| 标题 | 页岩气开发对生态环境影响评价模型 |
| 范文 | 邢文婷+张宗益+吴胜利 摘要针对页岩气特殊的开发方式及环评难度比常规气大的特点，运用“压力-状态-响应”框架模型，建立了页岩气开发对生态环境影响的评价指标体系。引入曲线投影的方式，并将投影寻踪方法和动态聚类方法相结合，提出了曲线投影寻踪动态聚类的定量评价方法；基于样本各指标的曲线投影和动态聚类方法寻找最佳投影方向，并建立相应的生态环境影响评价优化模型。结合全局最优经验指导和信息素交流，采用改进的蚁群算法对优化模型进行求解。该算法维持蚁群的多样性，且收敛性较好，同时也避免出现局部最优。对四川省威远页岩气区块进行了实例分析，结果表明：2010年、2011年和2014年的环评属于差类（4级），2012年和2013年的环评属于中类（3级），其中植被覆盖率、空气质量优良率、地表水质达标率、废水排放量、公众对环境的满意度、二氧化硫排放量和废水排放量达标率等指标对生态环境评价的影响较大。在页岩气开发初期，由于开发技术落后，再加上环保投资不高，环保意识不强，造成生态环境问题较为严重。随着学习借鉴美国的经验，及页岩气的开发技术进一步提高，加上国家对生态环境保护的重视，威远页岩气区块生态环境恶化得到有效的遏制。但开发时间越长，开采难度越大，将会产生更多更大的生态环境问题。分析结果与威远页岩气开发区域的实际情况相符，为页岩气气田生态环境影响评价奠定了科学基础。投影寻踪动态聚类方法具有无需设定参数、操作简单、客观等优点，是页岩气开发对生态环境影响评价的一种新方法。 关键词页岩气开发；评价指标体系；曲线投影寻踪动态聚类；生态环境影响 中图分类号X37；TE991.9文献标识码A文章编号1002-2104（2016）07-0137-08doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.07.017 我国页岩气储量巨大，据国家发展和改革委员会、财政部、国土资源部、国家能源局预测，页岩气可采量大约为36×1012 m3[1]。如此丰富的页岩气资源，其有效的开发对我国能源安全具有重大意义，同时也可大大缓解资源压力。页岩气开发项目不同于一般的建设项目，它属于生态影响和环境污染型项目，具有区域广、环境影响范围大等特点[2]。大规模的开发页岩气会对大气环境、土地资源、地下水和地表水资源及周边环境产生影响[1，3-4]。页岩气的开发对调整我国能源结构、保障能源安全具有重大意义，应当优先考虑其开发对生态环境造成的影响，建立明确科学的环评指标体系，为页岩气开发的良性循环发展保驾护航[3，5-6]。页岩气开发生态环境评价是页岩气开发对生态环境的影响程度进行等级评判，评价结果是页岩气开发生态环境管理的重要决策依据，可帮助从源头减少空气和水污染、水土流失，植被破坏，钻井液漏排，井喷及地震的发生[6]。在此背景下，研究页岩气开发对生态环境造成的影响，提出科学的环评指标体系，建立页岩气开发对生态环境影响的定量评价模型，对我国在页岩气开发过程中处理好生态环境和资源的关系具有重大的参考和现实意义。 1文献综述 目前，国内外已有不少学者研究了在页岩气开发过程中对生态环境造成的影响、环保开发的评价指标体系及环境影响的防范措施。如我国页岩气开发水污染防治法制不足，需借鉴美国经验，提出完善我国页岩气开发水污染防治法制措施和环境监管措施 [7-8]。在页岩气开发过程中，返排液对生态环境造成严重影响[9]。葛秀珍[10]总结页岩气开发关键技术，并指出页岩气开发对环境影响的潜在因素。董普[3]考虑了经济增长和环境保护的关系，并结合页岩气开发的大背景，提出了页岩气环保开发的评价指标体系。刘琛[11]分别从选址、技术、工程及检测方面提出具体的指导意见及防范措施。孙增芹[12]从低碳视野下强调在构建页岩气法律过程中要重塑环境影响评价制度，强化公众参与度，构建排污交易制度，严格法律责任。孙仁金[13]综合环境影响，构建页岩气环境影响评价体系及评价确权。李志学[14]从油气田开发对环境的影响进行分析并提出相应的治理政策。Sun等[15]借鉴美国经验，提出页岩气开发造成生态环境影响的评价方法。以上研究都是从定性角度描述页岩气开发环境影响的防范措施，目前仍然缺乏从定量方面评价页岩气开发对环境影响的方法。 美国作为世界上唯一的页岩气大规模商业性开采的国家，随着页岩气开发规模的不断加大，其引发生态环境的争议越来越多。近十年来美国在水力压裂开采技术上取得重大突破，同时也对监管和防控页岩气开发过程中带来的生态环境影响进行积极探索，十分重视页岩气开采的环境影响评价。环境影响评价是一个多因素的非线性复杂分类问题。关于多因素的复杂非线性问题的研究目前有系统聚类法[16]、模糊推理和层次分析相结合的方法[17]、人工神经网络法[18-19]、灰色聚类模型[20]、模糊聚类分析法[21]等。