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        基于信息熵的河床演變分析

        2013-11-27 07:55:52徐國賓趙麗娜
        關(guān)鍵詞:影響系統(tǒng)

        徐國賓,趙麗娜

        (天津大學(xué)水利工程仿真與安全國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,天津 300072)

        自克勞修斯 1854年提出熵這一概念以來,它已被廣泛應(yīng)用于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)等領(lǐng)域.作為一個(gè)狀態(tài)函數(shù),熵的含義非常豐富:在熱力學(xué)中,它是不可用能量的量度;在統(tǒng)計(jì)物理學(xué)中,它是系統(tǒng)微觀狀態(tài)數(shù)目多少的量度;在信息論中,它是隨機(jī)事件不確定性的量度[1].

        根據(jù)系統(tǒng)與外界相互作用程度,可將系統(tǒng)分為孤立系統(tǒng)、封閉系統(tǒng)和開放系統(tǒng).隨著熱力學(xué)理論的發(fā)展,熱力學(xué)分為經(jīng)典熱力學(xué)和非平衡態(tài)熱力學(xué).經(jīng)典熱力學(xué)主要研究孤立系統(tǒng)和封閉系統(tǒng),1865年德國物理學(xué)家克勞修斯提出最大熵原理,即在孤立系統(tǒng)中,系統(tǒng)的熵服從最大熵原理.非平衡態(tài)熱力學(xué)主要研究開放系統(tǒng),對(duì)于河流系統(tǒng)這樣的開放系統(tǒng),系統(tǒng)應(yīng)該服從最小熵產(chǎn)生原理.早期,經(jīng)典熱力學(xué)中孤立系統(tǒng)的熵在河流動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,Leopold等[2]根據(jù)孤立系統(tǒng)的熵,提出河流能量沿程均勻分布的最大統(tǒng)計(jì)熵理論;Yang[3]將河流系統(tǒng)與熱力學(xué)系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比,推導(dǎo)出最小能耗率理論;黃萬里[4]根據(jù)熱力學(xué)第二定律,提出最大能量耗散率理論;陳緒堅(jiān)等[5]從能量和或然率的角度研究河流能量耗散和分配的規(guī)律,提出河流熵理論.徐國賓等[6]指出,上述學(xué)者采用最大熵原理在此領(lǐng)域中應(yīng)用存在的具體問題,但是他們做出的貢獻(xiàn)仍然不可磨滅.徐國賓等[7-8]在前人研究的基礎(chǔ)上,基于非平衡態(tài)熱力學(xué)的基本理論,推導(dǎo)出最小熵產(chǎn)生等價(jià)于最小能耗率.迄今為止,基于熵理論的河床演變研究多限于對(duì)現(xiàn)象的定性描述,較少提出定量的計(jì)算.本文對(duì)影響河床演變的各個(gè)因素進(jìn)行分析,得出各個(gè)因素的客觀權(quán)重,定量計(jì)算河段年份信息熵,并結(jié)合實(shí)際情況對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證.

        1 信息熵的基本概念

        熵是熱力學(xué)中的一個(gè)基本概念[9],用來表示系統(tǒng)的一個(gè)狀態(tài)函數(shù),一般用符號(hào)S表示.1948年,Shannon首次將熵的概念引入信息論,稱其為信息熵,用以表示系統(tǒng)的不確定性、穩(wěn)定程度和信息量.信息是系統(tǒng)有序程度的一個(gè)度量,信息熵是系統(tǒng)無序程度的一個(gè)度量,二者絕對(duì)值相等,符號(hào)相反.對(duì)于一個(gè)不確定性系統(tǒng),若用隨機(jī)變量X表示其狀態(tài)特征,對(duì)于離散型隨機(jī)變量,設(shè)x的取值為,每一取值對(duì)應(yīng)的概率,且有

        本文將信息熵分為兩類:一類是指標(biāo)信息熵,另一類是年份信息熵.指標(biāo)信息熵是指同一個(gè)影響因素在若干年內(nèi)對(duì)系統(tǒng)的效用值,效用值越高,其重要性越大;年份信息熵是表示系統(tǒng)在一年中所有影響因素產(chǎn)生的子熵加權(quán)和.

