最大熵原理(POME)和蒙特卡罗(MC)法在水环境评价随机观测误差影响中的应用

摘要

由于评价中的分级标准、评价类别、污染程度等是客观存在的模糊概念和模糊现象,因而水环境评价不可避免模糊性;另一方面,由于污染物在水环境中进行的物理、化学、生物过程是随机过程,因而水环境评价特征值在监测、实验、数据处理过程中又不可避免随机性.以往的水环境评价大多考虑了各类评价指标自身对于评价等级的影响,即物理权重,而很少考虑各类实测指标在观测过程中不可避免的随机观测误差对于评价等级的影响,即随机观测误差权重.对于这方面的研究,作者认为应该引起关注和重视.为此,应用最大熵原理(POME)来确定在给定约束条件(即已知信息)下,水环境评价实测指标的最小偏差先验概率分布,以蒙特卡罗(MC)随机模拟法构造算例,进一步讨论文所建的两个基于POME的水环境相对隶属度模糊优化评价模型Ⅰ、模型Ⅱ和文模型,分方差不均一和方差均一两种情况,研究了随机观测误差对水环境评价的影响,结果表明:随机观测误差对于评价结果的影响是不容忽视的,有时甚至直接改变评价等级;当观测精度有差异,尤其是差异较大的情况下,随机观测误差对于评价结果的影响也随之加大.此时,评价结果只决定于某一(几)项随机观测误差最小的评价指标.