然而系统聚类、模糊推理和层次分析在权重确定的问题上存在人为任意性；神经网络需要相当大的样本数据，易陷入局部极小点，且网络结构还需要确定[22]；模糊聚类在描述分类指标空间与类型空间之间的非线性关系上具有一定的困难[23]。 邢文婷等：页岩气开发对生态环境影响评价模型中国人口·资源与环境2016年第7期投影寻踪分类也是一种处理多因素复杂非线性问题的统计方法[24]，投影寻踪聚类模型在聚类、优选和因素评价等方面有广泛的应用[25-27]。然而投影寻踪聚类模型中密度窗宽的取值是基于试算或经验判断的，存在较大的主观性。针对上述问题，倪长健结合动态聚类思想，提出了投影寻踪动态聚类模型，该模型在实际问题中得到较好的应用[28-30]。虽然如此，该模型采用线性投影，其对应的特征值不能较好地反映事物发展的过程[31]。 基于此，本文采用“压力-状态-响应”框架模型，建立了页岩气开发对生态环境影响的评价指标，并将投影寻踪和动态聚类相结合的思想引入到页岩气开发对生态环境影响评价中，建立了页岩气开发对生态环境影响的曲线投影寻踪动态聚类评价模型，采用蚁群算法求解模型。结合全局最优经验指导和信息素交流两种方式，来改进蚁群算法和维持蚁群的多样性，以得到最佳的聚类结果。另外以四川威远页岩气区块为例进行实证分析。以期通过一定的指标客观科学地描述页岩气开发对生态环境的影响程度，同时也为生态环境影响评价提供新方法。 2页岩气开发对生态环境影响的评价指标体系2.1页岩气开发对生态环境影响评价的框架 董普[3]指出页岩气特殊的开发方式造成其环评难度比常规天然气大，将页岩气开发的评价指标体系分为六个层次（大气环境、水环境、固体废物、自然资源和生态保护、生态环境保护、可持续发展能力建设），另外在这六个层次下又设28个指标。该评价指标体系层次模糊，没有清晰地表明各影响因素之间的因果关系。联合国环境规划署及联合国经济合作与发展组织共同提出“压力-状态-响应”概念框架，能清晰地描述影响因素间的因果关系，具有较强的合理性和针对性[32]。本文采用“压力-状态-响应”框架来构建页岩气开发对生态环境影响的评价指标体系。评价指标体系包括4个层次：目标层、准则层、要素层、指标层。其中，页岩气开发对生态环境影响评价为目标层，压力、状态、响应为准则层，要素层包括大气环境压力、水环境压力、土壤环境压力、资源压力、生态环境状态、资源利用状态、生物多样性状态、水土保持状态、生态响应、环境响应、经济社会响应；指标层为要素层的进一步细分。所构建的概念框架如图1所示。 2.2页岩气开发对生态环境影响评价指标的遴选与确立 按照实用性、可比性、科学性和可定量性的原则对页岩气开发对生态环境影响评价指标进行遴选。首先通过对相关研究成果进行梳理[2-3，6-7，33]，选出使用频率较高的32个指标如表1所示。 结合页岩气开发的大背景，从理论分析，根据页岩气开发利用与生态环境保护的关系进行综合考虑，对遴选出的评价指标进行初次调整，选择具有代表性的指标。然后结合专家打分，对初次挑选出的指标的重要性和独立性进行评判，筛选出使用频率较高的指标。通过专家打分法最终得到19个指标，见表1。 3页岩气开发对生态环境影响的评价模型 3.1曲线投影寻踪动态聚类的方法原理 曲线投影寻踪动态聚类模型是采用曲线投影的方式，根据投影寻踪的思想建立的模型，将高维数据空间向低维数据空间进行投影，通过分析低维数据空间的投影特征来研究高维数据特征。与一般的投影寻踪聚类模型相比，曲线投影寻踪动态聚类模型能更好地反映事物的变化过程。另外，曲线投影寻踪动态聚类模型不受样本容量的限制，且能同时确定最佳的聚类结果和聚类数，这有利于提高计算的客观性[30-31]。 3.2曲线投影寻踪动态聚类模型 假设生态环境影响评价指标为xij（i=1，2，3，…，n；j=1，2，3，…，m，n为样本个数，m为评价指标个数）。本文采用投影寻踪和动态聚类相结合的方法，并引入曲线的投影方式[31]，来构建页岩气开发对生态环境影响的定量评价体系。 3.2.1数据标准化 由于页岩气开发对生态环境影响评价指标的数值范围和量纲不完全相同，为消除量纲影响，因此，要对各项指标进行无量纲化处理。 对于越小越优型指标 xij=xjmax-x0ijxjmax-xjmin（1） 对于越大越优的指标 xij=x0ij-xjminxjmax-xjmin（2） 其中，xjmax，xjmin分别表示第j个生态环境影响评价指标的样本最大值和最小值；x0ij为第i个样本第j个指标的初始数值（i=1，2，3，…，n；j=1，2，3，…，m）。 3.2.2曲线投影 用双曲正切函数来描述环境要素变化过程是合理的[34]。双曲正切曲线的特点是先缓慢增加、然后快速增加、后逐渐稳定，用来描述事物发展的过程，有着广泛的应用[35]。