張慧敏，鐘誠(chéng)怡

(山西農(nóng)業(yè)大學(xué)，山西 晉中 030800)

0 引言

眾所周知，我國(guó)是人口大國(guó)，面對(duì)我國(guó)13億人口壓力，加上長(zhǎng)期以來(lái)在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制下，發(fā)展經(jīng)濟(jì)以犧牲環(huán)境為代價(jià)謀求經(jīng)濟(jì)數(shù)量的增加，做過(guò)許多違背自然規(guī)律的事情，造成了巨大的生態(tài)破壞。當(dāng)前，我國(guó)生態(tài)環(huán)境問(wèn)題在國(guó)土資源安全、環(huán)境資源安全等幾個(gè)方面的問(wèn)題表現(xiàn)得尤為突出。

智能的植樹(shù)造林可以最大化利用現(xiàn)有的資源，將保護(hù)環(huán)境的效果最大化。趙秀英[1]，研究了張家口市區(qū)的環(huán)境空氣特點(diǎn)，根據(jù)該特點(diǎn)給出了如何綠化的建議，如何選擇樹(shù)種等。李娜[2]對(duì)城市空氣污染特征及成因進(jìn)行了分析，對(duì)城市的規(guī)劃及樹(shù)種的選擇給出了相應(yīng)的對(duì)策。張俊輝[3]等人研究城市植被滯沉對(duì)環(huán)境污染的磁學(xué)響應(yīng)，通過(guò)對(duì)植物葉片的磁學(xué)測(cè)試，結(jié)合當(dāng)?shù)氐默F(xiàn)狀給出其環(huán)境狀況與區(qū)域工業(yè)分布的關(guān)系。上述三個(gè)都是研究環(huán)境污染與植樹(shù)種植等關(guān)系，并給出合理的建議，但都沒(méi)有給出其相互關(guān)系。

本文對(duì)不同植物對(duì)空氣中污染源的凈化能力的分析，采用遺傳算法研究樹(shù)種選擇與空氣污染的關(guān)系模型。

1 不同植物對(duì)污染源凈化能力分析

植物能夠吸收大氣中的污染物，通過(guò)新陳代謝將污染物在植被體內(nèi)降解，進(jìn)而對(duì)大氣污染起到凈化作用。不同植物由于生態(tài)功能上的差異，導(dǎo)致其對(duì)污染物凈化能力有顯著的不同。下面給出城市中常見(jiàn)植物的特征：衛(wèi)矛為灌木，小枝常具2-4列寬闊木栓翅，抗性強(qiáng)，適應(yīng)范圍廣，較其他樹(shù)種，栽植成本低，見(jiàn)效快，具有廣闊的苗木市場(chǎng)空間；白樺常常生長(zhǎng)在山坡或林中，適應(yīng)性大，分布甚廣，為次生林的先鋒樹(shù)種；紫丁香高可達(dá)4米，枝條粗壯無(wú)毛，葉廣成卵形，通常寬度大于長(zhǎng)度，對(duì)凈化空氣有很好的作用；赤楊根系發(fā)達(dá)固氮能力強(qiáng)，能固沙保土，生長(zhǎng)迅速，是理想的生態(tài)防護(hù)林樹(shù)種；檜柏耐干旱，深根性，側(cè)根也很發(fā)達(dá)，對(duì)多種有害氣體有一定抗性，是針葉樹(shù)中對(duì)氯氣和氟化氫抗性較強(qiáng)的樹(shù)種，對(duì)二氧化硫的抗性顯著勝過(guò)油松；落葉松樹(shù)勢(shì)高大挺拔，樹(shù)枝斜展或近平展，是荒山造林和森林更新的主要樹(shù)種；雪柳葉子披針形或卵狀披針形，對(duì)污染物有較強(qiáng)的抗性和吸收功能，常用于工業(yè)企業(yè)及其周邊環(huán)境的綠化，以?xún)艋諝猓瑴p輕大氣污染。以上7中植物是日常生活中常見(jiàn)的幾種樹(shù)木，其對(duì)空氣中不同污染物的凈化能力如表1所示。

表1 不同植物單位體積內(nèi)對(duì)不同污染物凈化能力

2 遺傳算法原理及實(shí)現(xiàn)

遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)是一種基于生物遺傳的進(jìn)化規(guī)律(適者生存，優(yōu)勝劣汰遺傳機(jī)制)演化而來(lái)的隨機(jī)化搜索方法。遺傳算法是通過(guò)模擬自然進(jìn)化過(guò)程來(lái)搜索最優(yōu)解，它利用某種編碼技術(shù)，作用于稱(chēng)為染色體的數(shù)字串，模擬由這些串組成的群體的進(jìn)化過(guò)程。遺傳算法通過(guò)有組織的、隨機(jī)的信息交換來(lái)重組那些適應(yīng)性好的串，生成新的串的群體。

遺傳算法的主要運(yùn)算過(guò)程為：編碼初始→群體的生成→適應(yīng)度值評(píng)價(jià)檢測(cè)→選擇→交叉→變異→終止條件判斷，其運(yùn)算流程如圖1所示。

圖1 遺傳算法運(yùn)算流程

3 模型及試驗(yàn)

7種樹(shù)在SO21.8 mg/m3，NO22.0 mg/m3，Cl20.6 mg/m3，HF 0.5 mg/m3這個(gè)污染地點(diǎn)進(jìn)行種植，依次編號(hào)為1、2、3、4。其中這些樹(shù)分別為衛(wèi)矛、白樺、紫丁香、赤楊、檜柏、落葉松、楊柳，依次編號(hào)為1、2、3、4、5、6、7。這個(gè)地方的污染程度為wj,第i種樹(shù)進(jìn)化SO2、NO2、Cl2、HF估計(jì)值為pij;令各種樹(shù)對(duì)各個(gè)大氣中的污染氣體進(jìn)行凈化有效值為：

Cij=wj*pij.

(1)

其中，Cij表示對(duì)某個(gè)地方進(jìn)行種植進(jìn)化污染的程度。求

(2)

目標(biāo)函數(shù)設(shè)計(jì)為：

function[eval]=targetalloc(chrom).

(3)

其中，chrom為染色體，在函數(shù)體中p為7種樹(shù)木對(duì)4種大氣污染氣體凈化的評(píng)估值。染色體長(zhǎng)度設(shè)置為4，使用代溝GGAP=0.9，使用基于適應(yīng)度的重插入最適應(yīng)的個(gè)體總是被連續(xù)傳播到下一代。區(qū)域描述器BaseV=crtbp(7,4)描述染色體的表示和解釋?zhuān)旧w為十進(jìn)制編碼，初始種群被函數(shù)crtbp創(chuàng)建，產(chǎn)生一個(gè)矩陣Chrom。經(jīng)過(guò)不同代數(shù)的迭代，發(fā)現(xiàn)50代的目標(biāo)函數(shù)值穩(wěn)定。圖2為50代的優(yōu)化解的目標(biāo)函數(shù)值及性能跟蹤圖。

圖2 經(jīng)過(guò)50次迭代后的優(yōu)化解的

50代遺傳迭代后目標(biāo)分配方案見(jiàn)表2。經(jīng)過(guò)迭代計(jì)算最終得到在該污染點(diǎn)種植樹(shù)木類(lèi)型的最優(yōu)解，即針對(duì)該污染點(diǎn)應(yīng)該種植衛(wèi)矛、白樺、紫丁香，污染物能夠得到最大程度的凈化。

表2 目標(biāo)分配表

4 結(jié)論

本文中，白樺等不同植物單位體積內(nèi)對(duì)不同污染物凈化能力[5]，對(duì)大氣污染物的吸收凈化效益及抗性生理研究，編譯環(huán)境為MATLAB 2015b，得出經(jīng)過(guò)50次迭代后的優(yōu)化解的目標(biāo)函數(shù)值及性能跟蹤效果圖。

本應(yīng)用中利用遺傳算法根據(jù)提供的目標(biāo)函數(shù)以及數(shù)據(jù)進(jìn)行不同代數(shù)迭代，發(fā)現(xiàn)在15次迭代時(shí)趨于穩(wěn)定，總體的凈化效果達(dá)到最大化。同時(shí)得出使凈化效果達(dá)到最好的目標(biāo)分配方案。在該地區(qū)就應(yīng)當(dāng)種植衛(wèi)矛、白樺、紫丁香。遺傳算法的使用使本應(yīng)用取得了較好的效果，這一應(yīng)用可以最大化地使用樹(shù)木，達(dá)到較好的凈化效果，對(duì)環(huán)境也盡可能的保護(hù)。