（控制理论与控制工程专业论文）基于gis河流水质综合评价dss的研究.pdf

沈阳工业大学硕士学位论文 摘要 人类赖以生存的环境恶化已引起全球化的共鸣。我国近年来实施强化环境综合治理 虽然使环境恶化趋势开始得到控制，但是环境监测结果表明环保形式不容盲目乐观，各 项污染物排放量很大，污染程度仍处于相当高的水平。随着经济的发展，环境保护问题 日益突出，如何有效利用资源，保护环境，成为一个国家能否持续发展的关键问题。 g i s 是地理信息系统g e o g r a p h y i n f o r m a t i o ns y s t e m 的简称，是集计算机科学、地理 学、信息科学和管理科学等相关学科为一体的新兴学科。g i s 借助计算机，将具有空间 特征的信息可视化，为信息的使用者提供更为直观，清晰的表达形式，并具有很强的空 间分析能力，可以对空间信息进行各种复杂的空间运算，实现多元地理信息的叠加分析 以及图形与属性的双向查询，帮助人们了解空间实体的空间分布特征和空间关系。由于 水资源信息具有空间特征，所以g i s 特别适宜于对水资源的分析处理。决策支持系统 ( d s s ) 是一种以辅助管理者做决策为目地的计算机系统，为管理者提供分析，模型构 造，决策过程模拟及决策效果评价的决策支持环境。d s s 以信息技术为手段，应用决策 科学及有关学科的理论和方法针对某一类型的半结构化和非结构化的决策问题，通过提 供背景材料、协助明确问题、修改完善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为 管理者做出正确决策提供帮助的人机交互的信息系统。将描述不同问题的g i s 技术与 d s s 技术集成，充分发挥二者的各自特点并将其应用到具有空间特征的水环境信息管理 中，对水质进行综合评价，将具有重大的现实意义。 本文试图将地理信息系统与决策支持系统集成应用于辽宁省地表水资源保护利用项 目中，从而对g i s 与d s s 集成化进行研究，给出解决方案。提出辽宁省地表水地理信 息系统的结构框架，对其功能进行设计。给出污染预测数学模型，水质评价数学模型， 列举实例阐述模型应用方法。 从总体来看，本文是开发辽宁省地表水地理信息系统的原型系统框架，具体到 开发中的实际问题，给出解决方案。本文对辽宁省地表水地理信息系统的实际开发 具有指导作用。 关键词：地理信息系统决策支持系统模型库水质评价 沈阳工业大学硕士学位论文 t h eo v e r a l lr e s e a r c ho f w a t e r q u a l i t y d s sw i t ht h eb a s i so f g i s a b s t r a c t n l ee n v i r o n m e n to fh u m a n b e i n g sh a sb e c o m em u c h w o r s e w h i c hh a sb e e nn o t i c e db y t h ew h o l e w o r l d a l t h o u g h i nr e c e n t y e a r so u rg o v e m m e n t h a sm a d e m a n y m e t h o d st oi m p r o v e t h eq u a l i t yo ft h ee n v i r o n m e n t ，t h ee n dc a r ln o tm a k eu ss a t i s f i e d w i t ht h ed e v e l o p i n go f e c o n o m i c ，e n v i r o n m e n tp r o t e c t i n gb e c o m e sm o l ea n d m o l e p o p u l a r h o w t ot a k ea d v a n t a g eo f i t sr e s o u r c e sa n d p r o t e c te n v i r o n m e n t h a sb e e na v e r yc r i t i c a lq u e s t i o nf o re v e r yc o u n t r yw h i c h w a n tt od e v e l o p g i s ( g e o g r a p h yi n f o r m a t i o ns y s t e m ) i sak i n do f t e c h n o l o g yw h i c hc o m b i n e s c o m p u t e rs c i e n c e ，g e o g r a p h y ，i n f o r m a t i o ns c i e n c ea n dm a n a g i n gs c i e n c e w i t ht h eh e l po f t h e c o m p u t e rg i s c a nd i s p l a ys p a t i a ld a t aa n do t h e rd a t ai naw a ym o r