双曲正切函数 y=1-e-x1+e-x=ex-1ex+1（3） 设为m维投影方向的单位向量，其分量为a1，a2，…，am分别为m个评价指标的权重，并有∑mj=1a2j=1，且满足-1≤aj≤1。 则曲线的投影特征值可表示为 zi=e∑mj=1ajxij-1e∑mj=1ajxij+1（i=1，2，3，…，n）（4） 3.2.3投影动态聚类指标的构建 采用动态聚类方法[34]构造新的投影指标。双曲正切函数曲线的投影特征值序列为z1，z2，z3，…，zn，其评价等级为p（p≤n）。Θt（t=1，2，3，…，p）表示第t类的样本投影特征值的集合，有 Θt={zi|d（At-zi）≤d（Ah-zi）} h=1，2，3，…，pt≠h 其中，d（At-zi）=|zi-At|，d（Ah-zi）=|zi-Ah|，At，Ah分别表示第t和h级的聚核，这里假设聚核为单调递减函数。 用类内的长度和表示类内样本的聚集程度，即 d（）=∑pi=1[max（Θt）-min（Θt）] 这里d（）越小表示类内样本的聚集度越高。 样本间的离散程度可用样本间的分散度表示，即 s（）=∑i，k∈n，i≠k|Θi-Θk| s（）越大表示样本间分散度越高。 投影寻踪动态聚类的思想就是要求类内样本尽量聚集，类间样本尽量分散。据此，定义曲线投影寻踪动态聚类指标为 Q（）=s（）-d（）（5） 3.3生态环境评价优化模型 Q（）取值越大，越能满足投影寻踪动态聚类的思想，得到的聚类结果和聚类数就越好。当Q（）取得最大值时，能同时实现类间样本尽量分散、类内样本尽可能聚集的目的，即Q（）取得最大值时，可以得到最能反映数据特征的最优聚类结果和最优投影方向向量。因此，页岩气开发对生态环境影响评价的定量模型可以描述为以下的非线性优化问题 maxQ（） s.t.∑mj=1a2j=1 -1≤aj≤1（6） 4实证分析 以四川威远页岩气区块气田开发工程为评价对象。威远页岩气区块位于四川省威远县、荣县、资中县、内江市、自贡市境内，有利开发区面积4 216 km2，已探明储量为3×1011 m3。自2007年3月起，中国石油西南油气田公司就开始探索开展页岩气的开发，并在长宁-威远区开钻气井40多口。2012年3月，国家能源局批准设立四川长宁-威远国家级页岩气示范区，该地页岩气资源丰富，是中国页岩气开发的核心区域之一。另外，中国的页岩构造含有达到有害浓度水平（1%或更多）的硫化氢，四川威远区块页岩气所含硫化氢浓度约为0.8%-1.4%。根据表1中的评价指标来进行生态环境影响评价，以2010-2014年为监测年，并对统计数据作无量纲化处理，见表2。参看行业、国家及地方标准确定了优（1级）、良（2级）、中（3级）、差（4级）和极差（5级）5个级别的评价标准，见表3。 本文在每个等级标准的级别范围内随机生成10个样本，即将5个等级标准扩展为50个样本序列。根据生成的各级样本数据，建立威远页岩气区块2010-2014年基于曲线投影寻踪动态聚类方法的生态环境影响评价模型，其中n=50，m=19，p=5。用改进的蚁群优化算法求解页岩气开发对生态环境影响的非线性评价模型，计算得到最大投影函数值maxQ（）=1.814；最优投影方向向量=（0.199 8， 0.226 3， 0.274 0， 0.318 9， 0.128 6， 0.235 3，0.022 2， 0.333 3， 0.343 5， 0.375 3， 0.059 6， 0.036 3， 0.199 9， 0.281 3， 0.076 6， 0.055 0， 0.329 2， 0.215 6， 0.045 1）；5个评价等级标准的投影特征值范围，见表4。根据最优投影方向向量计算2010年、2011年、2012年、2013年和2014年样本的投影特征值，并参照评价等级标准的投影特征值范围可知，在5个监测年份中，2010年，2011年和2014年属于差类（4级），2012年和2013年属于中类（3级），其结果同列于表4。 页岩气开发初期由于开发技术不先进，环保投资不高及环保意识不强造成生态环境问题较为严重。随着学习借鉴美国开采页岩气的经验和先进的方法，并结合我国特殊的地质条件和气藏特征，我国开发页岩气的技术也进一步提高，技术的提高和国家对生态环境保护的重视使得一些环境问题得到了改善。但随着开发时间增加，开采难度加大，会产生更多更大的生态环境问题。因此，应加快页岩气开发技术创新，并制定生态环境保护措施，在不破坏生态环境的前提下，实现产气量的稳定增加，将是威远页岩气区块面临的一个难题。 最优投影方向向量是单位向量，其各个分量的平方和为1。a21，a22，a23，…，a2m作为指标的权重，能反映各个指标对环境的影响程度。