[发明专利]一种利用结构方程模糊综合评估海洋溢油渔业损害的方法

权利要求书

1.一种海洋溢油污染对渔业资源的损害评估方法，其特征在于它包括以下步骤：首先提取决定海洋溢油污染对渔业资源的损害程度的因素，分析渔业资源受损程度与决定因素的关系，并建立海洋溢油污染对渔业资源损害评估的指标体系；然后构建结构方程模型确定决定受损程度的关键因素、受损程度、关键因素的权重、以及各关键因素与对应指标的权重；最后结合两个权重，对海洋溢油污染对渔业资源的损害程度进行模糊综合评价分析；

所述的结构方程模型中内生潜变量为渔业资源受损程度，外源潜变量为决定损害程度的因素，内生观测变量为衡量渔业资源受损程度的指标，外源观测变量为衡量各决定因素对应的指标；

所述的模糊综合评价中因素集有两级，一级指标为决定因素，二级指标为各决定因素对应的指标；模糊综合评价中受损程度与决定因素的权重、决定因素与其对应指标的权重通过结构方程模型确定；

所述方法具体步骤如下：

1)海洋溢油污染对渔业资源的影响因素分析首先从受损对象出发，提取渔业资源受损程度的指标，接着从物理、化学和生物3个方面确定溢油污染对渔业资源损害的影响因素及对应的指标，具体如表1所示：

表1渔业资源受损程度的影响因素和指标体系

2)结构方程模型分析首先构建以渔业资源受损程度为内生潜变量、影响因素为外源潜变量、各指标为观测变量的结构方程模型；接着使用贝叶斯方法估计该模型参数，评价拟合结果，修正模型直至模型达到检验标准；具体步骤2)的子步骤:

(1)模型假设溢油污染程度、溢油位置、水文要素、应急系统对渔业资源受损程度产生一定的影响；根据步骤1)的分析，提出以下假设：

假设H1：溢油污染程度和渔业资源受损程度之间存在正相关关系；油污染能力越强，渔业资源受损程度就越严重；反之，溢油污染程度越弱，渔业资源受损程度就越轻；

假设H2：溢油位置和渔业资源受损程度之间存在反相关关系；溢油位置越优越，渔业资源受损程度就越轻；反之，溢油位置越差，渔业资源受损程度就越严重；

假设H3：水文要素和渔业资源受损程度之间存在反相关关系；水文要素越好，渔业资源受损程度就越轻；反之，水文要素越差，渔业资源受损程度就越严重；

假设H4：应急系统和渔业资源受损程度之间存在反相关关系；应急系统越强，渔业资源受损程度就越轻；反之，应急系统越弱，渔业资源受损程度就越严重；

假设H5：生物种群和渔业资源受损程度之间存在反相关关系；生物种群越优，渔业资源受损程度就越轻；反之，生物种群越差，渔业资源受损程度就越严重；

(2)模型设计根据模型假设，以溢油事故为样本，以渔业资源受损程度为内生潜变量，影响因素为外源潜变量，各指标为观测变量，构建渔业资源受损程度影响因素的结构方程模型：

测量方程

结构方程

η_i＝Bη_i+Γξ_i+δ_i，i＝1，2，...，n，

其中

x_i＝(x1_i,x2_i,…,x19_i)'，ξ_i＝(xi1_i,xi2_i,…,xi5_i)'，η_i＝(η1_i)'

y_i＝(y1_i，y2_i，y3_i)’,Λ_y＝(Λ_y1，Λ_y2，Λ_y3)’,Γ＝(Γ₁，Γ₂，Γ₃，Γ₄，Γ₅)’,

B表示内生潜变量η内服关系的系数矩阵；

是渔业资源受损程度与影响因素k的权重，是因素k与各指标的权重,n_k为因素k对应的指标数目，∈_i、ε_i和δ_i是误差向量，服从和N(0，Ψ_δ)，Ψ_e和Ψ_e为对角阵，参数Ψ_δ、Ψ_e、Ψ_δ分别表示误差向量∈_i、ε_i和δ_i的方差，ξ_i和∈_i、η_i和ε_i以及ξ_i和δ_i独立；