es i m p l e b yt h ew a yo f i n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y ，d e c i s i o ns u p p o r t i n gs y s t e mi sak i n do fi n f o r m a f i o ns y s t e mw h i c h h e l p t oa n a l y z e ，b u i l da n ds i m d a t et h em o d e lo ft h ee n v i r o n m e n t d s sc a nr e s o l v eu n s t r u c t r r e q u e s t i o n sa n ds e l f - s t r u c t u r eq u e s t i o n sb ys u p p l y i n gb a c k g r o u n dm a t e r i a l s ，m a k i n gs u r e o f q u e s t i o n sa n dm o d e l s ，a n dc o m p a r i n gp o t e n t i a lr e s o l u t i o nw a y s t tw i l lb ev e r yu s e f u lt o i n t e g r a t eg i s a n dd s st oa n a l y z ew a t e r _ ；e s o l 2 r c e t h ea u t h o rw a n t st oi n t e g r a t eg i sa n dd s si nt h ed e v e l o p i n ga n dd e s i g n i n go f l i a o n i n g p r o v i n c e ss u r f a c ew a t e rg e o g r a p h y i n f o r m a t i o ns y s t e m t h ea u t h o rr e s e a r c h e si ni n t e g r a t i n go f g i sa n dd s sa n d p r o v i d es o l u t i o nw a y s ；p r o v i d e sf l a m e o f l i a o n i n gp r o v i n c e ss u r f a c ew a t e r g e o g r a p h yi n f o r m a t i o ns y s t e ma n dd e s i g n i n gf o ri t sf u n c t i o n s ；s u p p l i e sm o d e l so fp o l l u t i o n p r e v i e w a n dw a t e r q u a l i t y f r o ma l l ，t h i sp a p e ri sap r o t o c o lf r a m eo f l i a o n i n gp r o v i n c e ss u r f a c ew a t e rg e o g r a p h y i n f o r m a t i o ns y s t e m a n dt h i sp a p e r p r o v i d e ss o l u t i o n s f o rp r o b l e mm a ym e e ti nd e v e l o p i n g t h e a r t i c l eg u i d e st h ed e v e l o p i n go f l i a o n i n gp r o v i n c e ss u r f a c ew a t e rg e o g r a p h yi n f o r m a t i o ns y s t e m k e yw o r d s ：g e o g r a p h yi n f o r m a t i o ns y s t e m ，d e c i s i o ns u p p o r t i n gs y s t e m ， m o d e l s l i b r a r y , t h e a n a l y z i n g o f t h e q u a l i t y o f t h e w a t e r 独创性说明 本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得 沈阳工业大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同 工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表 示了谢意。 关于论文使用授权的说明 本人完全了解沈阳工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅：学校可以公 布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论 文。 ( 保密的论文在解密后应遵循此规定) 签名：丕，j 硼餐导师签名：日期：o s 、夕、厂 沈阳工业大学硕士学位论文 引言 人类赖以生存的环境恶化已引起全球化的共鸣。环境问题开益得到人们的广泛关 注。我省环境质量问题不容盲目乐观，各项污染物排放量很大，污染程度仍处于相当高 的水平。因此迫切需要先进的技术手段进行水资源管理和监测。 g i s 是地理信息系统g e o g r a p h yi n f o r m a t i o ns y s t e m 的简称，是集计算机科学， 地理学，信息科学和管理科学等相关学科为一体的新兴学科。g i s 借助计算机，将具有 空间特征的信息可视化，为信息的使用者提供更为直观，清晰的表达形式，帮助人们了 解空间实体的空间分布特征和空间关系。由于水资源信息具有空间特征，所以g i s 特别 适宜于对水资源进行分析与处理。 d s s 是一种以辅助管理者做决策为目地的计算机系统，为管理者提供分析，模型构 造，决策过程模拟及决策效果评价的决策支持环境。为帮助决策者制定决策，就必须为 决策者提供相关的地理信息并提供对地理信息进行预处理的能力。g i s 对d s s 的最大贡 献是空间数据库的建立，空间数据分析和基于地图的可视化信息查询，统计和检索等。 因此将g i s 技术与d s s 技术集成应用到辽河水资源管理中，建立辽河水资源管理系统， 实现对辽河水质实时预测，预报及评估，为其提供地理空间平台，将具有重大的现实意 义。 随着技术的不断发展，水环境管理所需要的各种各样的信息资源层出不穷，要想在 浩如烟海的信息中抓住问题的本质，产生高价值的综合分析、决策信息，为管理部门提 出政策性建议，只有将单项信息进行归纳、计算及综合评估。 本文基于g i s 平台提出了水质综合评价d s s 的总体框架，并提出了几个模型的建 立方法。对今后的工作将具有现实意义。 沈阳工业大学硕士学位论文 1 绪论 1 1 地理信息系统 1 1 1 地理信息系统( g i s ) 的定义与发展： g i s 是地理信息系统g e o g r a p h yi n f o r m a t i o ns y s t e m 的简称，是集计算机科学，地 理学，信息科学和管理科学等相关学科为一体的新兴学科。g i s 借助计算机，将具有空 间特征的信息可视化，为信息的使用者提供更为直观，清晰的表达形式，并具有很强的 空间分析能力，可以对空间信息进行各种复杂的空间运算，实现多元地理信息的叠加分 析以及图形与属性的双向查询，帮助人们了解空间实体的空间分布特征和空间关系。我 们认为：g i s 是处理地理数据的输入、输出、管理、查询、分析和辅助决策的计算机系 统。 自1 9 6 2 年加拿大开发了世界上第一个加拿大地理信息系统以来，g i s 的理论与技 术经历4 0 年的发展，取得了巨大成就，其应用已渗透到社会生活的各个领域，引起世 界各国的广泛重视。目前，g i s 技术已经广泛应用于资源管理、环境监测、灾害评估、 城市与区域规划、飞机导航和无人驾驶汽车等众多领域，成为社会可持续发展的有效的 辅助决策支持系统。 1 1 2 地理信息系统( g i s ) 的研究内容： 1 1 2 1 数据采集： 地理数据如何有效的输入到g i s 中是一项琐碎、费时、代价昂贵的任务，大多数的 地理数据是从低质地图输入，常用的方法是数字化和扫描。数字化的主要问题是低效率 和高代价：扫描输入则面临另一个问题，扫描得到的栅格数据如何变换成g i s 数据库通 常要求的点、线、面、拓扑关系属性等形式。就这一领域目前的研究进展而言，全自动 的智能地图识别短期内没有实现的可能：因而，交互式的地图识别是矢量化方法的一种 较为现实的途径。市场上已有多种交互式矢量化软件出售。 目前g i s 的输入正在越来越多地借助非地图形式，遥感就是其中的一种形式。遥 2 沈阳工业大学硕士学位论文 感数据已经成为g i s 的重要数据来源。与地图数据不同的是，遥感数据输入到g i s 较为 容易，但如果通过对遥感图象的解释来采集和编译地理信息则是一件较为困难的事情： 因此，g i s 中开始大量融入图象处理技术，许多成熟的g i s 产品，如m a p g i s 中都具有 功能齐全的图象处理子系统。 地理数据采集的另一项主要进展是g p s 技术。g p s 可以准确、快速地定位地球表 面的任何地点，因而，除了作为原始地理信息的来源外，g p s 在飞行器跟踪、紧急事件 处理、环境和资源监测、管理等方面有着很大的潜力。 1 1 2 2 数据存储： g i s 中的数据分为栅格数据和矢量数据两大类。1 ，如何在计算机中有效存储和管理 这两类数据是g i s 的基本问题。在计算机高速发展的今天，尽管微机的硬盘容量已达到 g b 级，但计算机的存储器对灵活、高效地处理地图这类对象仍是不够的。g i s 的数据存 储却有其独特之处。大多数的g i s 系统中采用了分层技术，即根据地图的某些特征，把 它分成若干层，整张地图是所有层叠加的结果。在与用户的交换过程中只处理涉及到的 层，而不是整幅地图，因而能够对用户的要求作出快速反应。 