矿区复垦模糊决策支持系统解析

### 矿区复垦模糊决策支持系统解析 #### 1. 引言 矿产资源开采对环境影响显著，露天矿开采在获取自然资源的同时，也带来了开采后土地再开发或修复的问题。在波兰，相关法律明确了对失去使用价值土地进行复垦和再开发的责任，但对于再开发细节缺乏详细法律描述。目前，基本复垦定义为使土地恢复到与周边地区相同的用途。 由于影响矿区土地恢复的因素众多且相互关联复杂，分析过程既昂贵又耗时，因此决策自动化十分必要。鉴于部分表征挖掘场地的因素具有定性特征，无法用数值表达，模糊规则系统适合作为决策支持系统，可用于矿区复垦设计。 #### 2. 开采后土地特征因素分类 综合现有数据和文献资料，对表征自然资源开采后土地的因素进行分类研究。尽管有时缺乏土地的法律信息、过往所有权及历史开采数据，但这并不妨碍对个别矿区土地特征的描述。这些因素的分析倾向于以经济因素为核心，因为它决定了矿业商人最合理的费用预测。 以下是具体的因素分类： |因素类型|具体描述| | ---- | ---- | |经济因素|准确估算矿区复垦和开发的清算成本复杂且耗时，经济因素是选择最佳振兴形式的主要决策标准。考虑其他因素的总体趋势有助于从经济角度预测和验证费用。| |社会因素|开采后的区域虽不适用于商业用途，但可作为当地居民的休闲场所，如水下挖掘区可改造成水上运动休闲区。潜在用户数量取决于活动和休闲偏好，当地社区的兴趣对开发有影响，如对娱乐或钓鱼的兴趣。此外，一些社区可能对创业和传统农业商业活动感兴趣，分析人口统计数据、失业率和当地兴趣很重要。| |法律因素|法律因素决定开采形式，常与环境因素一致。企业需提供有关矿产资源经济利用和土地资源保护的持续法律文件，数据收集应反映这一点。| |环境因素|开采导致挖掘地环境变化，未受开采影响的土地可用于农业。环境威胁包括地质动力现象、斜坡失稳、坡面冲刷和沉降等。水域可能出现水禽筑巢和两栖动物，复垦和资源开发应考虑保护当地的珍贵动植物和特色景观。| |空间因素 - 位置|土地位置、交通便利性和与大城市的距离对区域发展至关重要。风景优美的地区适合发展农业旅游，森林和纯净水源是休闲恢复的良好基础。| |水文因素|水文因素影响水、经济或休闲开发的选择，如饮用水需求、钓鱼兴趣或与传统农业商业活动相关的渔业。| |地质 - 工程因素（技术）|分析地质 - 工程因素有助于诊断地质条件，确定最佳工程技术的使用，减少投资对地质环境的负面影响。挖掘深度和坡度等参数对渔业和水上休闲开发有影响。| |文化因素|技术和物质文化遗迹可用于创建主题路线、博物馆和遗产公园，一些特殊地点可作为教育旅行的目的地。| 这些因素由定量、定性和语言变量描述，有时获取某些数据可能存在困难。 #### 3. 模糊规则系统 在模糊规则系统中，以下变量作为推理规则的前提： - (a) 人口：分为小和大两个模糊集。 - (b) 娱乐兴趣：分为小和大两个模糊集。 - (c) 失业率：分为小和大两个模糊集。 - (d) 传统经济活动：分为小和大两个模糊集。 - (e) 企业活力：分为小和大两个模糊集。 - (f) 引入受保护动植物的可能性：用单元素集描述。 - (g) 水纯度等级：分为 I、II 和 III 三个模糊集。 - (h) 挖掘坡度：分为小和大两个模糊集。 - (i) 挖掘深度：分为非常小、小和大三个模糊集。 - (j) 钓鱼兴趣：分为小和大两个模糊集。 - (k) 公共交通质量：分为好和坏两个模糊集。 模糊推理模块使用了几种类型的模糊集，不同变量的隶属函数如下： - 变量 (a) - (e)、(h) - (j) 用小和大模糊集描述，隶属函数如图 1a 所示。 - 变量 (g) 用水纯度的三个等级描述，隶属函数如图 1b 所示。 - 变量 (i) 用非常小、小和大三个模糊集描述，隶属函数如图 1c 所示。 - 变量 (f) 用单元素集作为隶属函数，在 MATLAB 实现中使用非常窄的三角函数。 去模糊化过程如下： 输出可能性编码为三角模糊集，最大值对应自然数。计算输出模糊集后，检查其隶属函数最大值的 x 坐标 x0，选择编码值最接近 x0 的输出可能性。如果输出模糊集有多个最大值且值为 1，则将所有对应解决方案作为系统答案。 模糊规则系统包含以下 19 条“如果 - 那么”规则： 1. 