(3)模型估计在模型假设基础上，导入样本数据，由于样本较小，用贝叶斯方法估计模型参数；

令可观测数据Y＝((x’₁，y’₁)’，(x’₂，y’₂)’，...，(x’_n，y’_n)’)和潜在变量Ω＝((ξ’₁，η’₁)’，(ξ’₂，η’₂)’，...，(ξ’_n，η’_n)’)’，并令θ表示包含Λ_x，Λ_y，B，Γ，∈_i，ε_i，δ_i，Ψ_e，Ψ_e和Ψ_δ中未知参数的向量；在贝叶斯方法中，借助MCMC方法抽样，通过Gibbs抽样从联合后验分布p(θ，Ω|Y)中抽取足够多的样本，样本收敛后利用经验分布近似后验分布；

Gibbs抽样实现如下：

在第t+1次迭代中，当前值为Ω^(t)和θ^(t)；

1.从p(Ω|θ^(t)，Y)中抽取C^(t+1)；

2.p(θ|Ω^(t+1)，Y)抽取θ^(t+1)

令{(Ω^(t)，θ^(t)：t＝1，2，...，T}是给定Y时，通过Gibbs抽样从(θ，Ω)的联合后验分布中抽取的样本；θ的贝叶斯估计以及它们的方差估计可由下式计算得到：

(4)模型修正贝叶斯估计显示潜变量间的标准化路径系数如下：

表2潜变量间的标准化路径系数

标准化路径系数反映各因素对渔业资源受损程度的影响程度；从表2中，可以很直观看出，对渔业资源受损程度影响最大的因素是“溢油污染程度”，其路径系数达到0.53，而“水文要素”而言，对渔业资源受损程度的影响是最小，路径系数只有0.03；因此剔除“水文要素”指标，而保留“溢油污染程度”、“溢油位置”、“应急系统”和“生物种群”四个因素；修正后的贝叶斯估计显示潜变量间的标准化路径系数和潜变量与观测变量的标准化路径系数如表3、4所示：

表3潜变量间的标准化路径系数

表4潜变量与观测变量的标准化路径系数

3)模糊综合评价分析首先建立因素集、评价集及隶属函数，然后以结构方程模型确定的权重作模糊评价的权重作模糊综合评价；

所述的步骤3)的子步骤具体说明如下：

(1)海洋溢油污染对渔业资源的损害程度分级标准的确定

将海洋溢油污染对渔业资源的损害程度分为极轻损害、轻度损害、中度损害、重度损害、严重损害五个等级，分别取值为[0，0.1)，[0.1，0.3)，[0.3，0.6)，[0.6，0.8)，[0.8，1]；

(2)根据步骤2)结构方程模型确定的关键因素，建立模糊综合评价的因素集，因素集分为二级指标，其中的一级指标在下文中常称为“因素”，二级指标常称为“指标”，因素集具体如表5所示：

表5模糊综合评价的因素集

(3)根据各指标的特征，拟定各隶属函数；

对定量指标通过隶属度函数曲线，采取定量的方法确定隶属度，其数学表达式为：

其中μ_1j-μ_5j分别为指标j对于极轻污染、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染的隶属度函数，V_1j-V_5j是指标j的5个分界点值，x_j是指标j的观测值；

定性变量的隶属函数的确定:决策人员根据经验以及判断准则和方法所得到的各个指标的具体评价标准与五个危害程度等级建立对应关系，构造指标因素评价标准的隶属度模糊子集表来实现隶属函数的功能；

(4)：将各指标的实际值带入隶属函数，因素为k的指标j的评价集为(R_kj1，...，R_kj5)′，单因素评价矩阵为：

(5)单因素模糊评价由单因素评价矩阵和权重集，可得单因素k的模糊评价为根据最大隶属度原则，得到单因素使这次溢油事故污染程度达到的等级；根据不同因素的污染程度评价结果可以针对性地提出溢油污染防治方案；

(6)模糊综合评价将单因素模糊评价作为模糊综合评价算法的评价矩阵，结合权重，可得模糊综合评价为其中P是由单因素k的模糊评价P_k组成的矩阵；根据最大隶属度原则，得到这次溢油事故污染程度达到的等级。