地理数据存储是g i s 中最低层和最基本的技术，它直接影响到其他高层功能的实现 效率，从而影响整个g i s 的性能。基于微机平台的a r c g i s 能够快速、高效的处理多达 上万幅的海量地图库。 1 1 2 3 地理数据的操作和分析： g i s 中对数据的操作提供了对地理数据有效管理的手段。对图形数据( 点、线、面) 和属性数据的增加、删除、修改等基本操作大多可借鉴c a d 和通用数据库中的成熟技 术；有所不同的是g i s 中图形数据与属性数据紧密结合在一起，形成对地物的描述，对 其中一类数据的操作势必影响到与之相关的另一类数据，因两操作带来的数据一致性和 操作效率问题是g i s 数据操作的主要问题。 地理数据的分析功能，即空间分析，是g i s 得以广泛应用的重要原因之一。通过 6 i s 提供的空间分析功能，用户可以从已知的地理数据中得出隐含的重要结论，这对于 许多应用领域是至关重要的。 - 3 一 沈阳工业大学硕士学位论文 g i s 的空间分析分为两大类0 1 ：矢量数据空间分析和栅格数据空间分析。矢量数据 空间分析通常包括：空间数据查询和属性分析，多边形的重新分类、边界消除与合并， 点线、点与多边形、线与多边形、多边形与多边形的叠加，缓冲区分析，网络分析，面 运算，目标集统计分析。栅格数据空间分析功能通常包括：记录分析、叠加分析、滤波 分析、扩展领域操作、区域操作、统计分析。 1 1 2 4 输出： 将用户查询的结果或是数据分析的结果以合适的形式输出是g i s 问题求解过程的最 后一道工序。输出形式通常有两种：在计算机屏幕上显示或通过绘图仪输出。对于一些 对输出精度要求较高的应用领域，高质量的输出功能对g i s 是必不可少的。这方面的技 术主要包括：数据校正、编辑、图形整饰、误差消除、坐标变换、出版印刷等。 1 1 3g i s 方面的研究方向： 1 1 3 1g l s 中面向对象( o o b j e c to r i e n t e d ) 技术： 面向对象方法为人们在计算机上直接描述物理世界提供了一条适合于人类思维模式 的方法，面向对象的技术在g i s 中的应用，即面向对象的g i s ，己成为g i s 的发展方 向。这是因为空间信息较之传统数据库处理的一维信息更为复杂、琐碎，面向对象的方 法为描述复杂的空间信息提供了一条直观、结构清晰、组织有序的方法，因而倍受重 视。 面向对象的g i s 较之传统g i s 有下列优点：( a ) 所有的地物以对象形式封装，而不 是以复杂的关系形式存储，使系统组织结构良好、清晰；( b ) 以对象为基础，消除了分 层的概念：( c ) 面向对象的分类结构和组装结构使g i s 可以直接定义和处理复杂的地物类 型；( d ) 根据面向对象l a t eb i n d i n g ( 后编译) 的思想，用户可以在现有抽象数据类型和空 间操作箱上定义自己所需的数据类型和空间操作方法，增强系统的开发性和可扩充性； ( e ) 基于i c o n 的面向对象的用户界面，便于用户操作和使用。 面向对象的g i s 也存在一些尚待迸一步研究的问题：( a ) 大对象的操作仍受硬件 条件的限制；( b ) 对象的独立性与颗粒度问题；( c ) 矢量和栅格数据统一的、支持动 态拓扑结构和复合对象表示的面向对象的数据结构问题。 一4 一 沈阳工业大学硕士学位论文 1 1 3 2 时空系统( s p a t i o t e m p o r a ls y s t e m ) ： 传统的地理信息系统只考虑地物的空间特性，忽略了其时间特性。在许多应用领域 中，如环境监测、地震救援、天气预报等，空间对象是随时间变化的，而这种动态变化 的规律在求解过程中起着十分重要的作用。过去g i s 忽略时态主要是受器件的限制，也 有技术方面的原因。近年来，对g i s 中时态特性的研究变得十分活跃，即所谓“时空系 统”。 地物除了具有三维空间中的空间性质外，如何刻画时间维的变化也十分重要。通常 把g i s 的时间维分成处理时间维( t r a n s a c t i o nt i m ed i m e n s i o n ) 和有效时间维( v a l i dt i m e d i m e n s i o n ) 。处理时间又称数据库时间或系统时间，它指在g i s 中处理发生的时间。有 效时间亦称事件时间或实际时间，它指在实际应用领域事件出现的时间。 根据处理时间和有效时间的划分，可以把时空系统分为4 类：静态时空系统( s t a t i c s ts y s t e m ) 、历史时态系统( h i s t o r i c a ls ts y s t e m ) 、回溯时态系统( r o l l b a c ks t s y s t e m ) 和双时态系统( b i t e m p o r a ls ts y s t e m ) 。 时空系统主要研究时空模型，时空数据的表示、存储、操作、查询和时空分析。目 前比较流行的作法是在现有数据模型基础上扩充，如在关系模型的元组中加入时间，在 对象模型中引入时间属性。在这种扩充的基础上如何解决从表示到分析的一系列问题仍 有待进步研究。 