矿山地质环境多级模糊识别模型评价方法研究

~ ——以小秦岭矿区为例
邢永强1　郑钊2　宋锋1　薛良伟1　王卫1
（1.河南省国土资源科学研究院，郑州 450016；2.天津大学建筑工程学院，天津 300072）
《信阳师范学院学报》（自然科学版），文章编号：1003-0972-(2008)-02-0240-03
摘要：本研究采用多级模糊识别模型对矿山地质环境进行评价，该模型避免了最大隶属度原则在某些情况下的不足，并以相对隶属度和隶属函数为基础，使计算更为简便。通过构建矿山地质环境评价模型，并应用于小秦岭矿区的地质环境质量综合评价，评价结果表明该方法在矿山地质环境评价中具有可行性和可靠性。
关键词：多级模糊识别模型 地质环境评价 小秦岭矿山
1. 引言
矿山地质环境质量评价是解决多指标模式识别和排序问题的评价对象，其中模糊数学理论中的最大隶属度原则得到了广泛应用。然而，该原则有时会忽略某些信息，导致评价结果失真。陈守煜（1998）提出的多级模糊识别模型以相对级别特征值作为判断依据，使隶属度和隶属函数的计算更加容易，从而克服了最大隶属度原则的局限性。本文采用该模型对某典型矿山的地质环境状况进行评价。
2. 模糊识别模型介绍
2.1 指标相对隶属度公式
设某样本需要对模糊子集A进行识别，样本m个指标组成的特征向量为X=(x1, x2, …, xi, xm)T，其中：xi为样本指标i的特征值，i=1, 2, …, m。若样本依据m个指标c个级别的已知指标标准特征值进行识别，则有指标标准特征值矩阵：
Y = [yih]
其中：yih为指标i级别h的标准特征值，h=1, 2, …, c，i=1, 2, …, m。通常将从1级至c级指标标准特征值减小称为指标递减型；从1级至c级指标标准特征值增加称为指标递增型，则递减型指标对A的相对隶属度（隶属函数）为：
rih = (yih - xi) / (yih - y1h)
递增型指标对A的相对隶属度（隶属函数）为：
rih = (xi - y1h) / (yih - y1h)
2.2 模糊识别模型的建立
通过隶属度分别把指标与指标标准特征值矩阵变换为A的指标与指标标准特征值的相对隶属度矩阵：
R = [r1, r2, …, rm]T
设样本A的各个级别相对隶属度矩阵为U = [u1, u2, …, uc]T，其中：uh为样本对A的级别h相对隶属度，h=1, 2, …, c。由样本在级别区间[a, b]范围内，故矩阵U应满足规一化约束条件：
uh = 1 / (1 + ∑(uh - ui) / (uh - ul))
为了求解样本对模糊概念A的级别h的最优相对隶属度，建立目标函数：
H(u) = ∑(uh * yih)
求解上述目标函数得到相对级别特征值H(u)，它是一个描述状态或级别的无量纲数，且1 ≤ H(u) ≤ c。相对级别特征值由于利用了全部相对隶属度信息，其判断结论比最大隶属度原则更符合实际情况。据此，可应用相对级别特征值H(u)反馈得到相应的级别，对样本作出归属何种级别的判定。
2.3 相对级别特征值的求解
设级别变量h以对应的相对隶属度为权重，其总和H(u) = Σ(uh * h)，称为相对级别特征值或相对状态特征值。相对级别特征值H(u)是一个描述状态或级别的无量纲数，且1 ≤ H(u) ≤ c，相对级别特征值由于利用了全部相对隶属度信息，其判断结论比最大隶属度原则更符合实际情况。据此，可应用相对级别特征值H(u)反馈得到相应的级别，对样本作出归属何种级别的判定。
3. 应用实例
3.1 研究区概况
