生参赛队员信息(必填)：姓名学号联系电话参赛队员1汤林灿2013X3142013324092481参赛队员2王国峰2014X3431315702428506参赛队员3姚瀚晨2014X3520315702427663参赛学校：沈阳工程学院封二答卷编号（参赛学校填写）：答卷编号（竞赛组委会填写）：评阅情况（学校评阅专家填写）：学校评阅1.学校评阅2.学校评阅3.评阅情况（联赛评阅专家填写）：联赛评阅1.联赛评阅2.联赛评阅3.1福田红树林自然保护区湿地生态系统模型框架的构建及应用实例研究摘要福田红树林自然保护区面积小，湿地生态系统的生态健康脆弱，迫切需要构建湿地动态监测、生态健康评估及预警系统来支撑其保护、管理工作。本文首先在基于PSR模型的基础上尽可能全面地考虑影响湿地生态系统健康的因子后，建立了湿地生态系统健康评估模型。接着我们通过分析该模型的求解结果，找出了影响生态健康状况的三大主要方面，并进一步建立了湿地动态监测与数据管理体系模型。然后我们以前两个模型为基础建立了湿地生态系统的安全预警模型，最终构成了一个完整的生态系统监测、评估、预警的模型框架。针对问题一，本文采用模糊综合评价法，在基于PSR模型的基础上从3个方面6个要素27个指标建立了福田湿地健康评价的评价体系，并使用加权平均算子降低各指标权重系数的主观性。最后求得福田红树林湿地的生态系统总评价值为3.4438，属于“不健康”状况，并在模型的求解之后做出了模型的改进，通过专家给出的评估指标比较的AHP矩阵算出各评估指标的主观权重，然后通过熵权法算出评估指标的客观权重，主、客观权重通过乘法合成归一。所确定的各评估指标的组合权重又进一步提高了各指标权重系数的精确度。针对问题二，本文在基于模型一的基础上给出了两大监测内容四大监测指标，并使用作图的方式将其清晰地展现出来。针对问题三，本文采用物元分析法求得指标的关联函数，并确定了他们的关联度。接着我们结合模型一中这些指标的权重系数和安全预警警度的划分，建立了湿地生态安全预警模型。模型求解结果表明大部分预警指标为黄色预警状态，且有想法橙色预警发展的趋势，于此我们通过分析之一现象的原因，给出了合理的保护修复建议。在问题的解决过程中，本文采用大量可行的算法，准确的确定各指标的权重系数，并以此作为监测，预警和预测的依据。此外三个算法体系环环相扣、精密相连，形成了一个完整的生态评价、监测、预警模型框架。最后，本文回答了基于模型框架的后续问题，对福田红树林湿地的生态安全从三大方面给出了5个可行措施。并通过建立GM（1，1）灰色预测模型，对福田红树林未来12年的生态系统健康值做出了较为准确的预测。预测图表示福田红树林湿地健康状况逐年下降，但在人类意识逐渐加强和对其保护下，其下降速度渐趋于平缓，并且在建立模型的过程中通过计算相对误差、关联度、均方差比和小误差概率来检验模型的精度，以确保所得模型的精确性，最终我们的出了其生态安全值预测模型为1-0.017991-202.1386206.189ˆkkex。本文还对模型的优缺点做出了客观的评价，一定程度上解决了本论文因算法较多而引发的可操作性降低的问题。关键词:模糊综合评价，层次分析法，熵权法，物元分析法，PSR模型，灰色预测模型AHP指标体系2一、问题重述1.1问题背景深圳福田红树林自然保护区位于深圳湾北岸，总面积3.68平方公里，是我国面积最小的红树林保护区，也是我国唯一处于城市腹地的国家级自然保护区。与国内外其他大规模湿地生态系统相比，福田红树林自然保护区因其面积小，湿地生态系统的生态健康更加脆弱，迫切需要构建湿地动态监测、生态健康评估及预警系统来支撑其保护、管理工作。1.2先前研究情况目前的生态健康评价主要采用基于抽样监测数据和专家经验的静态方法，仅仅围绕主要生物因子开展调查而没有覆盖到噪声、大气等环境因子，而且监测点信息的时间、空间离散度较大（时间间隔较长、测点密度过于稀疏），致使难以完全满足福田红树林自然保护区科学管理的实际需要。