1 1 3 3 地理信息建模系统( g e o g r a p h i ci n f o r m a t i o nm o d e l i n gs y s t e m ，简称g i m s ) ： 通用g i s 的空间分析功能对于大多数的应用问题是远远不够的，因为这些领域都 有自己独特的专用模型，目前通用的g i s 大多通过提供进行二次开发的工具和环境来解 决这一问题。如a r c i n f o 提供的进行二次开发的宏语言a m l 。二次开发工具的一个 主要问题是它对于普通用户而言过于困难。而g i s 成功应用于专门领域的关键在于支持 建立该领域特有的空间分析模型。g i s 应当支持面向用户的空间分析模型的定义、生成 和检验的环境，支持与用户交互式的基于g i s 的分析、建模和决策。这种g i s 系统又称 为地理信息建模系统。g i m s 是目前g i s 研究的热点问题之一。 目前实现通用g i s 空间分析功能与各种领域专用模型的结合主要有两种途径。( a ) 松散耦合式。即除g i s 外，借助其他软件环境实现专用模型，其与g i s 之间采用数据通 5 一 沈阳工业大学硕士学位论文 讯的方式联系。( b ) 嵌入式。即在g i s 中借助g i s 的通用功能来实现应用领域的专用分 析模型。上述两种方式总体上对用户定义自己的专用模型的支持程度都是不够的。目前 的g i s 离支持实现数据集定义、模型定义、模型生成和模型检验的全过程仍有相当大的 距离。 g i m s 的研究有几个值得注意的动向：( a ) 面向对象在g i s 中的应用，面向对象技 术用对象( 实体属性和操作的封装) 、对象类结构( 分类和组装结构) 、对象间的通讯 来描述客观世界，为描述复杂的三维空间提供了一条结构化的途径。这种技术本身就为 模型的定义和表示提供了有效的手段，因而在面向对象g i s 基础上研究面向对象的模型 定义、生成和检验，应当比在传统g i s 上用传统方法要容易的多。( b ) 基于i c o n 的用 户建模界面，建模过程中的对象和空间分析操作均以i c o n 形式展示给用户，用户亦可自 定义i c o n 。用户在对i c o n 的定义、选择和操作中完成模型的定义和检验。这种方法较之 a m l 这类宏语言要方便和直观的多。( c ) g i s 与其它的模型和知识库的结合，这是许 多应用领域面临的一个非常实际的问题，即存在g i s 之外的模型和知识库如何与g i s 耦 合成一个有机整体。 1 1 3 4 三维g i s 的研究 三维g i s 是许多应用领域对g i s 的基本要求。目前的g i s 大多提供了一些较为简 单的三维显示和操作功能，但这与真三维表示和分析还有很大差距pj 。真正的三维g i s 必须支持真三维的矢量和栅格数据模型及以此为基础的三维空间数据库，解决了三维空 间操作和分析问题。主要研究的方向包括：( a ) - - 维数据结构的研究，主要包括数据的有 效存储、数据状态的表示和数据的可视化；三维数据的生成和管理；( c ) 地理数据的三 维显示，主要包括三维数据的操作，表面处理，栅格图象、全息图象显示，层次处理 等。 g i s 的应用： 地理信息系统近年发展迅速，其内涵和外延正在不断变化。自1 9 6 2 年加拿大人 r o g e rt o m l i n s o n 首先提出地理信息系统的概念并领导建立了第一个具有实用价值的地理 信息系统加拿大地理信息系统( c a n a d ag e o g r a p h i ci n f o r m a t i o ns y s t e m s ，c g i s ) 以来，地 理信息系统在全球范围内获得了长足的发展目自u ，一些经过二次丌发出用户的专用地理 一6 一 沈阳工业大学硕士学位论文 信息系统软件中已成功的应用到了包括资源管理，自动制图，设施管理，城市和区域规划， 人口和商业管理，交通运输，石油和天然气教育，军事等九大类别的一百多个领域在美国 及发达国家，地理信息系统的应用遍及环境保护，资源保护，灾害预测，投资评价，城市规 划建设，政府管理等众多领域，近年来，随我国经济发展，加速了地理信息系统的应用进程， 在城市规划管理，交通运输测绘，环保，农业，制图等领域发挥了重要的作用，取得了良好 的经济效益和社会效益 从“六五”到“八五”期间，我国的g i s 技术得到了长足的发展”1 。特别是“九 五”期间，原国家科委将g i s 作为独立课题列入“重中之重”科技攻关计划，给予了充 分的重视和支持，技术发展速度明显加快，g i s 基础软件技术支持得到了全面的加强， 出现了一批有水平的技术成果和产品。如空间数据采集方面的扫描数字化技术、数字摄 影测量技术等已达到与国外相当的水平；地图出版技术已经超过国外的g i s 软件： a m f m 应用软件水平已经进入世界行列；小型g i s 基础软件的整体设计水平已经接近 国外水平。 1 2 决策支持系统 1 2 1 决策支持系统( d s s ) 的定义 决策支持系统是一个融计算机技术、信息技术、人工智能、管理科学、决策科学、 行为科学和组织理论等学科与技术于一体的技术集成系统。 决策支持系统是以信息技术为手段，应用决策科学及有关学科的理论和方法针对某 一类型的半结构化和非结构化的决策问题，通过提供背景材料、协助明确问题、修改完 善模型、列举可能方案、进行分析比较等方式，为管理者做出正确决策提供帮助的人机 交互的信息系统。 