一种河流连通性综合评价方法及系统与流程

1.本发明涉及环境评价技术领域，具体涉及一种河流连通性综合评价方法及系统。


背景技术：

2.河流连通性是保障河流生态系统健康的重要支撑。随着人类对河流开发利用加剧，特别是水库大坝工程建设和运行，在一定程度上影响了河流连通性，如何评价河流筑坝后的连通性及其影响成为研究关注的重点。目前，河流连通性研究基本形成了涵盖河流纵向、横向、垂向三个空间维度和一个时间维度的连续性理论，具体要素或指标方面基本形成了水文、物理、化学、生物等重点关注内容，也有研究关注除上述四种内容之外的文化指标。水文指标如流量、含沙量等，物理指标如阻隔数量、河段数量等，化学指标如水质、溶解氧等，生物指标如鱼类种类、洄游性等，也有一些要素如栖息地涉及上述多个方面的指标。
3.现有河流连通性评价技术主要分为几类，一是基于复杂网络理论，通过将河流工程河段、河湖连接河段、河库连接河段等目标河段作为节点或边，计算河流或河网连通性指数，计算时可结合实际同时考虑关注生物指标、水文指标等指标；二是基于统计学的方法，考虑河流闸坝等阻隔建筑物数量及其对河段长度、水域面积等影响，以简单的相除计算河流连通性指数，部分考虑了水文、生物、阻隔建筑物规模等修正系数等。但是现有河流连通性评价技术主要侧重于河流纵向连通性的评价，鲜见横向、垂向和时间维度的河流连通性评价技术，这也与其他几个维度的连通性评价难以定量存在一定关系。现有河流纵向连通性评价技术主要考虑物理方面的指标，对其他指标考虑相对较少，仅有部分在建立修正系数时考虑了水文、生物、水质等指标，这也与其他几个方面的指标难以定量存在一定关系；河流连通性的五个方面指标中，仅有物理指标和水文指标相对容易实现定量计算和评价。


技术实现要素：

4.因此，本发明要解决的技术问题在于克服现有技术主要从纵向连通性对河流连通性进行评价，缺乏对河流连通性多要素多维度的综合考量的缺陷，从而提供一种河流连通性综合评价方法及系统。
5.为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
6.第一方面，本发明实施例提供一种河流连通性综合评价方法，包括：获取多种用于评价河流连通性的数据，并对数据进行处理；基于处理后的多种用于评价河流连通性的数据，计算多种河流连通性指数及河流流量调节指数；采用层次分析方法为每个指数赋权重，基于每个指数及其权重值，计算得到河流连通性综合指数。
7.在一实施例中，数据包括：河流河网数据、河流流量数据、水库大坝工程数据、河流生态分区数据、洄游性鱼类分布数据。
8.在一实施例中，获取洄游性鱼类分布数据的过程，包括：获取多种淡水鱼类数据，并根据鱼类洄游特性，将鱼类划分为洄游性鱼类及非洄游性鱼类；根据洄游性鱼类出现记录的位置信息将洄游性鱼类汇编结果绘制在地图上。
9.在一实施例中，根据鱼类洄游特性，将鱼类划分为洄游性鱼类及非洄游性鱼类的过程，包括：基于双命名检验方法，利用濒危物种红色名录数据库记录的鱼类数据，对公开的期刊文献数据库和网络资料的进行检验；根据濒危物种红色名录数据库及验证后公开的期刊文献数据库和网络资料的鱼类出现记录数据，分别获得鱼类习性特征；将从濒危物种红色名录数据获得的库鱼类习性特征、以及从验证后公开的期刊文献数据库和网络资料获得鱼类习性特征，进行筛选合并后，得到最终鱼类习性特征；基于最终鱼类习性特征，将鱼类划分为洄游性鱼类及非洄游性鱼类。
10.在一实施例中，河流连通性指数包括：河流纵向连通性指数、河流横向连通性指数、河流丰度连通性指数、河流生物连通性指数。
11.在一实施例中，计算河流纵向连通性指数的过程，包括：基于河流被水库大坝工程阻断后的河段数量、被一个或多个水库大坝工程阻断的每个连续河段的总长度、河流河网的总长度，计算得到河流纵向连通性指数。
12.在一实施例中，计算河流横向连通性指数的过程，包括：基于河流被水库大坝工程阻断后的河段数量、被一个或多个水库大坝工程阻断的每个连续河段的年径流量及河流的年径流量，计算得到河流横向连通性指数。
