本發(fā)明屬于城市產業(yè)規(guī)劃與管理
技術領域：
，特別是涉及一種基于環(huán)境承載力約束下的“系統(tǒng)動力學模擬模擬仿真”耦合“不確定多目標優(yōu)化”的城市產業(yè)結構優(yōu)化方法。
背景技術：
：目前，隨著社會經濟、科學技術的飛速發(fā)展和人口的迅速增長，城市化進程不斷加快。但長期“高投入、高消耗、高排放”的粗放型生產一直是經濟發(fā)展的主要方式，由此導致資源、能源的利用量與污染物排放量持續(xù)增加，遠遠超出城市環(huán)境的承載能力，是城市可持續(xù)發(fā)展的主要制約因素。產業(yè)系統(tǒng)是人類與環(huán)境的作用界面，在環(huán)境承載力約束下對產業(yè)系統(tǒng)結構加以優(yōu)化，可以改善產業(yè)系統(tǒng)功能，合理的產業(yè)結構可以在一定程度上提高區(qū)域環(huán)境承載力并降低社會經濟發(fā)展對環(huán)境的壓力，進而使人類與資源環(huán)境之間的關系得以改善。目前，中國面臨著社會經濟亟待發(fā)展、資源短缺與環(huán)境污染的多重壓力，轉變發(fā)展方式和調整產業(yè)結構是中國未來發(fā)展的方向，因此，迫切需要一種基于環(huán)境承載力的保障“社會-經濟-環(huán)境”協(xié)調發(fā)展的綜合模擬仿真與優(yōu)化方法，從而實現(xiàn)城市產業(yè)的健康和可持續(xù)發(fā)展。由于環(huán)境承載力本身具有多目標性，且研究對象涉及資源、經濟、社會、人口、環(huán)境等眾多因素，各因素之間相互影響、相互制約，這就為利用多目標模型進行基于環(huán)境承載力約束下的城市產業(yè)結構優(yōu)化分析提供了可能。系統(tǒng)動力學以系統(tǒng)理論為基礎，以管理科學為背景，利用反饋理論和系統(tǒng)力學理論，把社會和自然問題標準化，得到構造系統(tǒng)的一般方法，然后利用計算機仿真實現(xiàn)對真實系統(tǒng)的模擬，以進行系統(tǒng)模擬實驗，是連接自然科學與社會科學，解決系統(tǒng)問題的交叉學科。目前，現(xiàn)有城市產業(yè)系統(tǒng)優(yōu)化方法未能全面綜合地對城市系統(tǒng)中的諸多元素加以模擬，且優(yōu)化目標多為單方面目標，沒有對城市發(fā)展的經濟、社會和環(huán)境目標進行綜合考慮，或僅著眼于某一微觀的產業(yè)內部考慮，缺乏對全局的宏觀考慮，無法為決策者提供全面的調整建議。因此，開發(fā)一種基于承載力的，能全面、綜合地對城市產業(yè)結構進行優(yōu)化的組合分析方法，使之在不同城市的產業(yè)系統(tǒng)優(yōu)化中廣泛應用，具有重要的理論意義和現(xiàn)實意義。技術實現(xiàn)要素：(一)要解決的技術問題本發(fā)明的目的是提供一種基于環(huán)境承載力，以經濟、社會和環(huán)境為優(yōu)化目標，模擬預測準確，環(huán)境承載程度評價全面，具有針對性強、簡便實用、適用范圍廣等特點的城市產業(yè)結構優(yōu)化方法，以解決城市產業(yè)結構優(yōu)化
技術領域：
中城市系統(tǒng)元素考慮不全、優(yōu)化目標單一和優(yōu)化范圍過小的問題。(二)技術方案本發(fā)明提出的一種基于環(huán)境承載力的城市產業(yè)結構優(yōu)化方法，其特點是：基于環(huán)境承載力的城市產業(yè)結構優(yōu)化方法是利用系統(tǒng)動力學方法在不同發(fā)展情境下進行模擬仿真，通過綜合指數(shù)法對環(huán)境承載程度進行評價，在此基礎上建立不確定多目標優(yōu)化模型，通過求解模型得到優(yōu)化后的產業(yè)結構，具體包括以下步驟：步驟一：建立城市系統(tǒng)動力學模型，并進行模型的有效性檢驗；步驟二：根據(jù)城市實際情況設置發(fā)展情景，包括常規(guī)、規(guī)劃和理想三個發(fā)展情景，利用系統(tǒng)動力學模型模擬分析預測各情景下的社會經濟發(fā)展對資源、能源和環(huán)境的影響，應用綜合指數(shù)法評價城市的環(huán)境承載情況；步驟三：建立城市產業(yè)結構的不確定多目標優(yōu)化模型，優(yōu)化的目標函數(shù)包括城市經濟總收益和人口數(shù)量，約束條件包括資源和能源的供應量、環(huán)境容量、人均GDP和非負約束；運行優(yōu)化模型，得出優(yōu)化的城市產業(yè)結構；步驟四：由優(yōu)化后的城市產業(yè)結構設置優(yōu)化發(fā)展情景，利用步驟一建立的城市系統(tǒng)動力學模型模擬優(yōu)化發(fā)展情景下的環(huán)境承載情況，提出產業(yè)結構優(yōu)化方案及建議。其中，所述步驟一中的城市系統(tǒng)動力學模型包括人口、經濟、資源、能源、環(huán)境五個子系統(tǒng)。其中，所述步驟二中的綜合指數(shù)法中的評價指標包括：水資源承載力、能源承載力、主要污染物的環(huán)境容量。