[发明专利]一种鱼类生长适宜性评价技术

说明书

技术领域

本发明属于一种基于模糊物元模型的鱼类生长适宜性评价，并涉及计算机编程实现，进行多目标的模糊物元评价，并对识别数据自动存储和处理的技术和装置。

背景技术

国内外许多经验表明，河流湖泊中鱼类生长适宜性的评价是流域最小生态流量估算和生态综合评价的一个关键环节，河流中鱼类生长适宜性评价也于鱼类的洄游密切相关。对于河流湖泊中鱼类生长适宜性的评价还没有统一标准的方法，以往，鱼类生长适宜性的评价大多采用定性方法，并不能定量的分析鱼类的生长速率。本方法采用模糊物元模型，并通过计算机编程实现，达到了对鱼类生长适宜性的定性定量的评价，并对识别数据自动存储和处理的技术和装置。为解决鱼类的定量化管理和生态综合评价提供重要帮助。

基于熵权的模糊物元方程在很多领域都有应用，唐恒等(2006)根据水资源承载力分析的结构特点，在传统多目标分析决策技术的基础上，将熵值法与模糊物元建模相结合，建立了基于熵权的属性识别水环境承载力评价模型，应用熵值法来确定权重系数，避免了权重系数确定的主观性问题。用一种新的方法进行水环境承载力评价，结合实际应用的结果表明，评价结果合理。适用于水资源承载力评价。陈志凡等(2008)将熵值理论与模糊物元建模相结合，建立基于熵权的农用地土壤健康评价模糊物元模型，结果合理。韩智霞等(2009)采用熵值理论与模糊物元分析相结合的方法对福建省大气环境质量进行综合评价，结果表明：模糊物元法的评价结果与传统的空气污染综合指数法的评价结果基本一致，并且模糊物元法具有明显的优势。鉴于鱼类生长适宜性评价中各指标的不确定性和模糊性，将熵值理论与模糊物元建模相结合，应用于鱼类生长适宜性评价中，建立了基于熵权的模糊物元模型。鱼类生长适宜性评价需要统筹考虑多指标的属性，针对其指标的不确定性及信息的有限性，结合鱼类生长的指标建立了基于熵权的模糊物元鱼类生长适宜性评价模型，能够得出鱼类各个鱼龄的生长的适宜性的定量评价，建立了鱼类生长适宜性评价方法，且计算简单，方便，结果合理。引入熵值理论，从数据本身所反映的信息无序化效用值来计算权重系数，可以有效地减少其计算的主观性。

由此可见，构建鱼类生长适宜性评价方法，对于流域鱼类资源的管理和生态环境的综合治理具有重要的现实意义。

发明内容

利用模糊物元数学方法，采用定性和定量相结合的方法构建了鱼类生长适宜性模糊评价模型。解决了鱼类生长适宜性评价定性化的问题，扩展了模糊物元数学方法在生态学中的应用。有助于分析鱼类在各种生境中的生长速率，为制定合理的保护对策提供依据。以往，鱼类生长适宜性评价大多采用定性方法，或者对于鱼类的生长速率没有给出统一的标准，或者是基于主观判断的鱼类生长适宜性标准带来的不确定性。为解决鱼类生长适宜性评价中遇到的定性化和鱼类生长适宜性评价标准，本文拟引入模糊物元模型方法、计算机编程，采用定性和定量相结合的方法构建鱼类生长适宜性模糊物元评价模型，评估不同生长阶段鱼类的生长速率，并对流域内的鱼类生态评价和管理提供支持。

(1)采用定性和定量相结合的方法构建了鱼类生长适宜性模糊物元模型，评价结果的定量化有利于渔业资源的管理；

(2)建立了基于熵权的模糊物元评价，解决了主观判断造成的评价结果的不确定性，有效避免权重分配困难问题；

(3)本方法易于普遍推广，对于河流和湖泊的鱼类生长适宜性的评价都普遍可以应用。

附图说明

附图给出了本发明的流程图。

其中1为确定生长速率评价指标  2为计算从优隶属度  3为基于熵权法确定权重  4为计算欧式贴近度并对计算结果进行分析  5为对鱼类的生长速率进行评价

具体实施方式

以下详细说明本发明的方法原理及操作步骤：

(1)鱼类生长适宜性指标的选取

根据鱼类生长的生物学特性和鱼类的生物学特性，选取一下指标为鱼类生长适宜性评价指标：体重、尾鳍长、肠长、头长、吻长、尾鳍高、眼径、体长围数。

(2)方法原理及步骤

1)模糊物元及复合模糊物元。给定事物的名称M及其特征C和量值x组成有序物元R＝(M，C，x)。如果其中量值x具有模糊性，便称其为模糊物元。事物M有n个特征C₁，C₂，…，C_n及其相应的量值x₁，x₂，…，x_n，则称R为n维模糊物元，即