13.在一实施例中，计算河流丰度连通性指数的过程，包括：基于河流被水库大坝工程阻断后的河段数量、被一个或多个水库大坝工程阻断的每个连续河段的年径流量、河流的年径流量、河段中不同河流类别的数量、河流河网中不同河流类别的总数量，计算得到河流丰度连通性指数。
14.在一实施例中，计算河流生物连通性指数的过程，包括：基于河流被水库大坝工程阻断后的河段数量、被一个或多个水库大坝工程阻断的每个连续河段中所有洄游性鱼类的数量之和、河流中所有洄游性鱼类的总数量，计算河流生物连通性指数。
15.在一实施例中，计算河流流量调节指数的过程，包括：对于被水库大坝工程阻断后的每段河段，基于河段中每个水库大坝工程的兴利库容、河段中水库大坝工程总数量、河段的年径流量，计算河段的流量调节系数；基于河流被水库大坝工程阻断后的河段数量、每段河段的流量调节系数、每段河段的年径流量，计算河流流量调节指数。
16.第二方面，本发明实施例提供一种河流连通性综合评价系统，包括：数据收集与处理模块，用于获取多种用于评价河流连通性的数据，并对数据进行处理；指数计算模块，用于基于处理后的多种用于评价河流连通性的数据，计算多种河流连通性指数及河流流量调节指数；综合评价模块，用于采用层次分析方法为每个指数赋权重，基于每个指数及其权重值，计算得到河流连通性综合指数。
17.第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括：至少一个处理器，以及与至少一个处理器通信连接的存储器，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行本发明实施例第一方面的河流连通性综合评价方法。
18.第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行本发明实施例第一方面的河流连通性综合评价方法。
19.本发明技术方案，具有如下优点：
20.本发明提供的河流连通性综合评价方法，获取多种用于评价河流连通性的数据，并对数据进行处理；基于处理后的多种用于评价所述河流连通性的数据，计算多种河流连通性指数及河流流量调节指数；采用层次分析方法为每个指数赋权重，基于每个指数及其权重值，计算得到河流连通性综合指数。本发明通过多种指数对河流连通性进行综合考虑，改进了以往技术从单一纵向或其他维度的不足，从纵向、横向、生物、水文等多个维度和要素构建了河流连通性综合指数来表征河流连通性整体情况
附图说明
21.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1为本发明实施例提供的河流连通性综合评价方法的一个具体示例的流程图；
23.图2为本发明实施例提供的河流连通性综合评价方法的另一个具体示例的流程图；
24.图3为本发明实施例提供的层次结构图；
25.图4为本发明实施例提供的河流连通性综合评价系统的一个具体示例的组成图；
26.图5为本发明实施例提供的计算机设备一个具体示例的组成图。
具体实施方式
27.下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
28.在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
29.在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，还可以是两个元件内部的连通，可以是无线连接，也可以是有线连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
30.此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
31.实施例
32.本发明实施例提供一种河流连通性综合评价方法，用于流域尺度河流连通性、河流破碎度的综合评价，是对水库大坝工程建设对河流水文和生态系统完整性影响，导致河流连通性降低，自然流态改变的综合评价技术。如图1所示，评价方法包括：
33.步骤s11：获取多种用于评价河流连通性的数据，并对数据进行处理。