其中，所述步驟三中的基于環(huán)境承載力約束的不確定多目標優(yōu)化模型的一般形式如下式：maxF1=Σi=1nxt±-Σi=1kbi±xt±]]>maxP=Σi=1npi±xt±]]>環(huán)境承載力約束：經濟約束：非負約束：x±≥0.式中：F1為地區(qū)經濟總收益，P為人口規(guī)模；±表征參變量的上下限；x±為不確定性決策變量；為不確定污染治理費用系數(shù)；為不確定單位決策變量人口數(shù)；表示不確定性環(huán)境承載力約束條件；表示不確定各行業(yè)產值約束及比例約束；表示人均GDP約束。(三)有益效果基于環(huán)境承載力的城市產業(yè)結構優(yōu)化方法由于采用了本發(fā)明全新的技術方案，與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明具有以下明顯特點：1、能夠同時以經濟、社會和環(huán)境為優(yōu)化目標，對城市宏觀的產業(yè)結構進行優(yōu)化，并與未優(yōu)化發(fā)展情景進行對比分析，為決策者提供全面的調整建議；2、在傳統(tǒng)城市產業(yè)結構優(yōu)化方法基礎上，引入系統(tǒng)動力學思想，對城市社會經濟發(fā)展對資源、能源和環(huán)境影響的模擬預測更加準確；結合綜合指數(shù)法，可對環(huán)境承載程度進行全面評價。附圖說明圖1是根據(jù)本發(fā)明的基于環(huán)境承載力約束的城市產業(yè)結構優(yōu)化模型構建過程圖；圖2是根據(jù)本發(fā)明的城市系統(tǒng)動力學模型中各元素之間的因果反饋結構圖；圖3是根據(jù)本發(fā)明的城市產業(yè)結構不確定多目標優(yōu)化模型求解算法示意圖；圖4是根據(jù)本發(fā)明的基于環(huán)境承載力約束的城市產業(yè)結構優(yōu)化方法對某城市產業(yè)結構的優(yōu)化結果。具體實施方式為能進一步了解本發(fā)明的
發(fā)明內容、特點及功效，茲例舉以下實施例，并配合附圖詳細說明如下：參閱附圖1至圖4。實施例1一種基于環(huán)境承載力的城市產業(yè)結構優(yōu)化方法，利用系統(tǒng)動力學方法在不同發(fā)展情境下進行模擬仿真，通過綜合指數(shù)法對環(huán)境承載程度進行評價，在此基礎上建立不確定多目標優(yōu)化模型，通過求解模型得到優(yōu)化后的產業(yè)結構。具體實施過程：本發(fā)明將通過系統(tǒng)動力學-不確定多目標優(yōu)化的整合模型，建立城市產業(yè)結構優(yōu)化框架，在環(huán)境承載力約束下優(yōu)化城市的產業(yè)結構，使城市社會經濟發(fā)展在不超過環(huán)境承載力的前提下，經濟總收益和人口數(shù)量趨于最大化，基于優(yōu)化結果科學地給出針對城市產業(yè)系統(tǒng)調整的政策建議，實現(xiàn)城市環(huán)境可持續(xù)發(fā)展，緩解社會經濟發(fā)展與環(huán)境保護之間的矛盾，在實際應用中產生顯著的環(huán)境和社會經濟效益。其中，系統(tǒng)動力學作為一種能夠理解復雜系統(tǒng)內部物質流、信息流和干預措施之間運行和作用過程的有效方法，被廣泛應用于模擬社會-經濟-環(huán)境的復雜系統(tǒng)。環(huán)境承載力被定義為在一定的時間和空間范圍內、確定的自然環(huán)境下，保證環(huán)境系統(tǒng)結構不發(fā)生質性變換，環(huán)境功能不被破壞條件下，環(huán)境系統(tǒng)可以負擔人類活動的閾值。產業(yè)結構，指國民經濟各部門之間以及各產業(yè)部門內部的構成，產業(yè)結構是人類經濟活動與資源環(huán)境之間的聯(lián)系紐帶，通過優(yōu)化產業(yè)結構，可以改善產業(yè)系統(tǒng)功能，在一定程度上提高地區(qū)的環(huán)境承載力，進而可以使人類與資源環(huán)境之間的關系得以優(yōu)化。不確定多目標優(yōu)化是在多目標優(yōu)化方法的基礎上，考慮了系統(tǒng)中的不確定性。所謂多目標優(yōu)化，是指在有多個目標且相互之間可能存在沖突時，在各子目標之間加以折中協(xié)調，使各個子目標盡可能達到系統(tǒng)所需的“最優(yōu)”情況；而對于復雜的系統(tǒng)(如社會-經濟-環(huán)境系統(tǒng))，存在大量的不確定因素，如隨機性、模擬性等，如果將這些不確定因素勉強作為確定信息來處理，有時會得出矛盾或不合理的結果，此時需應用不確定多目標優(yōu)化方法對問題進行優(yōu)化求解。本發(fā)明利用系統(tǒng)動力學方法建立環(huán)境承載力約束下的城市產業(yè)結構不確定多目標優(yōu)化模型，根據(jù)所述模型在一定的約束條件和優(yōu)化目標下，優(yōu)化城市產業(yè)結構，對城市產業(yè)系統(tǒng)調整提出建議。