        2 用熵值法確定影響因素的權(quán)重

        影響沖積河流河床演變的外界因素主要有來水來沙條件和河床邊界條件[10-11].本文主要研究來水來沙條件(包括流量、含沙量、沉速)和河床邊界條件,如比降、糙率、寬深比等影響因素對(duì)系統(tǒng)引起的子熵及其權(quán)重.

        由于各個(gè)影響因素對(duì)河床演變的影響程度有一定差別,因此有必要對(duì)各個(gè)影響因素對(duì)河床演變的權(quán)重做定量計(jì)算.在信息論中,信息熵反映了信息無序化程度,信息熵越小,系統(tǒng)無序度越小,信息的效用值越大;信息熵越大,系統(tǒng)的無序度越高,其信息的效用值越小.對(duì)于n年m個(gè)影響因素的初始矩陣,可以利用熵值法計(jì)算各影響因素的權(quán)重[12-13].其計(jì)算步驟如下所述.

        (1) 構(gòu)建n年m個(gè)影響因素的初始矩陣Xi×j=

        (2) 影響因素的歸一化處理.

        由于各個(gè)因素所表征對(duì)象的量綱和數(shù)量級(jí)大小都不相同,因此為了排除由于量綱及數(shù)量級(jí)大小不同造成的影響,需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理.將河段的影響因素進(jìn)行歸一化,歸一化計(jì)算式為

        式中:xi?j為經(jīng)過歸一化后的值;xij為第i年第j個(gè)影響因子的實(shí)測值;xj,max和xj,min分別為第j個(gè)影響因子所有年中的最大值和最小值.

        (3) 計(jì)算指標(biāo)信息熵S.j

        式中:Sj為第j個(gè)影響因素的信息熵;xj為第j個(gè)影響因素所有年之和.

        (4) 計(jì)算影響因素的熵權(quán)重jλ.

        式中jλ為第j個(gè)影響因素引起的子熵權(quán)重.

        3 年份信息熵計(jì)算

        由于各個(gè)影響因素對(duì)河床演變的影響程度有一定差別,因此河流系統(tǒng)的年份信息熵是系統(tǒng)在一年中所有影響因素產(chǎn)生的子熵的加權(quán)和,其計(jì)算式為

        式中:S為河流系統(tǒng)的年份信息熵;Sij為第i年第 j個(gè)影響因素引起的河流年份信息子熵;xi為第i年所有影響因素之和.

        4 應(yīng)用實(shí)例

        根據(jù)黃河下游花園口、夾河灘、高村、孫口、艾山、濼口和利津7個(gè)水文站的1972年、1973年、1975年、1976年、1978—1980年、1982年、1985年、1987年、1988年、1991—1996年和 1998—2000年水文年鑒及黃河水利委員會(huì)實(shí)測資料[14],選取流量、含沙量、沉速、比降、糙率和寬深比 6個(gè)影響因素表示河流的狀態(tài)特征,如表 1~表 6所示,用來計(jì)算各個(gè)影響因素對(duì)河床演變影響的權(quán)重和各個(gè)河段的年份信息熵.

        表1 花—夾河段影響因素的實(shí)測值Tab.1 Values of influencing factors of Hua—Jia reach

        表2 夾—高河段影響因素的實(shí)測值Tab.2 Values of influencing factors of Jia—Gao reach

        表3 高—孫河段影響因素的實(shí)測值Tab.3 Values of influencing factors of Gao—Sun reach

        表4 孫—艾河段影響因素的實(shí)測值Tab.4 Values of influencing factors of Sun—Ai reach

        表5 艾—濼河段影響因素的實(shí)測值Tab.5 Values of influencing factors of Ai—Luo reach

        表6 濼—利河段影響因素的實(shí)測值Tab.6 Values of influencing factors of Luo—Li reach

        用熵值法計(jì)算各個(gè)影響因素對(duì)河床演變影響的權(quán)重,根據(jù)式(1)和式(2)計(jì)算得出流量、含沙量、沉速、比降、糙率和寬深比各影響因素的指標(biāo)信息熵,指標(biāo)信息熵的大小代表了 1個(gè)影響因素在若干年內(nèi)對(duì)系統(tǒng)的效用值,指標(biāo)信息熵越小,影響因素效用值越高,則其重要性越大;反之,指標(biāo)信息熵越大,影響因素效用值越低,則其重要性越?。鶕?jù)式(3)計(jì)算得出流量、含沙量、沉速、比降、糙率和寬深比的權(quán)重jλ=(0.135,0.104,0.188,0.184,0.060,0.329).根據(jù)式(4)和式(5)計(jì)算河流系統(tǒng)的年份信息熵,即影響因素引起的河流年份信息子熵加權(quán)和,6個(gè)河段 20年的河流年份信息熵如圖1所示.