34.利用现有河流连通性评价方法难以实现对河流连通性的完整评价，对河流纵向连通性的评价也局限于区域河网层面或流域层面，区域河网层面或流域层面的宏观评价与局域河段连通性的评价难以统筹，对筑坝河流上下游的河段纵向连通性难以实现精准评价，对河流干支流、不同规模河段考虑不足，对水库大坝工程对河流连通性的影响主要侧重于负面阻隔影响评价，对削峰填谷等河流连通性的正面影响考虑不足。
35.因此，本发明实施例提供的河流连通性综合评价方法，主要考虑三个方面因素对河流连通性的影响，一是空间尺度的物理连通性，二是生物方面的生物连通性和生境连通性，三是水文情势变化的水文连通性，在此基础上通过计算连通性综合指数评价河流的整体连通性状况。
36.综合上述三方面因素，本发明实施例获取多种用于评价河流连通性的数据，其中，数据包括：河流河网数据、河流流量数据、水库大坝工程数据、河流生态分区数据、洄游性鱼类分布数据。
37.进一步地，本发明实施例所有计算和模拟均采用地理信息系统(gis，geographic information system)工具中河流路线模型(hydrorout)进行，基于图论理论来计算河流网络的连通性。例如：可在esri arcgis软件中直接进行计算。
38.可选地，河流河网数据来自hydrosheds数据集((hydrological data and maps based on shuttle elevation derivatives at multiple scales，地理参考水文数据集)，空间分辨率是500m
×
500m(15弧秒)。hydrosheds是基于nasa(national aeronautics and space administration，美国宇航局)的航天飞机雷达地形任务(srtm，shuttle radar topography mission，即航天飞机雷达地形测绘使命)获得的高程数据完成的一个制图产品，以一致的格式为区域和全球范围的应用提供水文信息，提供了一套不同尺度的地理参考数据集(矢量和栅格)，包括河流网络、河流长度、流域边界、汇流方向、集水面积等。
39.可选地，河流的流量和径流量数据来自全球水文模型watergap数据集(全球水文预报数据集，water
–
global assessment and prognosis)。
40.可选地，水库大坝工程数据来自全球水库大坝工程数据库(global reservoirs and dams database,grand)和未来规划水库大坝工程数据库(future hydropower reservoirs and dams,fhred)。全球水库大坝工程数据库(grand)，包含全球7320个水库大坝工程数据，用于表征已建工程；未来规划水库大坝工程数据库(future hydropower reservoirs and dams,fhred)，包含全球3700个已通过可行性研究的水库大坝工程数据，用于表征规划待建工程。水库大坝工程数据主要包括工程名称、经纬度信息、坝高、库容、装机容量、坝址处多年平均流量等。
41.可选地，河流生态分区数据采用世界野生动物基金会(world wildlife fund,wwf)和大自然保护协会(the nature conservancy,tnc)联合发布的全球生态区划数据集，该数据以全球、洲际和各国多套生物群区区划方案为基础进行融合，形成了867个生态区，其中包括142个陆地生态区、53个淡水生态区和43个海洋生态区在内的全球优先保护区。该数据集为全球和区域生态系统保护与管理发挥了关键的空间指引作用。
42.可选地，如图2所示，获取洄游性鱼类分布数据的过程，包括步骤s21～步骤s22，具体如下：
43.步骤s21：获取多种淡水鱼类数据，并根据鱼类洄游特性，将鱼类划分为洄游性鱼类及非洄游性鱼类。