本發(fā)明在傳統(tǒng)單一產業(yè)優(yōu)化模型基礎上，對整個城市系統(tǒng)的諸多元素和城市可持續(xù)發(fā)展的經濟、社會和環(huán)境多發(fā)展目標進行綜合考慮，構建城市產業(yè)結構優(yōu)化模型，通過此優(yōu)化模型，可對城市各發(fā)展模式下的環(huán)境負載狀況進行預測分析，并可以優(yōu)化現(xiàn)有的產業(yè)結構，使城市社會經濟發(fā)展在不超過環(huán)境承載力的前提下，經濟總收益和人口數(shù)量趨于最大化，以實現(xiàn)城市環(huán)境壓力的減少和環(huán)境承載能力的提高，使城市發(fā)展區(qū)域可持續(xù)化。具體包括以下步驟，如圖1所示。步驟S1，利用系統(tǒng)動力學理論，建立城市社會-經濟-環(huán)境-資源-能源系統(tǒng)模型，并進行模型的有效性檢驗。整個系統(tǒng)分為人口、經濟、資源、能源和環(huán)境子系統(tǒng)。整個系統(tǒng)的因果反饋結構圖如圖2所示。人口子系統(tǒng)是整個系統(tǒng)的核心組成部分之一，一方面，人口子系統(tǒng)為經濟子系統(tǒng)供應勞動力，并進行消費活動；另一方面，人口子系統(tǒng)消耗資源和能源，并向環(huán)境子系統(tǒng)排放污染物。經濟子系統(tǒng)亦為核心組成部分之一，經濟子系統(tǒng)中的生產活動為整個系統(tǒng)帶來經濟效益，提供消費產品，為人口子系統(tǒng)提供就業(yè)機會，同時，經濟發(fā)展也需要消耗資源和能源，并向環(huán)境排放污染物。本模型將經濟子系統(tǒng)分為第一、第二和第三產業(yè)，作為產業(yè)結構調整的對象，其中第一產業(yè)包括種植業(yè)、畜牧業(yè)、林業(yè)、漁業(yè)和農林牧漁服務業(yè)；第二產業(yè)包括工業(yè)和建筑業(yè)兩部分。在設計模型結構時，又將工業(yè)劃分為煙草制造業(yè)、裝備制造業(yè)、電力熱力生產供應業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)、印刷文教業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、電子設備制造業(yè)、冶金業(yè)、化工行業(yè)、非金屬礦采選業(yè)、紡織及皮革制品業(yè)、食品加工業(yè)、造紙及紙制品業(yè)、燃氣與水生產供應業(yè)14個行業(yè)子類。資源子系統(tǒng)為人口和經濟子系統(tǒng)提供物質基礎，同時資源的相對稀缺性又制約著人口和經濟的發(fā)展。本模型中資源子系統(tǒng)主要考慮水資源，分為水資源供給和水資源需求兩部分：水資源供給包括地表水、地下水、再生水和區(qū)外調水；水資源需求包括生活需水(與人口子系統(tǒng)對應)、生產需水(與經濟子系統(tǒng)對應)和生態(tài)環(huán)境需水(與環(huán)境子系統(tǒng)對應)。能源子系統(tǒng)與資源子系統(tǒng)類似，也分為能源供給和能源需求兩部分：能源供給包括區(qū)域自由能源和區(qū)外調度；能源需求包括生活耗能(與人口子系統(tǒng)對應)、生產耗能(與經濟子系統(tǒng)對應)。環(huán)境子系統(tǒng)是人口子系統(tǒng)的基礎，是生活、生產的納污場所，人口子系統(tǒng)和經濟子系統(tǒng)在自身發(fā)展過程中，不斷向環(huán)境子系統(tǒng)排放污水、廢氣和固體廢物，另一方面，經濟子系統(tǒng)產生的效益又對環(huán)境子系統(tǒng)中的污染防治設施進行一定的投資，削減掉部分污染物，剩余污染物排入環(huán)境中。因為區(qū)域的環(huán)境容量是有限的，一旦污染物排放量超過環(huán)境容量閾值，就有可能對環(huán)境造成不可逆的破壞。在系統(tǒng)各要素因果關系中，各要素之間總是相互聯(lián)系影響的，在此基礎上確立各因素之間的關系，完成模型構建。本模型中的參數(shù)有初始值、常數(shù)值、函數(shù)、表函數(shù)等。參數(shù)的確定主要運用以下幾種方法：(1)趨勢外推法。是根據(jù)過去和現(xiàn)在的發(fā)展趨勢推斷未來的方法，用于科技、經濟和社會發(fā)展的預測。趨勢外推的基本假設是未來是過去和現(xiàn)在連續(xù)發(fā)展的結果。當預測對象依時間變化呈現(xiàn)某種上升或下降趨勢，且能找到一個合適的函數(shù)曲線反映這種變化趨勢時，就可以用趨勢外推法進行預測。利用歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)和趨勢外推法確定參數(shù)取值，如三次產業(yè)中各行業(yè)能源消耗強度、污染物排放強度等；(2)平均值法。對于部分隨時間變化不顯著的參數(shù)，依據(jù)盡量簡化模型的原則，均取平均值作為常數(shù)值，如單位面積道路需水量等，根據(jù)數(shù)據(jù)之間的數(shù)量關系采取平均值法進行賦值；(3)直接確定法。應用統(tǒng)計資料、調查資料來確定參數(shù)，充分利用統(tǒng)計年鑒中數(shù)據(jù)作為初始值，如人口初始值、三次產業(yè)中各行業(yè)工業(yè)增加值初始值等來確定模型中相應參數(shù)值。