在对最优投影向量进行平方后，发现X3，X5，X14，X15，X16，X23，X27这7个指标的权重较大，见表5，即这四个指标对评价体系的影响程度较大，可见它们是威远页岩气区块页岩气开发对于生态环境影响的表2四川威远页岩气区块生态环境统计数据预处理 重要因素，其它指标为一般的影响因素。需要指出重要因素和一般因素对威远页岩气区块页岩气开发生态环境影响评价的影响程度虽然不同，但在二者之间不存在绝对性，如在不同的页岩气区块，影响因素对评价体系的影响程度也将不同。 综上，本文引入曲线投影的方式，结合投影寻踪方法和动态聚类方法，提出的生态环境影响评价优化模型是基于样本各指标的曲线投影和动态聚类方法寻找最佳投影方向，其思路清晰、明确。实例应用表明，利用该模型对页岩气开发造成生态环境影响的评价是切实可行的；另外，该模型具有较好的类间分离性和类内聚集性，为多因素环境评价问题的解决提供了一种新的思路。 5结论与政策建议 页岩气开发对生态环境影响的评价是一个多属性、多因素的评价过程。本文考虑页岩气开发技术的特殊性（水力压裂技术）及开发过程中不确定的因素较多的特点，参阅大量文献、行业规范和国家标准，将曲线投影寻踪动态聚类评价方法应用到页岩气开发对生态环境影响评价中，建立生态环境影响评价优化模型，用改进的蚁群算法加速了投影寻踪的实现过程，减少了寻优的工作量，克服了传统投影寻踪方法编程困难、计算复杂的缺点。对四川威远页岩气区块2010-2014年页岩气开发对生态环境影响进行评价，综合结论有以下几点： （1）在“压力-状态-响应”模型框架下，运用专家咨询法，确立了页岩气开发对生态环境影响评价的指标体系。 （2）曲线投影寻踪动态模型作为一种数据分析方法，对非线性、非正态和高维数据有较强的处理能力。该模型对样本容量没有严格的要求，且有效地避免了由经验确定指标权重的不足，具有计算简便的特点，该方法为页岩气开发对生态环境影响的评价开创了一条新途径。 （3）威远页岩气区块，在2010年、2011年和2014年的生态环境属于差类，2012年和2013年属于中类。页岩气开发初期，开发技术落后，再加上环保投资不高及环保意识不强，造成生态环境问题较为严重。随着学习借鉴美国的经验，同时结合我国特殊的地质条件和气藏特征，页岩气的开发技术进一步提高，还有国家对生态环境保护的重视，威远页岩气区块生态环境恶化得到有效的遏制。随着开发时间的越长，开采难度越大，将会产生更多更大的生态环境问题。这一结果与当地的实际情况相符，为页岩气开发区域的生态环境建设奠定了良好的科学基础。 （4）植被覆盖率、空气质量优良率、地表水质达标率、废水排放量、公众对环境的满意度、二氧化硫和废水排放量达标率这七个指标对生态环境评价的影响较大。这个结果揭示了虽然威远地区页岩气勘探开发工作处于国内领先地位，但井场建设造成大面积植被破坏，地表易受到侵蚀，易出现滑坡和泥石流等灾害，植被覆盖率对生态环境作用较大；水平井钻井和水力压裂技术需消耗大量水资源，对当地居民生活、生产带来困扰；压裂液含有化学添加剂是造成水污染的重要隐患，废水排放对生态环境造成较大影响；井场建设、水平井钻井和压裂过程中产生很大噪声，影响居民身心健康；甲烷泄露、二氧化硫排放等会对空气造成严重影响。 以上结论对在页岩气开采的过程中国家制定生态环境保护政策提供了启示：第一，政府部门在制定环保政策时，应将页岩气勘探开发纳入生态环境评价体系中，加快制定页岩气开发对生态环境影响的评价指标，同时建议对井场区域的空气、地表水和地下水进行实时检测，及时叫停不合格项目。另外对页岩气开发区域的居民进行环境的满意度问卷调查，并对环境影响居民生活质量进行评估；第二，加强国土资源部、能源局和环保部等部门间的协作沟通，政府应明确监管责任，制定大气、土壤和水体污染物控制标准，加强环境监测力度，并严格监督企业的执行情况；第三，地方政府应公开页岩气开发区域环境监测信息，减少公众担忧；第四，加大教育和科研的投入，鼓励污染治理技术和水平井清洁压裂技术的研发和推广，加强研究单位和企业的合作，针对页岩气压裂液成分的特征，设计高效的治理措施。 页岩气开发对生态环境影响的评价指标体系还需进一步完善，以求对生态环境的评价更加科学系统。如能运用更多的方法对生态环境的影响进行评价，并进行方法间的对比分析，则页岩气开发对生态环境影响的评价结果将会更加合理。 （编辑：刘照胜） 参考文献（References） [1]郭小哲， 周长沙， 崔明明， 等. 页岩气开发过程中的环境问题探讨[C]// 2013 中国环境科学学会学术年会论文集 （第八卷）， 2013：6824-6826.