44.可选地，根据鱼类洄游特性，将鱼类划分为洄游性鱼类及非洄游性鱼类的过程，包括：基于双命名检验方法，利用濒危物种红色名录数据库记录的鱼类数据，对公开的期刊文献数据库和网络资料的进行检验；根据濒危物种红色名录数据库及验证后公开的期刊文献数据库和网络资料的鱼类出现记录数据，分别获得鱼类习性特征；将从濒危物种红色名录数据获得的库鱼类习性特征、以及从验证后公开的期刊文献数据库和网络资料获得鱼类习性特征，进行筛选合并后，得到最终鱼类习性特征；基于最终鱼类习性特征，将鱼类划分为洄游性鱼类及非洄游性鱼类。
45.具体地，本发明实施例从2个途径汇编鱼类出现记录，一是iucn濒危物种红色名录数据库，二是公开的期刊文献数据库和网络资料。本发明实施例汇编整理了9794种淡水鱼类，并按照鱼类洄游性，划分为洄游性鱼类和非洄游性鱼类2类，其中洄游性鱼类490种，非洄游性鱼类9304种，根据洄游性鱼类出现记录的位置信息将洄游性鱼类汇编结果绘制在地图上。
46.其中，对于洄游性鱼类，本发明实施例划分依据所指的洄游性为海河洄游性，是指在生活史中有规律地利用海水、淡水而生活并有发育阶段的鱼类，一般分为两大类：在海中产卵的入海洄游鱼类和淡水中产卵的溯河洄游鱼类。
47.对于洄游性鱼类和非洄游性鱼类，本发明实施例划分依据为：对于iucn数据库的鱼类出现记录数据，本发明实施例通过查询数据库获得鱼类习性特征后，按照鱼类习性特征进行划分；对于公开的期刊文献数据库和网络资料的鱼类出现记录数据，本发明实施例根据鱼类数据库(fishbase)(https://www.fishbase.in/search.php)查询鱼类习性后按照鱼类习性特征进行划分。
48.对于fishbase数据库，本发明实施例对比分析iucn数据库记录的鱼类类群、最大体长等数据对fishbase数据库的记录进行检验，检验基于双名命名法进行，以保证来自fishbase数据库和来自iucn数据库数据记录的一致性。
49.上述双名命名法又称双名法、二名法，以拉丁文表示，通常以斜体字或下划双线以示区别。第一个是属名，是主格单数的名词，第一个字母大写；后一个是种名，即种加词，常为形容词，须在词性上与属名相符。其后要加上命名人的名字的缩写，除了林奈所命名的后面直接加上.l外，其他命名人不得只用名字的首字母。
50.上述iucn濒危物种红色名录数据库，iucn根据物种出现历史记录和专家经验编制的濒危物种红色名录，包含全球已知淡水鱼类基本资料，其中7242种约一半数量的淡水鱼类具有分布范围资料。本发明实施例iucn濒危物种红色名录数据库确定了5638种急流性鱼类出现记录，包括分布范围等资料。
51.上述公开的期刊文献数据库和网络资料，主要作为对iucn数据库的补充，用于补充iucn数据库缺失的记录。本发明实施例从公开的期刊文献等外部数据集中获取收集鱼类出现记录，包括中国知网、web of science等国内外数据库，以及相关网站数据库(表1)，同时选取生物多样性热点地区作为关键词，根据fishbase数据库记录的鱼类名称和相似名称进行检索，并对不同数据库检索结果进行筛选合并，一是合并重复项，二是通过对比fishbase数据库记录的物种名称核实名称相似项。
52.表1
[0053][0054]
进一步地，上述公开的期刊文献数据库和网络资料，本发明通过公开的期刊文献数据库和网络资料确定了另外4156种淡水鱼类出现记录。
[0055]
步骤s22：根据洄游性鱼类出现记录的位置信息将洄游性鱼类汇编结果绘制在地图上。
[0056]
具体地，所述绘制鱼类分布地图，将洄游性鱼类出现记录汇编结果叠加到河流河网数据中，以不同级别的子流域为单元统计目标鱼类出现记录，将目标鱼类在子流域的出现情况进行统计合并。
[0057]
为验证不同流域鱼类分布的代表性，本发明根据tedesco(泰德斯科)等提供的主要流域物种资源分布数据，通过计算所述主要流域内的物种丰富度，检验鱼类在目标子流域内分布的代表性。根据warren(沃伦)等研究成果，当目标子流域统计的目标鱼类出现次数超过10时，即表明目标鱼类在该子流域分布。由于一般在较大空间尺度上才能确定鱼类分布范围，最终本发明将8级子流域作为鱼类分布地图绘制的基本单元，保证了鱼类分布范围的合理性。
[0058]
本发明实施例将绘制鱼类分布地图的8级子流域分布图作为洄游性鱼类分布范围，由于此时洄游性鱼类分布仍为面状数据，因此本发明实施例将其转换为8级子流域内河网的洄游性鱼类分布，以该河网的洄游性鱼类分布统计洄游性鱼类数量。