决策支持系统可以帮助决策者从计算机数据库中抽取数据和信息，从数据形成判 断，辅助提出决策问题，通过计算最优解或交互式确定满意解支持决策者判断来形成决 策方案，预测决策方案的效益或效率，帮助最后决策。决策支持系统一般由数据库，模 型库，方法库和知识库所构成。数据库应具有提供各种关系查询，数据汇总，数据维护 和更新，快速制图，统计分析，和空间分析等功能。模型库由模型构件模块，应用模型 模块，模型库管理系统以及综合环境四部分组成，知识库采用面向对象的知识库。方法 7 沈阳工业大学硕士学位论文 要具备一系列的求解最优解方法，实现从初始状态出发构造一系列操作方法算子达到解 题的目标状态，从认知科学的角度注种解题的过程而非求解的具体结果。 1 2 基于g i s 的d s s “好的信息导致好的决定”，对于g i s 和其他信息系统都是工f 确的。然而，一个地 理信息系统( g i s ) ，并不是一个自动决策系统，而是一个查询。分析和支持作出决策 处理的图件数据工具。g i s 可以以地图和附加报告的方式简洁而清晰的提供信息，使决 策者集中经历于实际的问题。而不是花时间去理解数据。当前g i s 是以数据采集，存 储，管理和查询检索功能为主的，缺乏足够的分析功能，不能满足社会和区域可持续发 展在空间分析，预测预报，决策支持等方面的要求。g i s 对组织的决策过程无直接帮助 或只是有限的辅助。为了弥补g i s 在辅助决策中的不足，可将g i s 与d s s 集成。d s s 是一种以辅助管理者做决策为目地的计算机系统，为管理者提供分析，模型构造，决策 过程模拟及决策效果评价的决策支持环境，为帮助决策者制定决策，就必须为决策者提 供相关的地理信息并提供对地理信息进行预处理的能力。可见辅助决策的手段离不开空 间数据库的查询和图形的显示。这正是g i s 所擅长的。也说明了d s s 的实现依赖于g i s 技术图形。 虽然g i s 与d s s 是两种不同的系统。但是由于g i s 所独有的空阳j 数据分析和基于 地图的可视化信息查询，统计和检索等能力是对d s s 的最大贡献。而d s s 需要数据库 提供相应的空间数据以辅助决策者进行决策方案形成。因此将描述不同问题的g i s 技术 与d s s 技术集成，充分发挥二者的各自特点并将其应用到具有空间特征的水环境信息 管理中，对水质进行综合评价，将具有重大的现实意义。这两者的结合将产生一个新的 决策系统，能解决更为复杂的问题，使决策者更快更准确的做出决策。 1 3 本课题研究的目标和意义 人类赖以生存的环境恶化已引起全球化的共鸣。我国近年来实旋强化环境综合治理 虽然使环境恶化趋势开始得到控制，但是环境监测结果表明环保形式不容盲目乐观，各 项污染物排放量很大，污染程度仍处于相当高的水平。就我省2 0 0 1 年环境质量部分情 况而言，全省六大河流1 3 个城市河段中，2 0 0 1 年全年水质为劣五类的占7 j 。污染最 严重的河段有浑河沈阳段，大辽河营口段，辽河铁岭段，大辽河朝阳段和锦州段。由此 一8 一 沈阳工业大学硕士学位论文 看来，水资源严重短缺和污染严重，主要河流有机污染普遍，面源污染日益突出已是工 业大省辽宁的一大“特色”。长期以来，环境信息人工管理，效率低下，汇总评价 困难，报表成果不易保存。观其种种原因，资源管理，环境监测，环境预报，环境预 警，灾害评估，产业结构调整，产业布局调整，城市发展规划，区域规划等方面都迫切 需要先进的技术手段进行水资源管理和监测，加大管理力度，提高管理水平。并使其成 为区域经济可持续发展的决策支持系统，进而成为新兴产业。 由于水资源的时空分布不均，人类影响水资源的能力随着对水资源的需求不断增 加，以及人类认识水资源的综合开发利用难度越来越大，常规的规划和管理手段的局限 性日益突出，不得不借助于新技术手段。鉴于目前状况，推动地理信息系统技术在国内 的进一步发展和广泛应用，拟开发一个操作方便的基于g i s 平台河流水质综合评价 d s s ) ) ，以提高我省水环境质量。 本次毕业论文的主题是实现基于辽宁省地表水地理信息系统的决策支持功能的开发 设计与实现，这个系统可以说是一个地理信息系统，又可以说成是一个决策支持系统， 因为开发设计的目的是使二者有机结合起来，利用g i s 的空间数据库作d s s 的数据 库，又利用d s s 的决策支持功能实现g i s 空间数据的分析处理，为客户决策提供支 持。实际上，将这个系统称为空间智能决策支持系统更为恰当，该系统具有功能先进 性。本次毕业设计的主要任务是实现系统的结构和功能设计，还包括决策支持功能部分 的模型库设计，其中重点是水污染扩散模型的设计和算法的实现，环境综合评价的模糊 数学模型的设计和实现，模型智能选择部分的设计。另外时间充裕的情况下要有一些 g i s 界面的编程开发工作。 d s s 系统的最终用户是省政府环保部门的管理决策层，他们所关心的问题不局限于 某一侧面，而是具有综合性特点。例如，环境问题与经济发展的关系、污染源和环境质 量的关系、污染物排放、环境质量与国家和地方有关法规和标准的比较、区域性宏观污 染控制策略等。