[GUO Xiaozhe， ZHOU Zhangsha，CUI Mingming， et al. Discussion on environmental problems in the development of shale gas[C]// Academic annual meeting of China Environmental Science Society（eighth volume）， 2013：6824-6826.] [2]王亚运， 柯研， 周晓珉，等. 页岩气勘探开发过程中的环境影响[J].油气田环境保护，2012， 22（3） ： 50-53.[WANG Yayun， KE Yan， ZHOU Xiaomin， et al. Environmental impact during shale gas exploration and development process[J]. Environmental protection of oil & gas fields， 2012， 22（3） ： 50-53.] [3]董普， 贾冬冬. 我国页岩气开发环境保护及评价指标体系研究[J]. 中国人口·资源与环境， 2013，23（5）：71-73.[DONG Pu， JIA Dongdong. A study on environmental protection and evaluation index system of shale gas exploitation in China[J]. China population， resources and environment， 2013，23（5）：71-73.] [4]彭民，杨洪波，李玉喜，等.页岩气资源开发的环境影响研究综述[J].资源开发与市场， 2015，31（3）：327-331.[PENG Min， YANG Hongbo，LI Yuxi， et al. Research summary of shale gas resources development impact on environment[J]. Resource development & market， 2015，31（3）：327-331.] [5]金吉中， 梅绪东， 张思兰， 等. 页岩气开发环评与 “三同时” 管理及建议[J]. 环境影响评价， 2015， 37（4）： 47-50. [JIN Jizhong， MEI Xudong， ZHANG Silan， et al. Proposals for environmental impact assessment and ‘three simultaneous system for shale gas development[J]. Environmental impact assessment， 2015， 37（4）： 47-50.] [6]周志恩， 方维凯， 陈敏， 等. 页岩气开发环境影响评价探讨[J].环境影响评价，2015，37（6）：62-67. [ZHOU Zhien， FANG Weikai， CHEN Min， et al. Discussion on environmental impact assessment in shale gas development[J]. Environmental impact assessment， 2015，37（6）：62-67.] [7]张建良，黄德林.我国页岩气开发水污染防治法制研究：对美国相关法制的借鉴[J].中国国土资源经济，2015，28（2）：60-64.[ZHANG Jianliang， HUANG Delin. Research on the legal institutions with regard to water pollution control in the development of shale gas in China： reference of the relevant legal system of the U.S.A[J]. Natural resource economics of China，2015，28（2）：60-64.] [8]FENG L， XING Y， WANG J， et al. Experience and lessons from the U.S. shale gas development in terms of environmental and regulatory issues[J]. Natural gas industry， 2012， 32（9）：102-105. [9]VENGOSH A， JAHKSON R B， WARNER N， et al. A critical review of the risks to water resources from unconventional shale gas development and hydraulic fracturing in the United States[J]. Environmental science & technology， 2014， 48（15）： 8334-8348. [10]葛秀珍.