[0059]
步骤s12：基于处理后的多种用于评价河流连通性的数据，计算多种河流连通性指数及河流流量调节指数。
[0060]
进一步地，河流连通性指数包括：河流纵向连通性指数、河流横向连通性指数、河流丰度连通性指数、河流生物连通性指数。
[0061]
可选地，计算河流纵向连通性指数的过程，包括：基于河流被水库大坝工程阻断后的河段数量、被一个或多个水库大坝工程阻断的每个连续河段的总长度、河流河网的总长度，计算得到河流纵向连通性指数。
[0062]
具体地，河流纵向连通性指数用于评价河流纵向连通性，本发明实施例采用被水库大坝工程阻断的河段长度与河流河网总长度的比值表示河流纵向连通性。河流纵向连通性指数计算数据主要为河流网络数据，以及水库大坝工程数据。
[0063]
本发明实施例计算河流纵向连通性指数的假设前提是水库大坝工程在未修建鱼道、升鱼机、集运鱼船等过鱼设施的情况下，对河流的纵向连通性是完全阻断的。未建水库大坝工程河流的纵向连通性为100％，随着河流已建水库大坝工程数量的增加，河流的纵向连通性相应降低，河流连通性指数主要受水库大坝工程位置的影响。
[0064]
本发明实施例的河流纵向连通性指数可表示为：
[0065][0066]
其中，rci
length
是河流纵向连通性指数；n是河流被水库大坝工程阻断后的河段数量；li是由一个或多个水库大坝工程阻断的连续河段i的总长度l是河流河网的总长度。
[0067]
可选地，计算河流横向连通性指数的过程，包括：基于河流被水库大坝工程阻断后的河段数量、被一个或多个水库大坝工程阻断的每个连续河段的年径流量及河流的年径流量，计算得到河流横向连通性指数。
[0068]
具体地，河流横向连通性指数用于评价河流的横向连通性，本发明实施例采用被水库大坝工程阻断的河段径流量与河流径流量的比值表示河流纵向连通性。河流横向连通性指数计算数据主要为河流流量和径流量数据，以及水库大坝工程数据。本发明实施例计算河流横向连通性指数的假设前提是，河流横向蔓延主要受径流量大小影响，进而影响河流水位高低，影响河流横向连通性。
[0069]
考虑到水库大坝工程上下游的横向连通性存在差异，在计算河流横向连通性时也可根据具体河段情况赋予各个河段一定的权重系数，权重系数范围为0(不含)至1(含)。河流横向连通性指数可表示为：
[0070][0071]
其中，rci
vol
是河流横向连通性指数；n是河流被水库大坝工程阻断后的河段数量；vi是一个或多个水库大坝工程阻断的连续河段i的年径流量；v是河流的年径流量。
[0072]
可选地，计算河流丰度连通性指数的过程，包括：基于河流被水库大坝工程阻断后的河段数量、被一个或多个水库大坝工程阻断的每个连续河段的年径流量、河流的年径流量、河段中不同河流类别的数量、河流河网中不同河流类别的总数量，计算得到河流丰度连通性指数。
[0073]
具体地，河流丰度连通性指数，用于评价河流的类型多样性和相似性，河流类型多样性为河流生物提供了多样化的生境，是水生态系统多样性的表征。本发明实施例采用被
水库大坝工程阻断的河段类型多样性与河流河网的河段类型多样性作为权重系数，在河流横向连通性的基础上计算河流丰度连通性指数。
[0074]
本发明实施例计算河流丰度连通性指数的假设前提是，河流类型的多样性为水生生态系统特别是水生生物提供了丰富的生境，由于大尺度的生境数据获取十分困难，因此采用河流类型多样性表征水生生态系统健康状况，即河流类型多样性表征了河流纵向、横向、垂向等多个维度，以及生物、生境、水文、物理等多种要素的连通性。
[0075]
本发明实施例对河流类型的判别依据根据全球生态分区。河流丰度连通性指数计算数据主要为河流流量和径流量数据，全球生态分区数据，以及水库大坝工程数据。河流丰度连通性指数可表示为：
[0076][0077]
其中，rci
class
是河流丰度连通性指数；n是河流被水库大坝工程阻断后的河段数量；vi是一个或多个水库大坝工程阻断的连续河段i的年径流量；v是河流的年径流量；ci是河段i中不同河流类别的数量，河段i中河流类别数量越多，河流破碎化程度越高；c是河流河网中不同河流类别的总数量。