他们具有丰富的环境管理经验，d s s 系统的用户需求调研和系统分析是 紧紧围绕这些最终用户进行的。而d s s 系统的设计思想亦忠实地反映最终用户的需 求：( 1 ) d s s 系统采用自顶向下和自底向上相结合的方法，将结构化分析和原型方法相结 合，进行系统的分析、设计和开发：( 2 ) d s s 系统的设计和开发基于g i s ，为此需要考虑 9 沈阳工业大学硕士学位论文 g i s 作为空间信息管理系统在数据管理、操作和接口上对d s s 系统组成部件上的技术要 求；( 3 ) d s s 系统作为决策支持系统，模型驱动是其最主要的特点之一，其中涉及大量 的模型，因此系统设计中应提供模型的操作和管理手段；( 4 ) d s s 系统实质上又是一个 空间决策支持系统，它的设计和开发是在g i s 系统( a r c i n f o ) 提供的数据管理、指令 功能、图形界面和应用开发工具的环境下，实现对空间数据库、内部屙f 生库、和外部公 共数据库的管理、连的操作，模型的管理和计算，用户选择，情景分析，事件处理和决 策输出等功能i 引。 1 0 沈阳工业大学硕士学位论文 2 系统设计所涉及到的相关理论知识 2 1 模糊控制 模糊控制是一类应用模糊集合理论的控制方法。模糊控制的有效性可从两个方面来 考虑。一方面，模糊控制提供一种基于知识( 基于规则) 的甚至语言描述的控制规律的 新机理。另一方面，模糊控制提供了一种改进非线性控制器的代替方法，这些非线性控 制器一般用于控制含有不确定性和难以用传统非线性控制理论装置处理的装置。模糊控 制系统需要建立人的经验和决策行为模型，而本系统的设计首要是模型的建立，因此可 以运用模糊控制的理论知识对系统进行设计。 2 1 1 模糊关系 关系是数学上描述事物之间普遍存在联系的一种数学工具。两个论域x ，y 的积 集，记作x y ，定义x y 的一个模糊子集r ，r 称为x 与y 的一个模糊关系，- 写成 r ：x y 斗 0 ，1 ，它以肚仁y ) 这个隶属函数表示其关系特征。朋b y ) 可以用多 种方法确定，例如，x 与y 的相似关系可以用相关系数或相似系数确定；环境中某一 污染物浓度可与评级等级的可能性用隶属度来确定。当两个集合x ，y 为有限集合时， 可以用矩阵的形式表示x 和y 之间的模糊关系。 例如，x 为水环境质量评价要素的集合，即x _ ( 溶解氧，生化需氧，p h ，挥发 酚) ，y 为环境质量评价的等级，即y = ( 优，良，中，差，劣) ，则x 和y 的模糊关系 可以通过各要素划分为对应评价等级的隶属度构成的模糊关系矩阵r 。 0 0 0 30 70 00 0 0 0 0 1 80 4 5 0 3 70 0 0 0 0 00 70 30 0 0 0 0 20 60 20 0 优良中差劣 溶解氧 生化需氧 p h 挥发酚 沈阳工韭大学颈学往论文 该模糊关系j | 薹阵中，彬表示第i 个爱素被评为第，级环境质量的可能性，即f 对的 隶耩寝。戳貌，r 中的第f 行表示第i 个环境簧素对备级环境质量分级的隶属性；而第， 到剩表示各令要素怼第歹级珏壤矮量分级戆隶羼性e 2 1 2 模糊关系矩阵及运算： 2 1 2 ，1 模糊关系斑阵定义： 摸壤关系矩黪豹一般定义楚： 设矩降 r = ( r i j ) m 木nr i j 芒 0 ，1 ( 2 1 ) 鬟l 稼襄秀f 瓣阵，r i j 菇f 矩阵豹元素。9 2 1 2 2 模糊矩阵遴算： 有了以尺表示的模糊关系觚阵后，在应用模糊关系进行模糊推理时，将用剡模糊矩 阵静乘法运算。由于模赣集合运算静特殊往，这耱乘法运冀不岗予蓄邋静矩薛乘法逡 算，为作区分，模糊矩降的乘法运算称为矩降的复台运算。目前可用的模糊矩黪复合运 算模理有四种。 a 模羹l 莱弼托德算子“a ”帮“v ”，记稼m 1 ( ，v ) 设有薅个模糊矩阵a 、b ，设其复合运算结果为c ，记作c = 众o 嚣，则c 中鲍元 素为 e 。2 甲m i n k ，氏】2 ￥k a b * 】 ( 2 2 ) 8 模警2 采用“”帮“o ”箨子，记作m 2 ( ，o ) 采用该复合运算，则c 中的元素为 c ，2 ，b 。) = ( a i l6 u ) o b 。b 2 ，) o a 国【口。，b 口) ( 2 3 ) 式中，口b = a b ，是乘积算子( 4 i 数积) ；口o b = 似+ b ) 1 ，麓闭合加法算 子( 代数耱) ；表示对壶个数在“国”下求帮。 1 2 沈阳： ：= 业大学硕士学位论文 c 采用“”和“v ”算子，记作m 3 ( ，v ) 采用该复合运算，n c 中的元素 为 c ，。警奴， 2 ￥k * ，) ( 2 ，4 ) d 。模型4 采用“a ”和“o ”算子，记作m 4 ( ，国) 采用该复合运黧，则 c 中的元素为 e ，= 口。，b 。) = 0 。b u ) o 瓴：，b 2 j j 辔ao 轻。，) ( 2 5 ) 在四耪运算中，滏诗莫不突接主要因素，在巧竣质量谬徐中不袁采耀，其它三穆均 可采用。 2 1 2 _ 3 模糊综合评价： 摸裁综会谖竣戆数学摸型懿建立，分秀以下足令步骤：噼1 建立评价对象的因素集 u = u l ，u 2 ，u 3 ，t i n ) 爨索裁楚参与谨徐兹嚣个医予鳇数蕊撞标。 