页岩气开发技术及其对环境的潜在影响[J].中国人口·资源与环境， 2014，24（3）：260-263.[GE Xiuzhen. Shale gas development technology and its potential impact on the environment[J]. China population，resources and environment， 2014，24（3）：260-263.] [11]刘琛，王洪建，霍君英，等.“页岩气革命”背后的潜在环境灾害风险及防范措施[J].中国人口·资源与环境，2014，24（4）：73-75.[LIU Chen，WANG Hongjian，HUO Junying， et al. Potential risks of environmental disaster In ‘shale gas revolution and its preventive measures[J]. China population， resources and environment， 2014，24（4）：73-75.] [12]孙增芹， 韩颖.低碳视野下我国页岩气法律制度构建研究[J].生态经济， 2015， 31（4）： 43-46.[ SUN Zengqin， HAN Ying. The construction of legal system of shale gas under the perspective of low carbon[J]. Ecological economy， 2015， 31（4）： 43-46.] [13]孙仁金， 汪振杰.页岩气开发综合环境影响评价方法[J].天然气工业， 2014， 34（12）： 135-141.[SUN Renjin，WANG Zhenjie. Integrated environment impact assessment methods of shale gas development[J]. Natural gas industry， 2014， 34（12）： 135-141.] [14]李志学， 刘伟.油气田开发对环境的影响及其治理政策[J].中国石油大学学报（社会科学版）， 2009， 25（5）：21-25.[LI Zhixue， LIU Wei. On environmental effects of oil and gas development and its related management policy[J]. Journal of China University of Petroleum （social sciences edition）， 2009， 25（5）：21-25.] [15]SUN R， WANG Z. A comprehensive environmental impact assessment method for shale gas development[J]. Natural gas industry B， 2015， 2（2-3）：203-210. [16]许榕. 大气环境检测优化布点的研究[J].中国环境监测， 1994， 10（5）：1-3.[XU Rong. Study on the optimization of distribution of atmospheric environment detection[J]. Environmental monitoring of China， 1994， 10（5）：1-3.] [17]YANG M， KHAN F I， SADIQ R. Prioritization of environmental issues in offshore oil and gas operations： a hybrid approach using fuzzy inference system and fuzzy analytic hierarchy process [J]. Process safety & environmental protection， 2011， 89（1）：22-34. [18]李祚泳. 环境监测优化布点的人工神经网络模型[J].