模型建立之后，需進行有效性檢驗，以確認模型是否能正確反應和理解要解決的問題。檢驗分為兩部分：一為直觀性檢驗，即檢驗模型的邏輯運行、運行機制是否與現(xiàn)實系統(tǒng)一致，變量間的方程表述是否合理；二為歷史數(shù)據(jù)檢驗，選定初始時間與仿真完成時間，運行仿真程序，模擬經濟、人口、能源、資源和環(huán)境子系統(tǒng)的典型要素(具體分別為GDP、人口、能源需求量、水資源需求量和主要污染物的排放量)在區(qū)間內的發(fā)展情況，并與實際值進行比較，若仿真值與實際值的誤差在可接受范圍內，則表明仿真結果能夠達到理想狀態(tài)，若誤差過大，則需調整相關參數(shù)，重新進行仿真與有效性檢驗，直到誤差可接受為止。步驟S2，根據(jù)城市實際情況設置發(fā)展情景類型，利用建立的系統(tǒng)動力學模型分析預測各情景下社會發(fā)展對資源、能源和環(huán)境的影響程度。本發(fā)明設置三類發(fā)展情景：常規(guī)發(fā)展情景、規(guī)劃發(fā)展情景和理想發(fā)展情景。常規(guī)發(fā)展情景指按照目前城市社會、經濟和環(huán)境的發(fā)展趨勢，不加任何約束的發(fā)展情景；規(guī)劃發(fā)展情景指根據(jù)城市總體規(guī)劃，以社會、經濟發(fā)展為目標的發(fā)展情景；理想發(fā)展情景指以國內各行業(yè)污染物排放和節(jié)能減耗的先進水平為目標的發(fā)展情景。每個情景中，人口子系統(tǒng)涉及的變量主要包括：出生率、死亡率、機械遷移率、城市化率和人口總量；經濟子系統(tǒng)涉及的變量主要包括：行業(yè)增加值年均增長率、行業(yè)增加值、工業(yè)增加值、建筑業(yè)增加值，第一、第二、第三產業(yè)增加值和地區(qū)GDP；資源子系統(tǒng)涉及的變量主要包括人均水資源消耗量、生活水資源消耗量、行業(yè)單位增加值水資源消耗量、行業(yè)水資源重復利用率、行業(yè)實際取水量，第一、第二、第三產業(yè)的水資源消耗量和實際取水量，道路、綠地的單位面積需水量、面積年平均增長率和面積，生態(tài)需水量，總需水量；能源子系統(tǒng)涉及的變量主要包括：城市和農村的人均、生活能源消耗量，行業(yè)單位增加值能耗量，第一、第二、第三行業(yè)能耗量，能源消耗總量；環(huán)境子系統(tǒng)涉及的變量主要包括：城市和人均的主要污染物(分為水、大氣和固體廢物)排放量，污水收集處理率，生活垃圾分散處理收集率，中水回用率，城市生活污水處理費用，行業(yè)及其增加值的污染物排放量，污水、固體廢物處理費用。確定各發(fā)展情景中的各變量參數(shù)后，運行系統(tǒng)動力學模型，預測各情景下社會發(fā)展對資源、能源和環(huán)境的影響程度，采用綜合指數(shù)法分析城市環(huán)境的承載情況，評價指標包括水資源承載力、能源承載力、主要污染物(包括COD、NH3-N、TP、SO2、NOx)的環(huán)境容量負載情況，辨析社會經濟發(fā)展是否超過城市環(huán)境的承載能力。步驟S3，根據(jù)城市實際情況建立產業(yè)結構不確定多目標優(yōu)化模型，在環(huán)境承載力約束下優(yōu)化城市產業(yè)規(guī)模閾值，以及此發(fā)展規(guī)模下的最優(yōu)產業(yè)結構。針對區(qū)域內發(fā)展因子和限制因子的特點，構建環(huán)境承載力不確定多目標優(yōu)化模型，設置目標函數(shù)和約束條件，目標函數(shù)包括地區(qū)經濟總收益和人口規(guī)模規(guī)模兩部分，約束條件考慮環(huán)境容量、水資源、能源、土地資源等環(huán)境承載力分量約束、產值約束以及人均GDP約束等。模型的目標函數(shù)如下式：maxF=Σj=1m(SIADj±)+Σl=1n(PIADl±)+TIAD±-Σj=1m(SIADj±)(SIWGEj±)(SIWGTRj±)(SIWGTCj±)-Σl=1n(PIADl±)(PIWGEl±)(PIWGTRl±)(PIWGTCl±)-(TIAD±)(TIWGE±)(TIWGTR±)(TIWGTC±)-Σj=1m(SIADj±)(SIWWGj±)(SIWWTRj±)(SIWWTCj±)-Σl=1n(PIADl±)(PIWWGl±)(PIWWTRl±)(PIWWTCl±)-(TIAD±)(TIWWG±)(TIWWTR±)(TIWWTC±)-Σj=1m(SIADj±)(SIWWDj±)(SIWWTRSTPj±)(UWWTCSTP±)-Σl=1n(PIADl±)(PIWWDl±)(PIWWTRSTPj±)(UWWTCSTP±)-(TIAD±)(TIWWD±)(TIWWTRSTP±)(UWWTCSTP±)-Σj=1m(SIADj±)(SISWDj±)(SISWTRDWTPj±)(USWTCDWTP±)-Σl=1n(PIADl±)(PISWDl±)(PISWTRDWTPl±)(USWTCDWTP±)-(TIAD±)(TISWD±)(TISWTRDWTP±)(USWTCDWTP±)-1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)](UR±)(UDSDPC±)(UDSTRSTP±)(UWWTCSTP±)-1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)][1-(UR±)](RDSDPC±)(RDSTRSTP±)(PWWTCSTP±)-1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)](UR±)(UHGDPC±)(UHGTRDWTP±)(USWTCDWTP±)-1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIERPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)](UR±)(UDSGPC±)(UDSTRDP±)(UWWTCDP±)]]>maxP=Σj=1m1p±(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n1p±(PIADl±)(PIEPPUOl±)+1p±(TIAD±)(TIEPPUO±)]]>式中：SIADj±為第二產業(yè)第j行業(yè)的增加值(億元/a)；PIADl±為第一產業(yè)第l行業(yè)的增加值(億元/a)；TIAD±為第三產業(yè)的增加值(億元/a)；SIWGEj±為第二產業(yè)第j行業(yè)單位GDP廢氣排放量(萬立方米/萬元)；SIWGTRj±為第二產業(yè)第j行業(yè)廢氣處理率；SIWGTCj±為第二產業(yè)第j行業(yè)廢氣單位處理費用(萬元/萬立方米)；PIWGEl±為第一產業(yè)第l行業(yè)單位GDP廢氣排放量(萬立方米/萬元)；PIWGTRl±為第一產業(yè)第l行業(yè)廢氣處理率；PIWGTCl±為第一產業(yè)第l行業(yè)廢氣單位處理費用(萬元/萬立方米)；TIWGE±為第三產業(yè)單位GDP廢氣排放量(萬立方米/萬元)；TIWGTR±為第三產業(yè)廢氣處理率；TIWGTC±為第三產業(yè)廢氣單位處理費用(萬元/萬立方米)；SIWWGj±為第二產業(yè)第j行業(yè)單位GDP廢水產生量(t/萬元)；SIWWTRj±為第二產業(yè)第j行業(yè)廢水收集處理率；SIWWTCj±為第二產業(yè)第j行業(yè)廢水單位處理費用(萬元/t)；PIWWGl±為第一產業(yè)第l行業(yè)單位GDP廢水產生量(t/萬元)；PIWWTRl±為第一產業(yè)第l行業(yè)廢水收集處理率；PIWWTCl±為第一產業(yè)第l行業(yè)廢水單位處理費用(萬元/t)；TIWWG±為第三產業(yè)單位GDP廢水產生量(t/萬元)；TIWWTR±為第三產業(yè)廢水收集處理率；TIWWTC±為第三產業(yè)廢水單位處理費用(萬元/t)；SIWWDj±為第二產業(yè)第j行業(yè)單位GDP廢水排放量(t/萬元)；SIWWTRSTPj±為第二產業(yè)第j行業(yè)城市污水處理廠廢水收集處理率；PIWWDl±為第一產業(yè)第l行業(yè)單位GDP廢水排放量(t/萬元)；PIWWTRSTPj±為第一產業(yè)第l行業(yè)城市污水處理廠廢水收集處理率；TIWWD±為第三產業(yè)單位GDP廢水排放量(t/萬元)；TIWWTRSTP±為第三產業(yè)城市污水處理廠廢水收集處理率；UWWTCSTP±為城市污水處理廠廢水單位處理費用(萬元/t)；SISWDj±為第二產業(yè)第j行業(yè)單位GDP固廢排放量(t/萬元)；SISWTRSTPj±為第二產業(yè)第j行業(yè)固廢垃圾處理廠收集處理率；PISWDl±為第一產業(yè)第l行業(yè)單位GDP固廢排放量(t/萬元)；PISWTRSTPj±為第一產業(yè)第l行業(yè)固廢垃圾處理廠收集處理率；TISWD±為第三產業(yè)單位GDP固廢排放量(t/萬元)；TISWTRSTP±為第三產業(yè)固廢垃圾處理廠收集處理率；USWTCDWTP±為垃圾處理廠固廢單位處理費用(萬元/t)；p±為研究區(qū)域就業(yè)人口占全區(qū)總人口的比例；SIEPPUOj±為第二產業(yè)第j個行業(yè)單位產值從業(yè)人員數(shù)(人/萬元)；PIEPPUOl±為第一產業(yè)第l個行業(yè)單位產值從業(yè)人員數(shù)(人/萬元)；TIEPPUO±為第三產業(yè)單位產值從業(yè)人員數(shù)(人/萬元)；UR±為城市化率；UDSDPC±為城市人均年生活污水排放量(t/人)；UDSTRSTP±為城市污水處理廠生活廢水收集處理率；RDSDPC±為農村人均年生活污水排放量(t/人)；RDSTRSTP±為農村污水處理廠生活廢水收集處理率；RWWTCSTP±為農村污水處理廠廢水單位處理費用(萬元/t)；UHGDPC±為城市人均年生活垃圾排放量(t/人)；UHGDTRDWTP±為城市垃圾處理廠生活垃圾收集處理率；UDSGPC±為城市人均年生活污水產生量(t/人)；UDSTRDP±為城市分散生活廢水收集處理率；UWWTCDP±為城市分散生活廢水收集單位處理費用(萬元/t)。