小秦岭矿区位于河南省西部灵宝市境内的豫、陕、晋三省交界处，矿业经济发展迅速，矿区内有国家和地方黄金企业数十家，矿山坑口数千个，矿业已成为灵宝市的支柱产业。然而，由于当地矿业资源的管理、开发体制不健全，小秦岭矿区矿业资源又作为淘金者的首选目标，该地区在淘金者的乱采滥挖下，不可再生的矿业资源和矿区地质环境遭到了严重的破坏。此外，人为的破坏还给该地区带来了崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害。因此，运用适当的方法对小秦岭矿区地质环境进行综合评价，对以后矿山恢复治理工作有重要的指导意义。
3.2 评价单元划分
结合对小秦岭矿区的实地调研结果，并遵照客观、公正、科学地反映矿区地质环境区域差异的原则，将评价区划分了87个评价单元。采用先定性分析矿区的主要地质环境问题，并综合考虑地形地貌特征、水系发育特征、人类活动强度等因素，对矿区内问题比较突出地区划定评价单元网格；对于其余地区，则按照3km×3km的正方形网格来划分评价单元，在单元划分的同时还注意与行政界域、水系界域的相互包容以及对边缘单元、小单元的适当合并。此外，在遵循地质环境客观特征的基础上，还考虑到兼顾局部特殊要求的情况，如在豫陕两省交界的地区则按照行政分区边界来划定。划分结果如下：
单元dx1和dx2为大西峪区间；w1～w4为文峪区间；单元z1～z3为枣香峪区间；单元dh1～dh3为大湖峪区间；单元zy为藏马峪和阎家峪区间；单元f为夫夫峪区间；单元g为观音峪区间；单元j为荆山峪区间；单元i1～i10为苍珠峪、白花峪、枪马峪、杨砦峪、朱家峪相应的区间；单元1～61是按照正方形网格与各类界域边界交汇并进行适当合并或裁减的评价单元。
3.3 矿区地质环境质量评价指标分级
在综合比较成天翔等（2007）、徐友宁等（2003）、蔡斌等（2006）关于选取评价指标研究成果的基础上，从小秦岭矿区地质环境现状条件出发，综合考虑研究区自然条件、人类活动影响、资料收集情况等因素，选择了地表坡度、岩土体抗侵蚀性、植被覆盖率、年降水量、地质灾害、水土流失、地表水污染、人类工程活动强度、矿渣堆积量9个评价指标。对于选取的评价指标，按照地质环境质量“优”、“良”、“中”、“差”、“极差”划分为5个级别，各级别相应指标的标准值如表1所示。
3.4 确定权重系数
目前权重系数的确定方法很多，大致可分为德尔菲、层次分析等主观赋权法和主成分分析、因子分析等客观赋权法，运用主观赋权法掺杂了决策者的主观随意性，而运用客观赋权法却缺乏决策者的意愿，故本次研究采用主观赋权与客观赋权相结合的方法，先由主成分—因子分析赋权法计算出一组初始权重，再带入评价模型进行计算，如果计算结果合理则直接采用该指标权重，如果计算结果差别较大，则在初始权重的基础上再进行适当微调，最终求出一组合理的权重系数，如表2所示。
3.5 小秦岭矿区地质环境评价结果及分析
用VB语言编制相应的计算程序、开发评价模型，结合各单元评价指标的量值和小秦岭矿区实地调研情况，给定地质环境质量评价的最终结果，见表3和图1。
表3 小秦岭矿区地质环境质量评价结果
图1 小秦岭矿区地质环境质量评价效果图
将该评价结果与已知物元分析法评价结果相比较，仅有39号、55号、58号、dx2号、i5号、dh3号单元评价结果有偏差，且偏差在允许范围内。
4. 结论
多级模糊识别模型分析较物元分析、模糊理论分析等方法计算简便，又克服了最大隶属度原则所不适用的地方。该方法用于矿山地质环境评价，对属于相同级别的检测单元间的差别亦可分区，可以直接看出各单元环境质量的优劣程度，从而为环境治理工作提供更直接的信息。实践证明，用该方法对矿山地质环境进行评价可行、可靠。
参考文献
蔡斌，胡卸文.2006.模糊综合评判在绵阳市环境地质风险性分区评价中的应用.水文地质工程地质，（

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