        由權(quán)重jλ的值可以看出,反映組成河岸與河床物質(zhì)的相對(duì)可動(dòng)性的寬深比對(duì)河床演變的權(quán)重最大,代表河床邊界條件的比降、糙率和寬深比的權(quán)重總和為 0.573,代表來水來沙條件的流量、含沙量和沉速的權(quán)重總和為 0.427,因此可以認(rèn)為河床邊界條件對(duì)河床演變的影響大于來水來沙條件.

        20世紀(jì) 70年代眾多學(xué)者重點(diǎn)研究了不同地區(qū)來水來沙對(duì)黃河下游河道沖淤的影響,取得了突破性進(jìn)展,明確了粗泥沙來源區(qū)的泥沙對(duì)黃河下游河道的危害最為嚴(yán)重,對(duì)黃河治理起到了重大指導(dǎo)作用[15].本文通過定量計(jì)算河床邊界條件和來水來沙對(duì)河床演變的影響程度,得出了河床邊界的控導(dǎo)工程對(duì)黃河河道治理更加重要的結(jié)論.

        圖1 6個(gè)河段20年信息熵變化Fig.1 Information entropy of 6 reaches in the range of 20 years

        由圖1可以看出,6個(gè)河段的年份信息熵的大小依次是花—夾河段、夾—高河段、高—孫河段、孫—艾河段、艾—濼河段和濼—利河段.信息熵是系統(tǒng)無序程度的一個(gè)度量,因此可以得出6個(gè)河段的無序程度大小依次是花—夾河段、夾—高河段、高—孫河段、孫—艾河段、艾—濼河段和濼—利河段,該計(jì)算結(jié)果與實(shí)際情況相符,花—夾河段和夾—高河段是典型的游蕩河段,其特點(diǎn)是散亂;艾—濼河段和濼—利河段是典型的彎曲河段,其特點(diǎn)是有序穩(wěn)定;高—孫河段和孫—艾河段是介于游蕩河段與彎曲河段之間的過渡河段,其特點(diǎn)也是介于兩者之間.

        20世紀(jì)70年代以來,由于河道整治工程的建設(shè),使陶城鋪以下河段(艾—濼河段和濼—利河段)已經(jīng)形成控制較好的彎曲型河道,高村至陶城鋪過渡型河段(高—孫河段和孫—艾河段)的河勢也基本得到控制,高村以上游蕩型河段(花—夾河段和夾—高河段)布設(shè)了一部分控導(dǎo)護(hù)灘工程[16].總體看來,河防工程的建設(shè)使河段的信息熵不會(huì)再有增大趨勢.另外,通過修建一些控導(dǎo)護(hù)灘工程,游蕩型河段的寬、淺、亂狀態(tài)有所改善,主流趨于單一,擺動(dòng)范圍減小,致使花—夾河段和夾—高河段的信息熵具有減少趨勢.

        5 結(jié) 論

        (1) 采用熵值法確定了不同影響因素對(duì)河床演變的影響權(quán)重,由權(quán)重值的大小可以看出能夠反映組成河岸與河床物質(zhì)的相對(duì)可動(dòng)性的寬深比對(duì)河床演變的權(quán)重最大,河床邊界條件對(duì)河床演變的影響大于來水來沙條件.

        (2) 計(jì)算了6個(gè)河段各 20年的年份信息熵,通過對(duì)比得出 6個(gè)河段的年份信息熵的大小,依次是花—夾河段、夾—高河段、高—孫河段、孫—艾河段、艾—濼河段和濼—利河段,定量驗(yàn)證了信息熵越大系統(tǒng)越混亂、信息熵越小系統(tǒng)越有序的結(jié)論.

        (3) 花—夾河段和夾—高河段游蕩型河段的信息熵具有減少趨勢,說明該游蕩河段的游蕩程度有所下降.

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