約束條件有11個，分別為(1)COD排放約束，如下式：Σj=1m(SIADj±)(SICODj±)[1-(SIWWTRSTPj±)(UCODRRSTP±)]+Σl=1n(PIADl±)(PICODl±)[1-(PIWWTRSTPl±)(UCODRRSTP±)]+(TIAD±)(TICOD±)[1-(TIWWTRSTP±)(UCODRRSTP±)]+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)](UR±)(UCODPC±)[1-(UDSTRSTP±)(UCODRRSTP±)+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)][1-(UR±)](RCODPC±)[1-(RDSTRSTP±)(RCODRRSTP±)]≤CODECC±]]>式中，SICODj±為第二產業(yè)第j行業(yè)單位GDPCOD的排放量(t/萬元)；PICODl±為第一產業(yè)第l行業(yè)單位GDPCOD的排放量(t/萬元)；TICOD±為第三產業(yè)單位GDPCOD的排放量(t/萬元)；UCODRRSTP±為污水處理廠COD的去除率；UCODPC±為城市居民COD人均年排放量(t/人)；RCODPC±為農村居民COD人均年排放量(t/人)；CODECC±為COD一定環(huán)境目標下的環(huán)境容量(t/a)。(2)NH3-N排放約束，如下式：Σj=1m(SIADj±)(SINH3Nj±)[1-(SIWWTRSTPj±)(UNH3NRRSTP±)]+Σl=1n(PIADl±)(PINH3Nl±)[1-(PIWWTRSTPl±)(UNH3NRRSTP±)]+(TIAD±)(TINH3N±)[1-(TIWWTRSTP±)(UNH3NRRSTP±)]+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)](UR±)(UNH3NPC±)[1-(UDSTRSTP±)(UNH3NRRSTP±)]+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)][1-(UR±)](RNH3NPC±)[1-(RDSTRSTP±)(RNH3NRRSTP±)]≤NH3NECC±]]>式中，SINH3Nj±為第二產業(yè)第j行業(yè)單位GDPNH3-N的排放量(t/萬元)；PINH3Nl±為第一產業(yè)第l行業(yè)單位GDPNH3-N的排放量(t/萬元)；TINH3N±為第三產業(yè)單位GDPNH3-N的排放量(t/萬元)；UNH3NRRSTP±為污水處理廠NH3-N的去除率；UNH3NPC±為城市居民NH3-N人均年排放量(t/人)；RNH3NPC±為農村居民NH3-N人均年排放量(t/人)；NH3NECC±為NH3-N一定環(huán)境目標下的環(huán)境容量(t/a)。(3)TP排放約束，如下式：Σj=1m(SIADj±)(SITPj±)[1-(SIWWTRSTPj±)(UTPRRSTP±)]+Σl=1n(PIADl±)(PITPl±)[1-(PIWWTRSTPl±)(UTPRRSTP±)]+(TIAD±)(TITP±)[1-(TIWWTRSTP±)(UTPRRSTP±)]+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)](UR±)(UTPPC±)[1-(UDSTRSTP±)(UTPRRSTP±)]+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)][1-(UR±)](RTPPC±)[1-(RDSTRSTP±)(RTPRRSTP±)]≤TPECC±]]>式中，SITPj±為第二產業(yè)第j行業(yè)單位GDPTP的排放量(t/萬元)；PITPl±為第一產業(yè)第l行業(yè)單位GDPTP的排放量(t/萬元)；TITP±為第三產業(yè)單位GDPTP的排放量(t/萬元)；UTPRRSTP±為污水處理廠TP的去除率；UTPPC±為城市居民TP人均年排放量(t/人)；RTPPC±為農村居民TP人均年排放量(t/人)；TPECC±為TP一定環(huán)境目標下的環(huán)境容量(t/a)。(4)SO2排放約束，如下式：Σj=1m(SIADj±)(SISO2j±)+Σl=1n(PIADl±)(PISO2l±)+(TIAD±)(TISO2±)+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)](UR±)(USO2PC±)+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)][1-(UR±)](RSO2PC±)≤SO2ECC±]]>式中，SISO2j±為第二產業(yè)第j行業(yè)單位GDPSO2的排放量(t/萬元)；PISO2l±為第一產業(yè)第l行業(yè)單位GDPSO2的排放量(t/萬元)；TISO2±為第三產業(yè)單位GDPSO2的排放量(t/萬元)；USO2PC±為城市居民SO2人均年排放量(t/人)；RSO2PC±為農村居民SO2人均年排放量(t/人)；SO2ECC±為SO2一定環(huán)境目標下的環(huán)境容量(t/a)。