中国环境科学，1997， 17（1）：27-29. [LI Zuoyong. The artificial neural network model for optimizing environmental monitoring sites[J]. China environmental science， 1997， 17（1）：27-29.] [19]杨建强， 罗先香.流域水资源丰富度评价的自组织神经网络模型[J].地理学与国土研究， 2000， 16（2）：45-47.[YANG Jianqiang， LUO Xianxiang. Model of selforganizing neural network for the evaluation of watershed water resource abundance[J]. Geography and territorial research， 2000， 16（2）：45-47.] [20]田锡堂.流域水资源丰富度评价的灰色聚类分析[J].经济地理， 1996， 10（2）：215-220.[TIAN Xitang. Grey cluster analysis for the evaluation of watershed water resource abundance[J]. Economic geography， 1996， 10（2）：215-220.] [21]王志良， 邱林，梁川，等.基于模糊聚类分析的水资源分区研究[J].华北水利水电学院学报， 2001， 22（2）：7-10. [WANG Zhiliang， QIU Lin，LIANG Chuan，et al. Research on water resource partition based on fuzzy clustering analysis [J]. Journal of North China Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power， 2001， 22（2）：7-10.] [22]陈守煜， 李庆国.一种新的模糊聚类神经网络及其在水资源评价中的应用[J].水利学报， 2005， 36（6）：662-666.[CHEN Shouyu， LI Qingguo. Fuzzy clustering neural network and application to water resources assessment[J]. Journal of hydraulic engineering， 2005， 36（6）：662-666.] [23]罗先香， 邓伟.基于ART理论的自组织神经网络模型在水资源分类中的应用[J].长春科技大学学报， 2001，31（1）：54-57.[LUO Xianxiang， DENG Wei. The application of selforganizing neural network models based on the theory of ART in water resources classification[J]. Journal of Changchun University of Science and Technology， 2001， 31（1）：54-57.] [24]FRIEDMAN J H， TUKEY J W. A projection pursuit algorithm for exploratory data analysis[J]. IEEE trans on computer， 1974， 23（9） ： 881-890. [25]张欣莉， 丁晶， 王顺久.投影寻踪分类模型评定相似流域[J].水科学进展，2001，12（3）： 356-360.[ZHANG Xinli， DING Jing， WANG Shunjiu. Projection pursuit algorithm for exploratory analogy basins[J].Advances in water science， 2001， 12（3）： 356-360.] [26]ZHAO J， JIN J， GUO Q， et al. Dynamic risk assessment model for flood disaster on a projection pursuit cluster and its application [J]. Stochastic environmental research & risk assessment， 2014， 28（8）：2175-2183. [27]WANG S J， ZHANG X L. Projection pursuit dynamic cluster model and its application to water resources carrying capacity evaluation[J]. Journal of water resource & protection， 2010， 2（5）：449-454. [28]倪长健， 王顺久. 