[0078]
可选地，计算河流生物连通性指数的过程，包括：基于河流被水库大坝工程阻断后的河段数量、被一个或多个水库大坝工程阻断的每个连续河段中所有洄游性鱼类的数量之和、河流中所有洄游性鱼类的总数量，计算河流生物连通性指数。
[0079]
具体地，河流生物连通性指数用于评价河流中生物的连通性，本发明实施例采用被水库大坝工程阻断的河段洄游性鱼类数量与河流洄游性鱼类总数量的比值表示河流生物连通性。本发明实施例计算河流生物连通性指数的假设前提是，河流上下游生物的基因交流主要受水库大坝工程阻断影响，水库大坝工程在未修建鱼道、升鱼机、集运鱼船等过鱼设施的情况下，对河流的纵向连通性是完全阻断的。
[0080]
河流生物连通性指数计算数据主要为河流洄游性鱼类分布数据，以及水库大坝工程数据。河流生物连通性指数可表示为：
[0081][0082]
其中，rci
range
是河流生物连通性指数；n是河流被水库大坝工程阻断后的河段数量；mi是一个或多个水库大坝工程阻断的连续河段i中所有洄游性鱼类的数量之和；m是河流中所有洄游性鱼类的总数量。
[0083]
可选地，计算河流流量调节指数的过程，包括：对于被水库大坝工程阻断后的每段河段，基于河段中每个水库大坝工程的兴利库容、河段中水库大坝工程总数量、河段的年径流量，计算河段的流量调节系数；基于河流被水库大坝工程阻断后的河段数量、每段河段的流量调节系数、每段河段的年径流量，计算河流流量调节指数。
[0084]
具体地，河流流量调节指数，用于评价河流流量变化对连通性的影响，本发明实施
例参考水库大坝工程库容调节系数的概念，提出了河段的流量调节系数指标。库容调节系数是指水库兴利库容与多年平均入库径流量之比。
[0085]
河段流量调节系数可表示为：
[0086][0087]
其中，rdori是河流被水库大坝工程阻断后的河段i中的流量调节系数；s
x
是河段i中第x个水库大坝工程的兴利库容；y是河段i中水库大坝工程总数量；vi是河段i的年径流量。
[0088]
rdori是河段i中的流量调节系数，为了表征整个河流河网的流量调节指数，本发明采用河流流量调节指数(rri，river regulation index)对河流所有河段的流量调节系数进行汇总计算。河流流量调节指数计算数据主要为河流流量和径流量数据，以及水库大坝工程数据。河流流量调节指数可表示为：
[0089][0090]
其中，rri是河流流量调节指数；n是河流被水库大坝工程阻断后的河段数量；rdori是河流被水库大坝工程阻断后的河段i中的流量调节系数；vi是一个或多个水库大坝工程阻断的连续河段i的年径流量；v是河流的年径流量。
[0091]
步骤s13：采用层次分析方法为每个指数赋权重，基于每个指数及其权重值，计算得到河流连通性综合指数。
[0092]
具体地，河流连通性综合指数用于评价河流的整体连通性情况。本发明实施例采用上述s12得到多种指数的算术平均值计算河流连通性综合指数，同时考虑不同指数的权重，采用层次分析法为各个指数赋权重。
[0093]
河流连通性综合指数可表示为：
[0094][0095]
其中，rci
combined
是河流连通性综合指数；w1～w5是各指数的权重，本发明采用层次分析发计算w；rci
length
是河流纵向连通性指数；rci
vol
是河流横向连通性指数；rci
class
是河流丰度连通性指数；rci
range
是河流生物连通性指数；rri是河流流量调节指数。
[0096]
具体地，层次分析法为各个指数赋权重的具体流程包括，(1)建立层次结构模型，(2)构造判断矩阵，(3)层次单排序及其一致性检验，(4)层次总排序及其一致性检验。
[0097]
(1)建立层次结构模型
[0098]
将决策的目标、考虑的因素(决策准则)和决策对象按它们之间的相互关系分为最
高层、中间层和最低层，绘出层次结构图。本发明由于考虑的因素一致，因此只选取决策的目标和决策对象对方法进行解释说明。
[0099]