建立评价集v = v l ，v 2 ，v 3 v l l l ，v 是与u 中相应评价标准分级的集合。 找出因素论域己，和评价论域v 之间的模糊关系矩阵r ：u 矿- e o ，1 】，胄称为单因 豢评价疑阵。予是，移，v ，囊) 擒成一个综合评价镶鍪t 综合评馀。由予对u 中各因豢真不越的侧羹，需要对每个因素赋予不同的权熬，它 可以表示为u 上的一个模糊予集a = a l u l ，a 2 u 2 。a r l u r l ) 并且规定 ：c a i = l ，a i ，o 。在r 与a 隶积后，猁综合评价为 b = a or 其中b = b l v l ，b 2 v 2 ，b m v m ，它是v 上的一个模糊子集。如果b j = = 1 ，应 将其归一亿。 这里b - a o r 1 3 沈阳工业大学硕士学位论文 2 2 人工神经网络 一般来说，要想对复杂的地表水系统建立数学模型需要大量的输入、输出数据，而 目前由于种种原因很多必须的监测数据无法获取或者并不准确，因此就大大影响了数学 模型的建立。从而影响了对环境水质进行综合评价。 神经网络方法比较适用于那些具有不确定性和高度非线性的对象，并具有较强的适 应和学习功能，b p 网络可以对任意非线性映射进行逼近，并且具有很好的泛化能力。 因此考虑将神经元网络应用在水质综合评价中。 对神经网络的研究开始于4 0 年代初期，经历了一条十分曲折的道路，几起几落， 8 0 年代初以来，对神经网络的研究再次出现高潮。霍普菲尔德( h o p f i e l d ) 提出用硬件 实现神经网络，鲁梅尔哈特( r u m e l h a r t ) 等提出多层网络中的反向传播( b p ) 算法就 是两个重要标志。研究结果已经证明，用神经网络处理直觉和形象思维信息具有比传统 处理方法好的多的效果。 2 2 1 神经控制。1 基于人工神经网络的控制( a n n b a s e dc o n t r 0 1 ) ，简称神经控制( n e u r o l c o n t r 0 1 ) ， 是一个很有希望的研究方向。神经网络具有适合于控制的特性和能力。这些特性和能力 包括： ( 1 ) 神经网络对信息的并行处理能力和快速性，适于实时控制和动力学控制。 ( 2 ) 神经网络的本质非线性特性，为非线性控制带来新的希望。 ( 3 ) 神经网络可通过训练获得学习能力，能够解决那些用数学模型或规则描述难 以处理或无法处理的控制过程。 神经网络具有很强的自适应能力和信息综合能力，因而能够同时处理大量的不同类 型的控制输入，解决输入信息之间的互补性和冗余性问题，实现信息熔合处理这特别 适用于复杂系统、大系统和多变量系统的控制。 2 2 2 神经网络学习控制： 当受控系统的动力学特性是未知的或仅部分已知时，必须设法摸索系统的规律性， 以便对系统进行有效的控制。监督( 即有导师) 学习神经网络控制( s u p e r v i s e d n e u r a l c o n t r o l ，s n c ) 就能够实现这种控制。实现s n c 包括下列步骤： 1 4 沈阳工业大学硕士学位论文 ( 1 )通过传感器及传感信息处理获取必要的和有用的控制信息。 ( 2 ) 构造神经网络，包括选择合适的神经网络类型、结构参数和学习算法等。 训练s n c ，实现从输入到输出的映射，以产生正确的控制。在训练过程中，作为 导师的可以是线性控制规律、或是采用反馈线性化和解耦变换的非线性反馈，也可以是 以人作为导师对s n c 进行训练。 2 2 3 神经元预测控制器( n p c ) n p c 算法如下： ( 1 )获取未来期望输出序列。 ( 2 )采用神经网络模型产生预报输出，并以已有误差为基础来修正可能误差。 ( 3 )计算预报输出值与未来时刻期望值的误差。 ( 4 )极小化性能指标，获得最优控制序列。 采用第一控制量返回( 1 ) 。 2 2 4 神经网络自适应控制 对于复杂的控制对象和环境，希望控制器能够根据受控对象行为的观测量，自适应 的控制对象至期望要求。神经网络自适应控制器能够通过学习，不断获取控制对象的知 识，且不断适应过程的变化。在训练时，随意的产生控制器的输出信号，传送至对象， 由该输出信号和对象的实际输出来训练控制器，使控制器最终能够产生正确的控制信 号，以求对象的输出尽可能的接近期望轨迹。 2 2 5 其它神经网络控制 除上述各种神经网络控制器外，还有神经网络鲁棒自适应控制、模糊神经网络控 制、神经网络变结构控制、神经网络自寻优控制和神经网络自校正控制等控制结构。 2 2 6 b p 网络法 b p 网络可以对任意非线性映射进行逼近，并且具有很好的泛化能力。其具体步骤包 括： 采集数据样本 确定网络的类型和结构 验证和调试 一1 5 沈阳工业大学硕士学位论文 b p 网络的学习过程主要有输入信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。 在正向传播过程中，输入信息从输入层到隐层再到输出层进行逐层处理。如果输出层的 输出与样本输出不一致，则计算出输出误差，转入误差反向传播过程，通过修改各层神 经元之间的权值，使误差达到最小。 其递推公式如下： x 黔邝譬忙i 南 ，。( s 留) = 工翟( 1 一x 翟) 呀神( 七+ 1