投影寻踪动态聚类模型及其在天然草地分类中的应用[J].安全与环境学报， 2006， 6（5）：68-71.[NI Changjian， WANG Shunjiu. New model for projection pursuit dynamic cluster and its application to classifying natural grasslands [J]. Journal of safety and environment， 2006， 6（5）：68-71.] [29]王顺久，倪长健.投影寻踪动态聚类模型及其应用[J].哈尔滨工业大学学报， 2009， 41（1）：178-180.[WANG Shunjiu， NI Changjian. A projection pursuit dynamic cluster model and its application[J]. Journal of Harbin Institute of Technology， 2009， 41（1）：178-180.] [30]倪长健， 王顺久. 投影寻踪动态聚类模型及其在地下水分类中的应用[J]. 四川大学学报（工程科学版）， 2006， 38（6）：29-33.[NI Changjian， WANG Shunjiu. Projection pursuit dynamic cluster model and its application in groundwater classification[J]. Journal of Sichuan University （engineering science edition）， 2006， 38（6）：29-33.] [31]倪长健.基于曲线投影动态聚类模型的大气质量监测布点研究[J].中国环境监测， 2010， 26（4）：16-19.[NI Changjian. Study on the atmosphere qulity monitoring sites based on curve prjection dynamic cluster model[J]. Environmental monitoring in China， 2010， 26（4）：16-19.] [32]TONG C. Review on environmental indicator research[J]. Research on environmental science， 2000， 13（4）： 53-55. [33]张力军， 张鹏国， 费良军. 油气田开发对生态环境影响的综合评价指标体系与评价方法研究[J].沈阳农业大学学报， 2011， 42（5）：600-605.[ZHANG Lijun， ZHANG Pengguo，FEI Liangjun. A study on comprehensive evaluation index system and evaluation method of ecological environment influence on petroleum development[J]. Journal of Shenyang Agricultural University， 2011， 42（5）：600-605.] [34]任若恩， 王惠文. 多元统计数据分析：理论、方法、实例[M].北京：国防工业出版社，1999：76-80.[REN Ruoen， WANG Huwen. Multivariate statistical data analysis： theory， methods and examples[M].Beijing： National Defend Industry Press， 1999：76-80.] [35]金菊良，丁晶.水资源系统工程[M].成都：成都科学技术出版社， 2002：162-165.[JIN Juliang， DING Jing. Water resources systems engineering[M].Chengdu： Chengdu Science and Technology Publishing House， 2002：162-165.] |
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