首先，按决策的目标和决策对象之间的相互关系分为最高层和最低层。
[0100]
最高层是指决策的目的、要解决的问题，即河流连通性综合指数rci
combined
。
[0101]
最低层是指决策时的备选方案，即各种单项河流连通性指数，具体包括河流纵向连通性指数rci
length
，河流横向连通性指数rci
vol
，河流丰度连通性指数rci
class
，河流生物连通性指数rci
range
，河流流量调节指数rri。
[0102]
然后，绘出层次结构图，如图3所示。
[0103]
(2)构造判断矩阵
[0104]
对上述各单项指数进行两两相互比较，并按其重要性程度评定等级。本发明采用九标度的方法进行比较，即将重要性等级分为9个等级进行赋值(表2)。
[0105]
表2
[0106][0107][0108]
将两两比较结果构成的矩阵称作判断矩阵a，则判断矩阵可表示为：
[0109][0110]
判断矩阵具有如下特征：
[0111]
[0112]
其中，a
ij
为指数i与指数j重要性比较结果；a
ji
为指数j与指数i重要性比较结果。
[0113]
(3)层次单排序及其一致性检验
[0114]
对每个判断矩阵计算最大特征根λ
max
，及其特征向量，利用一致性指标、随机一致性指标和一致性比率做一致性检验。若检验通过，归一化后的特征向量即为权向量；若不通过，需要重新构造判断矩阵a。
[0115]
其中，n阶一致阵的唯一非零特征根为n；n阶正互反阵a的最大特征根λ≥n，当且仅当λ＝n时，a为一致矩阵。
[0116]
由于λ连续的依赖于a
ij
，则λ比n大的越多，a的不一致性越严重，一致性指标用ci计算，ci越小，说明一致性越大。用最大特征值对应的特征向量作为被比较因素对上层某因素影响程度的权向量，其不一致程度越大，引起的判断误差越大。因而可以用λ-n数值的大小来衡量a的不一致程度。定义一致性指标为：
[0117][0118]
当ci＝0，有完全的一致性；ci接近于0，有满意的一致性；ci越大，不一致越严重。
[0119]
为衡量ci的大小，引入随机一致性指标ri，可表示为：
[0120][0121]
其中，随机一致性指标ri和判断矩阵的阶数有关，一般情况下，矩阵阶数越大，则出现一致性随机偏离的可能性也越大，其对应关系如表3：
[0122]
表3
[0123]
矩阵阶数12345678910ri000.580.901.121.241.321.411.451.49
[0124]
考虑到一致性的偏离可能是由于随机原因造成的，因此在检验判断矩阵是否具有满意的一致性时，还需将ci和随机一致性指标ri进行比较，得出检验系数cr，公式如下：
[0125][0126]
一般，如果cr《0.1，则认为该判断矩阵通过一致性检验，否则就不具有满意一致性。
[0127]
(4)层次总排序及其一致性检验
[0128]
计算最下层对最上层总排序的权向量。利用总排序一致性比率进行评价，若cr《0.1，则可按照总排序权向量表示的结果进行决策，否则需要重新考虑模型或重新构造那些一致性比率cr较大的判断矩阵。
[0129]
由于本发明实施例只采用了两层层次关系，即最高层和最低层，因此可直接根据第(3)步结果作为权重确定结果。
[0130]
实施例2
[0131]
本发明实施例提供一种河流连通性综合评价系统，如图4所示，包括：
[0132]
数据收集与处理模块1，用于获取多种用于评价河流连通性的数据，并对数据进行处理；此模块执行实施例1中的步骤s11所描述的方法，在此不再赘述。
[0133]
指数计算模块2，用于基于处理后的多种用于评价河流连通性的数据，计算多种河流连通性指数及河流流量调节指数；此模块执行实施例1中的步骤s12所描述的方法，在此不再赘述。
[0134]
综合评价模块3，用于采用层次分析方法为每个指数赋权重，基于每个指数及其权重值，计算得到河流连通性综合指数；此模块执行实施例1中的步骤s13所描述的方法，在此不再赘述。
[0135]
实施例3
[0136]