(5)NOx排放約束，如下式：Σj=1m(SIADj±)(SINOXj±)+Σl=1n(PIADl±)(PINOXl±)+(TIAD±)(TINOX±)+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)](UR±)(UNOXPC±)+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)][1-(UR±)](RNOXPC±)≤NOXECC±]]>式中，SINOXj±為第二產業(yè)第j行業(yè)單位GDPNOX的排放量(t/萬元)；PINOXl±為第一產業(yè)第l行業(yè)單位GDPNOX的排放量(t/萬元)；TINOX±為第三產業(yè)單位GDPNOX的排放量(t/萬元)；UNOXPC±為城市居民NOX人均年排放量(t/人)；RNOXPC±為農村居民NOX人均年排放量(t/人)；NOXECC±為NOX一定環(huán)境目標下的環(huán)境容量(t/a)。(6)水資源利用約束，如下式：Σj=1m(SIADj±)(SIWCj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIWC2l±)+(TIAD±)(TIWC±)+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)](UR±)(UWCPC±)+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)][1-(UR±)](RWCPC±)+(EEWC)≤WS±]]>式中，SIWCj±為第二產業(yè)第j行業(yè)單位GDP的用水量(t/萬元)；PIWCl±為第一產業(yè)第l行業(yè)單位GDP的用水量(t/萬元)；TIWC±為第三產業(yè)單位GDP的用水量(t/萬元)；UWCPC±為城市居民人均年用水量(t/人)；RWCPC±為農村居民人均年用水量(t/人)；EEWC為年生態(tài)環(huán)境需水量(t/a)；WS±為水資源最大可利用量(t/a)。(7)能源約束，如下式：Σj=1m(SIADj±)(SIECj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIECl±)+(TIAD±)(TIEC±)+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)](UR±)(UECPC±)+1p±[Σj=1m(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n(PIADl±)(PIEPPUOl±)+(TIAD±)(TIEPPUO±)][1-(UR±)](RECPC±)≤ES±]]>式中，SIECj±為第二產業(yè)第j行業(yè)單位GDP的耗能量(t/萬元)；PIECl±為第一產業(yè)第l行業(yè)單位GDP的耗能量(t/萬元)；TIEC±為第三產業(yè)單位GDP的耗能量(t/萬元)；UECPC±為城市居民人均年耗能量(t/人)；RECPC±為農村居民人均年耗能量(t/人)；ES±為能源最大可利用量(t/a)。(8)土地約束，如下式：Σj=1m1p±(SIADj±)(SIEPPUOj±)(LAPC±)+Σl=1n1p±(PIADl±)(PIEPPUOl±)(LAPC±)1p±(TIAD±)(TIEPPUO±)(LAPC±)≤RLA±]]>式中，RLA±為建設用地面積(萬平方米)，LAPC±為人均用地面積(平方米/人)。(9)經濟約束，如下式：TIAD±≤MAXTI±MINTI±≤TIAD±式中，MAXSIj±、MAXPIl±、MAXTI±分別為各產業(yè)行業(yè)增加值上限(億元)，MINSIj±、MINPIl±、MINTI±分別為個產業(yè)行業(yè)增加值下限(億元)。(10)人均GDP約束，如下式：Σj=1m(SIADj±)+Σl=1n(PIADj±)+TIAD±≥(Σj=1m1p±(SIADj±)(SIEPPUOj±)+Σl=1n1p±(PIADl±)(PIEPPUOl±)+1p±(TIAD±)(TIEPPUO±))θ]]>其中，θ為人均GDP。(11)非負約束，如下式：TIAD±≥0目標函數(shù)和約束條件確定后，即可對建立的不確定多目標優(yōu)化模型進行求解。求解算法如圖3所示。首先建立償付矩陣，分解目標函數(shù)。然后引入模糊算子，建立子模型，其中可分為模擬線性規(guī)劃(FLP)變換和區(qū)間現(xiàn)行規(guī)劃(ILP)變換。