專利名稱：一種資料缺乏情況下確定棲息地適宜度的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于生態(tài)環(huán)境保護(hù)領(lǐng)域，涉及ー種資料缺乏情況下確定棲息地適宜度的方法。
背景技術(shù)：
物理生境因子對于魚類的種群結(jié)構(gòu)與多祥性有顯著影響，而生物群落對于棲息地也有特別的敏感性與偏好。棲息地各種生態(tài)因子的變化會直接或間接的影響魚類在棲息地活動的偏好。目前，已經(jīng)開發(fā)多種棲息地統(tǒng)計學(xué)模型，用于定量描述棲息地與物種之間的關(guān)系。棲息地定量的經(jīng)典方法是棲息地適宜度指數(shù)法(Beecher HA, Caldwell ΒΑ, Demond SB. evaluation of depth and velocity preferences oi juvenile coho salmon m Washington streams[J]. North American Journal of Fisheries Management, 2002, 22 785-795)。棲息地適宜度指數(shù)是用來表示不同水生動物不同生命階段對流速、水深、底質(zhì)、 覆蓋物等不同河流參數(shù)的偏好。棲息地適宜度指數(shù)主要有三種方法ニ元格式，單變量格式和多變量格式(張文鴿，黃強(qiáng)，蔣曉輝.基于物理棲息地模擬的河道內(nèi)生態(tài)流量研究[J]. 水科學(xué)進(jìn)展，2008,19 ) :192-197)。然而生態(tài)學(xué)模擬中往往存在隨機(jī)變量、不完整或不準(zhǔn)確實測數(shù)據(jù)、使用估計而不是直接測量的結(jié)果等不確定性，已有的用確定數(shù)值定義生態(tài)因子適宜度指數(shù)的方法有以下不足1)物種偏好不明確的情況下仍然用精確的數(shù)學(xué)表達(dá)式來描述ク)多變量分析中輸入變量相互獨立，與現(xiàn)實不符；幻難以在已完成的模型中加入新的附加參數(shù)。

發(fā)明內(nèi)容
為處理生態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)中這種不確定性對模擬結(jié)果的影響，引入模糊邏輯來定義棲息地適宜度。與傳統(tǒng)方法相比，模糊邏輯能更好地利用不精確、不確定的測量結(jié)果和模糊的專家知識。本發(fā)明解決這些技術(shù)問題所采取的技術(shù)方案如下ー種資料缺乏情況下確定棲息地適宜度的方法，包括如下步驟(1)構(gòu)建流速、水深、底質(zhì)、覆蓋物和深潭類型等輸入?yún)?shù)的不同條件組合，并定義不同組合下，總的棲息地質(zhì)量等級，從而建立ー套模糊規(guī)則集。(2)通過各種形狀的圖形定義隸屬函數(shù)，隸屬函數(shù)在某個范圍內(nèi)恒定，或有任何形式的重疊，且各隸屬度之和不一定為1，某個參數(shù)可以部分隸屬于不止ー個規(guī)則集；(3)將計算単元的物理屬性與模糊集進(jìn)行對照，得到每個單元中某ー變量的模糊集隸屬度；(4)對整個規(guī)則集運(yùn)行推理規(guī)則，并檢查每條規(guī)則是否存在一定的匹配度 υ (DOF)；通過以下方法計算每個規(guī)則的DOF 最小-最大推理法u (Α 且 B) = min(l·! A(Xl)，μΒ(χ2)), u (Α 或 B)=max (μ A(X1), μ B (X2))；·乘積推理法υ (Α 且 B) = μΑ(Χι) · μ Β (χ2), υ (Α 或 B)= Pa(Xi) + Pb(X2)Ia(Xi) · ^ B (x2)；(5)綜合各規(guī)則的結(jié)論計算綜合隸屬度通過以下方法計算綜合隸屬度 最大峰值組合
權(quán)利要求
1. ー種資料缺乏情況下確定棲息地適宜度的方法，其特征在于基于模糊規(guī)則集及去模糊化確定棲息地適宜度，包括如下步驟(1)構(gòu)建流速、水深、底質(zhì)、覆蓋物和深潭類型等輸入?yún)?shù)的不同條件組合，并定義不同組合下，總的棲息地質(zhì)量等級，從而建立ー套模糊規(guī)則集；(2)定義隸屬函數(shù)。隸屬函數(shù)可以在某個范圍內(nèi)恒定，或任何形式的重疊且各隸屬度之和不一定為1，或某個參數(shù)可以部分隸屬于不止ー個規(guī)則集；(3)將計算単元的物理屬性與規(guī)則集進(jìn)行對照，得到每個單元中某ー變量的規(guī)則集隸屬度；(4)通過以下方法計算每條規(guī)則的匹配度υ(DOF) 最小-最大推理法
全文摘要
本發(fā)明提供一種資料缺乏情況下確定棲息地適宜度的方法，首先將棲息地適宜度和對應(yīng)的水深、流速、底質(zhì)等輸入變量按差、中、良、優(yōu)劃分等級，建立模糊規(guī)則集，然后用隸屬函數(shù)建立各變量的隸屬函數(shù)，基于實測數(shù)據(jù)和隸屬函數(shù)，分析河段單元中各變量的隸屬度，并計算匹配度v(DOF)，再使用匹配度為權(quán)重，將輸出變量的模糊集(HSI)組合成為一個最終的模糊集，最后對最終的模糊集去模糊化，轉(zhuǎn)換成為一組標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，得到用0-1之間的數(shù)值表示的HSI。該發(fā)明能更好地利用不精確、不確定的測量結(jié)果和模糊的專家知識表示棲息地模擬的不確定性，在棲息地模擬上具有明顯優(yōu)勢。
文檔編號G06F19/00GK102567629SQ20111042730
公開日2012年7月11日 申請日期2011年12月20日 優(yōu)先權(quán)日2011年12月20日
發(fā)明者易雨君 申請人:北京師范大學(xué)