因此，保护区准备用三至五年的时间完成保护管理数字化支撑平台建设，其中构建新型的生态系统动态监测和健康评估及预警科学管理支撑体系是重要工作内容。1.3我们的工作任务1.3.1首要工作任务鉴于上述情况，我们的首要工作任务是查询相关资料，从福田红树林湿地生态系统的生态健康出发，为其构建一体化生态系统模型框架，这个模型框架主要由以下三大部分构成：1)为生态系统健康评估。2)为生态系统动态监测提供大数据管理支撑平台。3)为预警提供动态模拟分析支撑平台。例如，我们的模型框架可由若干生态场景模型组成，生态场景模型以量化方式描述红树林湿地中各种生物、生境的空间结构和生态功能；模型框架应能通过刻画生态场景模型之间的关系实现对湿地生态系统能量流动、物质循环等物种依存竞争关系的动态描述；依托具体的生态场景模型可建设具体的保护、管理业务场景信息系统；全体保护、管理业务场景信息系统基于一体化生态系统模型框架，可以形成完整的生态系统动态监测和健康评估及预警科学管理支撑体系。1.3.2后续工作任务我们的后续任务是基于自己构建的模型框架完成下述工作：1)如果福田红树林自然保护区采用我们设计的模型框架来构建湿地动态监测和健康评估预警系统，我们需要根据模型框架的数据构成要求设计保护区未来的生态环境监测方案。并且对自己模型框架的后续完善工作给出建议。2)通过查阅相关资料、收集数据，选取一个我们认为当下福田红树林最迫切需要解决的生态系统问题，基于我们构建的模型框架从健康预警的角度出发对其生态发展趋势进行预测分析，并给出具体的保护、管理建议。3二、问题分析2.1概述这是一个涉及模糊数学综合评价，数据监测管理与数据预测的综合问题。根据影响福田红树林的不同因素来构建湿地动态监测和健康评估预警系统，并从x的角度对其生态发展的趋势进行预测和分析。问题的特点在于：这是一个由多种因素构成的复合模型。问题的难点由三个：①影响生态系统健康的因素杂乱繁多，建立完善的评价体系十分困难②解模步骤环环相扣，动态监测与数据管理问题的解决必须建立在问题一解决的前提下才能解决③缺乏精准的红树林多个年度的生物多样性数据，湿地的预测模型难以建立，且建立的模型精度不高。2.2问题一只有明确该湿地各指标与整体生态系统的健康状况，才能找出影响环境的重要因子近而在提出保护管理建议时才能对症下药，所以在进行湿地生态系统健康评价前必须弄清楚：（1）构成整个生态系统的所有重要的单一指标；（2）评判该湿地生态系统各指标的健康状况的准确算法2.3问题二为了解决湿地监测点信息的时间、空间离散度较大（时间间隔较长、测点密度过于稀疏）问题问题，实现湿地的动态监测，需要考虑如下几个方面：（1）找出影响湿地生态系统健康并可以进行实时监控的因子；（2）对影响因子经行快速的全面的动态监控方法；（3）对监测获得的数据的处理。2.4问题三湿地生态系统的预警和生态系统安全健康评价值是分不开的，要想进行合理的预测和准确的预警，必须具备：（1）实时的准确的多个年段、时间段的监测数据；（2）精度高，可信度高，能提前一定周期做出判断的预测模型。三、模型假设1.专家给出的评估指标的权重系数准确。2.排除火灾、洪水地震等自然灾害的和极端气候对红树林生态系统的影响。3.整个红树林湿地生态系统生态发展在弹性的范围内，即该生态系统不会出现不可逆转的变化（比如完全被破坏）。4.附录所给的数据真实有效。