浅谈水利工程的模糊逻辑环境评价法
1 前言
模糊逻辑在近几十年的研究领域中得到了十分广泛的关注，而其在智能相机自动对焦、地球物理异常活动识别、老人家庭监护等先进技术创新中更是发挥了不可代替的作用。模糊逻辑在发达国家已被广泛应用于环境评价中，但国内在这方面的研究则相对落后，而基于模糊逻辑的水利工程评价则几乎没有被提到过。本文主要介绍模糊逻辑的基本原理与优势、提出水利工程的模糊逻辑环境评价法，从而对提高水利工程环境评价效率提供参考。
2 原理
在水利工程环境评价中，很大一部分的分析是基于评价者的个人（经验）判断，这就使相关工作者无法使用传统的数学表达法来代替人脑劳动以提高工作效率，因为经典集合是确定性的而个人思维语言却往往是模糊的。具体来说，传统数学表达法主要是基于经典集合，而经典集合反映的是二进制逻辑（0-1逻辑），即其只能表达明确的“对”（1）或者“错”（0），而无法反映人类经验判断中大量而又极其常见的模糊词汇，如“大”,“低”,“高”,“强”等。
例如，在对某灌渠工程进行环境评价时评价者需要判断“水库蓄水量”是“大”、“中”还是“小”.如果评价者定义“约为 4×108m3到 6×108m3”的水库蓄水量为“中”,则评价者基本上会将“3.99999999×108m3”也归类为“中”.然而，经典集合中的定义是绝对严格的、确定性的`，“约”字这样的人类思维常见词汇无法得到表达，因此在传统数学表达法中“4.00000001×108m3”会被认为是中型蓄水量而“3.999999999×108m3”则会被认为是“小”,尽管两者的差距几乎可以忽略不计。
模糊逻辑则在表达人类思维语言方面更有优势，因为其可以嵌入定义的模糊性。不同于二进制逻辑只可识别 0 和 1 两个单值，模糊逻辑则在 [01] 之间定义了元素的连续隶属度。
例如，“5×108m3”在“中型蓄水量”集合中的隶属度为 1,4.00000001×108m3的隶属度则略大于 3.9999999×108m3（图 1）, 这就完全符合人类的思维语言，从而表明模糊逻辑可以用于代替水利工程环境评价中的个人（经验）判断从而极大地提高评价效率。
3 方法
模糊逻辑的执行软件或模型有很多，而本文推荐使用MATLAB 的 Fuzzy Logic Toolbox,一是因为其操作相对简单，同时它在前期与后期的数据分析方面优势明显。本文提出的水利工程模糊逻辑环境评价法主要基于 MATLAB,在其它软件或模型中该方法也基本适用只是具体步骤会略有差异。该方法主要可分为七步 :
（1）分析或者提出水利工程方案。水利工程中的许多参数都与工程的环境影响密切相关，如设计流量、取水口位置、修建时间等。这一步是要确定与环境影响有关的工程参数并过滤不需分析的因素；（2）选取受影响的环境因素。不同的水利工程对环境会造成不同方面的影响，而这一步则是判断水利工程可能影响的环境因素，如灌溉水质、土壤侵蚀、植物群落等；（3）模糊化输入量。收集到的水利工程参数为确定性的具体数据，这一步则是将这些数据模糊化以使它们可以用来进行模糊逻辑计算。这里主要包括两部分：一是定义论域，如定义蓄水量的论域为 [1×105,1×109]m3;二是选取模糊逻辑隶属方程来确定不同值在某一集合中的隶属度，如较常用的高斯式方程；（4）定义输出量。模糊逻辑计算可以提供不同的输出量，针对水利工程环境评价，本文建议定义计算输出量为单一的环境影响优度指数，该指数可以对水利工程决策提供实际的指导，例如当它较大时则说明该方案的负面环境影响越小；（5）建立计算规则。建立计算规则是模糊逻辑法的核心，它主要用于表达和代替人类的判断思维过程，即这一步是将水利工程环境评价者的分析思路数字化、程序化，从而通过计算机来执行或重复同样的评价过程。较为常用的模糊逻辑规则为“IF-THEN”规则，使用该规则可以表达诸如“如果蓄水量大或者耕地面积小，则灌溉水量充足”之类的评价思维；（6）去模糊化。模糊逻辑计算得到的结果为模糊数据，但在实际水利工程环境评价中一个简单的、确定性的结论更有实际指导意义，因此需要将模糊分析得到的模糊逻辑结果转化为确定性的单个标量。例如，如果之前定义某水利工程的环境影响优度指数为分析输出量且其定义域为[01],则经过这一操作后，模糊逻辑系统将会把模糊数据转化为一个介于 0 和 1 之间的单个标量，其值越偏向于 0 则表明该工程的负面影响越大，反之亦然。（7）分析数据。模糊逻辑分析的最后一步是分析得到的数据以便最终确定某水利工程对环境的影响程度或者比较不同方案在环境影响方面的优劣性。
4 结论
模糊逻辑在许多前沿的科技领域中都发挥着重要的作用，而它同样也可以应用于水利工程的环境评价中。本文提出的水利工程模糊逻辑环境评价法主要可分为七步，计算结果用于判断水利工程对环境的影响程度或者比较不同方案间在环境影响方面的优劣。该方法可以在一定程度上代替个人（经验）判断过程，从而节省人力、提高评价效率。
参考文献：
[1] 裴道武 . 关于模糊逻辑与模糊推理逻辑基础问题的十年研究综述 [J]. 工程数学学报 ,2004（2）：249-258.
[2]Bede, B.Mathematics of Fuzzy Sets and Fuzzy Logic. New York:Springer,2013.
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