如果人口众多且娱乐兴趣高，那么振兴模式为休闲水域（露天游泳池）。 2. 如果钓鱼兴趣高，那么振兴模式为休闲水域（钓鱼）。 3. 如果失业率高且传统农业商业活动活跃，那么振兴模式为农业（渔业养殖）。 4. 如果失业率高且传统农业商业活动不活跃，那么振兴模式为休闲（露天游泳池）。 5. 如果企业活力高且娱乐兴趣高，那么振兴模式为休闲（露天游泳池）。 6. 如果企业活力高且娱乐兴趣低，那么振兴模式为农业（渔业养殖）。 7. 如果企业活力低且钓鱼兴趣高，那么振兴模式为休闲（渔场）。 8. 如果企业活力低且娱乐兴趣低，那么振兴模式为水 - 森林休闲公园。 9. 如果企业活力低且有引入受保护动植物的可能性，那么振兴模式为自然 - 自然保护区。 10. 如果水纯度为一级且传统农业商业活动活跃，那么振兴模式为农业（三文鱼养殖）。 11. 如果水纯度为二级且传统农业商业活动活跃，那么振兴模式为农业（渔业养殖）。 12. 如果缺乏传统且钓鱼兴趣高，那么振兴模式为休闲（渔场）。 13. 如果挖掘深度小，那么振兴模式为农业（渔业养殖）。 14. 如果挖掘深度非常小且露天矿坡度小，那么振兴模式为休闲（露天游泳池）。 15. 如果挖掘深度大且钓鱼兴趣高，那么振兴模式为休闲（渔场）。 16. 如果挖掘深度大且钓鱼兴趣低，那么振兴模式为水/森林（休闲公园）。 17. 如果挖掘深度小且挖掘坡度小，那么振兴模式为水 - 森林（休闲公园）。 18. 如果公共交通差且缺乏娱乐兴趣，那么振兴模式为自然（自然保护区）或水/森林（休闲公园）。 19. 如果公共交通好且娱乐兴趣高，那么振兴模式为水上休闲（露天游泳池）。 mermaid 流程图如下： ```mermaid graph LR A[输入变量] --> B{模糊规则系统} B --> C[输出振兴模式] ``` #### 4. 应用与结果 该推理系统应用于波兰南部扎托尔社区的露天采矿机构，以确定振兴方向。扎托尔地理位置优越，交通便利，是潜在的发展区域。当地部分矿床被水淹没，水质在一级和二级之间，具有发展休闲和保护自然价值的潜力。 假设输入变量的值如下： - 人口水平为 175（取值区间为 (90; 216)）。 - 失业率为 10.6%（取值区间为 (9; 14.3)）。 - 企业活力为 66（取值区间为 (0; 94)）。 - 水纯度为一级。 - 挖掘深度为 8.8（取值区间为 (1; 20)）。 - 坡度约为 30 度（取值区间大于 5 度）。 - 有引入受保护动植物的可能性。 - 公共交通良好（取值区间为 (0h; 2h)）。 由于缺乏其他变量的信息，假设了以下两种情况： - **第一种情况**：娱乐兴趣为 3.17（取值区间为 (1; 10)），传统农业商业活动评分为 6.61（取值区间为 (1; 10)），钓鱼兴趣为 7.22（取值区间为 (1; 10)）。模糊推理结果为钓鱼水域或三文鱼养殖场。 - **第二种情况**：娱乐兴趣为 3.17，传统农业商业活动评分为 6.61，钓鱼兴趣为 2.78。（文档未给出此情况的结果） 通过以上应用可以看出，模糊决策支持系统能够根据不同的输入变量，为矿区复垦的振兴方向提供决策依据，有助于在复杂的情况下做出合理的选择。 #### 5. 案例分析总结与启示 扎托尔社区露天采矿机构的案例为我们展示了模糊决策支持系统在矿区复垦中的实际应用效果。从该案例中可以总结出以下几点启示： ##### 5.1 多因素综合考量的重要性 在矿区复垦决策过程中，不能仅仅关注单一因素，而需要综合考虑经济、社会、法律、环境、空间、水文、地质 - 工程以及文化等多个方面的因素。例如，扎托尔社区不仅有良好的交通条件和适宜的水质，还拥有丰富的自然景观和渔业经济基础，这些因素共同作用，决定了其复垦方向应侧重于休闲和自然保护。如果只考虑经济因素，可能会忽略当地的生态和社会价值，导致不合理的复垦方案。 ##### 5.2 数据的准确性和全面性 模糊规则系统的有效运行依赖于准确和全面的输入数据。在实际应用中，获取某些数据可能存在困难，但仍应尽量收集相关信息。在扎托尔社区的案例中，虽然部分变量的值无法从现有信息中推导得出，但通过合理假设不同情况，依然能够得到有参考价值的决策结果。然而，为了获得更精确的决策，应加强数据收集和监测工作，提高数据的质量。 ##### 5.3 模糊规则系统的灵活性 模糊规则系统能够处理具有定性特征的因素，通过设置不同的模糊集和隶属函数，将定性信息转化为可计算的数值，从而实现决策自动化。该系统的 19 条“如果 - 那么”规则涵盖了多种可能的情况，能够根据不同的输入组合给出相应的振兴模式。这种灵活性使得系统在面对复杂多变的矿区复垦问题时具有较强的适应性。 #### 6. 未来展望 矿区复垦是一个长期而复杂的过程，随着社会和环境的不断变化，模糊决策支持系统也需要不断发展和完善。以下是对未来发展的一些展望： ##### 6.1 与新技术的融合 随着人工智能、大数据和物联网等新技术的不断发展，可以将这些技术与模糊决策支持系统相结合。例如，利用物联网设备实时监测矿区的环境参数和土地利用情况，为系统提供更及时、准确的数据；借助大数据分析挖掘更多的潜在信息，优化模糊规则系统的规则和参数。 ##### 6.2 拓展应用范围 目前，模糊决策支持系统主要应用于露天采矿机构的复垦决策。未来，可以将其拓展到其他类型的矿区，如地下矿、金属矿等，以及不同地区的矿区复垦项目。同时，还可以将系统应用于矿区复垦的不同阶段，如规划设计、施工监测和效果评估等，实现全过程的决策支持。 ##### 6.3 加强公众参与 矿区复垦不仅关系到矿业企业的利益，还与当地社区和公众的生活密切相关。在未来的发展中，应加强公众参与，让当地居民和相关利益者参与到决策过程中。可以通过建立公众反馈机制，收集公众的意见和建议，将其纳入模糊决策支持系统的输入因素中，使决策结果更加符合社会的需求和期望。 #### 7. 结论 模糊决策支持系统为矿区复垦设计提供了一种有效的方法，能够处理复杂的多因素决策问题。通过扎托尔社区的案例验证了该系统的可行性和实用性。在实际应用中，需要综合考虑多方面的因素，确保数据的准确性和全面性，充分发挥系统的灵活性。未来，随着新技术的发展和公众参与的加强，模糊决策支持系统有望在矿区复垦领域发挥更大的作用，为实现矿区的可持续发展提供有力支持。 以下是一个总结模糊决策支持系统应用流程的 mermaid 流程图： ```mermaid graph LR A[收集多方面因素数据] --> B[输入模糊规则系统] B --> C{规则匹配与推理} C --> D[输出振兴模式决策] D --> E[实施复垦方案] E --> F[监测与评估] F --> G{是否需要调整} G -- 是 --> B G -- 否 --> H[完成复垦] ``` 同时，为了更清晰地展示模糊规则系统中输入变量和输出振兴模式的关系，我们可以列出以下表格： |输入变量|变量描述|模糊集| | ---- | ---- | ---- | |人口|反映当地人口数量|小、大| |娱乐兴趣|体现居民对娱乐活动的喜好程度|小、大| |失业率|表示当地失业人口比例|小、大| |传统经济活动|衡量传统农业商业活动的活跃程度|小、大| |企业活力|评估当地企业的发展状况|小、大| |引入受保护动植物的可能性|判断是否有引入保护物种的条件|单元素集| |水纯度等级|评价水质情况|I、II、III| |挖掘坡度|描述挖掘场地的坡度|小、大| |挖掘深度|体现挖掘的深度|非常小、小、大| |钓鱼兴趣|反映居民对钓鱼活动的兴趣|小、大| |公共交通质量|评估当地公共交通的便利程度|好、坏| |输出振兴模式|适用情况| | ---- | ---- | |休闲水域（露天游泳池）|人口众多且娱乐兴趣高；失业率高且传统农业商业活动不活跃；企业活力高且娱乐兴趣高；挖掘深度非常小且露天矿坡度小；公共交通好且娱乐兴趣高| |休闲水域（钓鱼）|钓鱼兴趣高| |农业（渔业养殖）|失业率高且传统农业商业活动活跃；企业活力高且娱乐兴趣低；挖掘深度小；水纯度为一级且传统农业商业活动活跃；水纯度为二级且传统农业商业活动活跃| |休闲（渔场）|企业活力低且钓鱼兴趣高；缺乏传统且钓鱼兴趣高；挖掘深度大且钓鱼兴趣高| |水 - 森林休闲公园|企业活力低且娱乐兴趣低；挖掘深度小且挖掘坡度小| |自然 - 自然保护区|企业活力低且有引入受保护动植物的可能性；公共交通差且缺乏娱乐兴趣| |水/森林（休闲公园）|挖掘深度大且钓鱼兴趣低；公共交通差且缺乏娱乐兴趣| 通过以上表格和流程图，我们可以更直观地理解模糊决策支持系统在矿区复垦中的应用原理和过程，为实际操作提供清晰的指导。