4四、符号说明模型一的符号说明u——被评估对象的因素论域iu——评估对象的第i个因素v——评语等级论域jv——评语等级论域中的元素，表示第j个等级R——模糊关系矩阵iRu——被评事物对等级模糊子集的隶属度w——评估因素的权向量iw——第i个评估指标隶属于第j等级的隶属度B——模糊综合评估结果向量ib——被评事物整体对不同等级模糊子集的隶属程度S——判断矩阵iju——判断矩阵元素max——判断矩阵S的最大特征根A——判断矩阵S的特征向量CI——判断矩阵检验的一致性指标CR——随机一致性比率RI——平均随机一致性指标ix——评估分值pi——各指标标准赋值结果 cj——评估指标的值V——评语等级论域0w——判断矩阵的特征向量AiW——A级指标权重BiW——B级指标权重CiW——C级指标权重iS——隶属于第j等级的隶属度ijr——第i个评估指标隶属于第j等级的隶属度iB——第i级评估指标的评估向量iv——第i项指标健康评估分值X——p个评估指标相对于k个评估对象的取值构造的判断矩阵jx——指标j取值的均值jS——指标j取值的标准差ijy——指标进行无量纲化变换所得值ijz——无量纲化变换值经过坐标平移所得的值iG——指标差异性系数iH——坐标平移的幅度jw——评估指标的权值（wi）——评估指标的组合权重V——评语等级论域A——A级指标评估因子集B——B级指标评估因子集C——C级指标评估因子集 cmax——为评估指标的最大值minc——评估指标的最小值p——评估对象集5模型三的符号说明N——区域生态安全等级c——生态安全特征值v——特征量值R——生态安全物元jN——第j个生态安全等级1,2,,jmic——安全等级的特征值，1,2,,injiV——安全等级关于特征值所规定的量值范围jR——生态安全的经典域pR——生态安全的经典域的节域pN——生态安全等级的全体ipv——生态安全等级的全体关于安全等级特征值的量值范围0p——表示预警对象的名称iv——预警对象关于安全等级特征值的量值jiKv——各个安全因子关于安全等级的关联度WV——各指标的权重0R——预警对象灰色系统GM(1,1)预测模型的符号说明——平均相对误差——关联度C——均方差比P——小误差概率6五、模型建立与求解5.1模型一：福田红树林湿地生态系统健康评估模型（问题二）5.1.1福田红树林湿地生态系统健康评估指标体系的建立本部分在对自然因素及人类活动干扰下湿地生态系统水文水质、湿地土壤、湿地植被和服务功能研究的基础上,基于1990年联合国经济合作与发展组织创立的“压力—状态—响应”(Pressure-State-Response,PSR)模型[1],从压力、状态和响应3个方面6个要素27个指标来构建福田红树林湿地生态系统健康评估指标体系。湿地生态系统健康评估的关键在于科学的建立评估指标体系和确定各指标的权重[2]，其健康评估指标体系结构图如表5-1所示：表5-1福田红树林湿地生态系统健康评估指标体系结构目标层项目层要素层指标层福田红树林湿地生态系统健康评估指标压力人文社会压力人类干扰指数周边地区的生活、工业污水处理率、状态活力红树林覆盖率初期生产力恢复力水质（DO，COD，BOD，石油类，无机氮，活性磷，镉，铅，铬，砷，锌）土壤（有机物含量，重金属含量Pb、Zn、Cu）组织底栖动物均匀度昆虫的多样性指数浮游植物种类濒危鸟类种类服务功能栖息地（陆鸟类的数量、种类和多样性，水鸟的最高数量）响应湿地生态系统功能斑块破坏度指数湿地退化指数5.1.2福田红树林湿地生态系统健康模糊综合评估1.模糊综合评估方法和步骤1)模糊综合评估方法模糊综合评估是通过构造等级模糊子集把反映被评事物的模糊指标进行量化(即确定隶属度)，然后利用模糊变换原理对各指标综合[3]。2)评估步骤（1）确定评估对象的因素论域P个评估指标，12,,,puuuu。7（2）确定评语等级论域12,,,pvvvv，即等级集合。每一个等级可对应一个模糊子集。（3）建立模糊关系矩阵R在构造了等级模糊子集后，要逐个对被评事物从每个因素1,2,,iuip上进行量化，即确定从单因素来看被评事物对等级模糊子集的隶属度iRu，进而得到模糊关系矩阵：11112122122212.|||mmpppmppmRurrrRurrrRrrrRu(5.1)矩阵R中第i行第j列元素ijr，表示某个被评