本发明实施例提供一种计算机设备，如图5所示，包括：至少一个处理器401，例如cpu(central processing unit，中央处理器)，至少一个通信接口403，存储器404，至少一个通信总线402。其中，通信总线402用于实现这些组件之间的连接通信。其中，通信接口403可以包括显示屏(display)、键盘(keyboard)，可选通信接口403还可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器404可以是高速ram存储器(ramdom access memory，易挥发性随机存取存储器)，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器404可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器401的存储装置。其中处理器401可以执行实施例1的河流连通性综合评价方法。存储器404中存储一组程序代码，且处理器401调用存储器404中存储的程序代码，以用于执行实施例1的河流连通性综合评价方法。
[0137]
其中，通信总线402可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。通信总线402可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0138]
其中，存储器404可以包括易失性存储器(英文：volatile memory)，例如随机存取存储器(英文：random-access memory，缩写：ram)；存储器也可以包括非易失性存储器(英文：non-volatile memory)，例如快闪存储器(英文：flash memory)，硬盘(英文：hard disk drive，缩写：hdd)或固降硬盘(英文：solid-state drive，缩写：ssd)；存储器404还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0139]
其中，处理器401可以是中央处理器(英文：central processing unit，缩写：cpu)，网络处理器(英文：network processor，缩写：np)或者cpu和np的组合。
[0140]
其中，处理器401还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路(英文：application-specific integrated circuit，缩写：asic)，可编程逻辑器件(英文：programmable logic device，缩写：pld)或其组合。上述pld可以是复杂可编程逻辑器件(英文：complex programmable logic device，缩写：cpld)，现场可编程逻辑门阵列(英文：field-programmable gate array，缩写：fpga)，通用阵列逻辑(英文：generic array logic,缩写：gal)或其任意组合。
[0141]
可选地，存储器404还用于存储程序指令。处理器401可以调用程序指令，实现如本技术执行实施例1中的河流连通性综合评价方法。
[0142]
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行实施例1的河流连通性综合评价方法。其中，
存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)、随机存储记忆体(random access memory，ram)、快闪存储器(flash memory)、硬盘(hard disk drive，缩写：hdd)或固降硬盘(solid-state drive，ssd)等；存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
[0143]
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。