FLP變換，通過引入最小化算子λ^±，基于每個目標或約束指定一個“希望水平”和“允許下限”，將不確定多目標優(yōu)化模型的基本形式轉化為以下形式：maxλ±s.t.fk±(X±)≤fk+-λ±(fk+-fk-),k=1,2,...,p]]>fl±(X±)≥fl-+λ±(fl+-fl-),l=p+1,p+2,...,q]]>Ai±X±≤bi+-λ±(bi+-bi-),i=1,2,...,m]]>Aj±X±≥bj-+λ±(bj+-bj-),j=m+1,m+2,...,n]]>X±≥00≤λ±≤1則“希望水平”如下式所示：(fk-)=min{fk-(X±(w))|w=1,2,...,p,p+1,...,q},k=1,2,...,p]]>(fl+)=max{fl+(X±(w))|w=1,2,...,p,p+1,...,q},k=1,2,...,p]]>“允許下限”如下式所示：(fk+)=max{fk+(X±(w))|w=1,2,...,p,p+1,...,q},k=1,2,...,q]]>(fl-)=min{fl-(X±(w))|w=1,2,...,p,p+1,...,q},k=1,2,...,q]]>ILP變換，由于模糊算子λ±上下限對所有的目標函數(shù)和約束條件可能不會始終發(fā)揮一致作用。為解決這一問題，采取的方法是引入兩個獨立的模糊算子和得到下式：在多目標問題中，目標函數(shù)系數(shù)的符號的分布通常是不同的。因此，可以用符號分解方法解決此問題。目標函數(shù)可以被分解為兩個子目標，其中之一是最大化目標，而另一個是最小化目標。因此，被分解得到的子目標函數(shù)的系數(shù)都是正數(shù)，所以可用ILP算法可以用來求解。通過以上轉換過程，我們可以得到兩個子模型，如下式所示“maxλ1-+λ2+]]>s.t.Σs=1tck′s+xs+≤fk′+-λ1-(fk′+-fk′-),k′=1,2,...,q′]]>Σs=1t|ais|-Sign(ais±)xs+≤bi+-λ1-(bi+-bi-),i=1,2,...,m]]>Σs=1tcl′s+xs+≥fl′++λ2+(fl′+-fl′-),l′=q′+1,q′+2,...,p′]]>Σs=1t|ajs|-Sign(ajs±)xs+≥bj-+λ2+(bj+-bj-),j=m+1,m+2,...,n]]>xs+≥0,s=1,2,...,t]]>0≤λ1-≤1,0≤λ2+≤1]]>和maxλ1++λ2-]]>s.t.Σs=1tck′s-xs-≤fk′+-λ1+(fk′+-fk′-),k′=1,2,...,q′]]>Σs=1t|ais|+Sign(ais±)xs-≤bi+-λ1+(bi+-bi-),i=1,2,...,m]]>Σs=1tcl′s-xs-≥fl′++λ2-(fl′+-fl′-),l′=q′+1,q′+2,...,p′]]>Σs=1t|ajs|+Sign(ajs±)xs-≥bj-+λ2-(bj+-bj-),j=m+1,m+2,...,n]]>xs-≥0,s=1,2,...,t]]>xs-≤xs,opt+,s=1,2,...,t]]>0≤λ1+≤1,0≤λ2-≤1]]>求解兩個子模型，決策變量即可求得，目標函數(shù)的值和可通過模型求得。求解不確定多目標優(yōu)化模型，即可得出城市產業(yè)結構優(yōu)化結果，優(yōu)化結果包括第一、第二、第三產業(yè)的行業(yè)結構和經濟規(guī)模，以及從業(yè)人口規(guī)模與分配。步驟S4，根據(jù)步驟S3得出的產業(yè)結構優(yōu)化結果和城市現(xiàn)狀建立優(yōu)化發(fā)展情景，對優(yōu)化發(fā)展情景通過步驟S1建立的系統(tǒng)動力學模型進行仿真模擬，預測在優(yōu)化發(fā)展情景下的環(huán)境承載情況。若產業(yè)結構優(yōu)化后城市的環(huán)境承載情況在可接受范圍內，則采用此優(yōu)化方案。最后根據(jù)優(yōu)化方案擬定具體的城市產業(yè)結構調整措施。實施例2一種基于環(huán)境承載力的城市產業(yè)結構優(yōu)化方法，采取實施例1所述優(yōu)化方法在我國西南部一城市對該方法進行了實驗，證明了該方法的可行性。該城市在城市快速發(fā)展過程中面臨能源需求加劇、水資源供需矛盾、環(huán)境污染加劇等壓力，使城市環(huán)境負載嚴重超過環(huán)境承載力，成為制約該城市系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的瓶頸。將本發(fā)明提出的基于環(huán)境承載力的城市產業(yè)結構優(yōu)化方法應用于該城市，模擬預測城市未來環(huán)境承載狀況，并對產業(yè)結構優(yōu)化以使城市社會發(fā)展?jié)M足城市環(huán)境承載約束條件。模擬結果顯示，該城市在常規(guī)發(fā)展情景下將保持快速城市化和工業(yè)化進程，2020年和2025年的主要污染物排放量都將超過城市環(huán)境容量，水資源和能源的利用強度也都將超過其供應能力，其中2020年氨氮排放量是環(huán)境容量的2.69倍，化學需氧量為1.69倍，能源消耗量是供給能力的1.34倍，遠遠超過城市的環(huán)境承載能力，將對城市社會經濟的可持續(xù)發(fā)展產生負面影響。而即使是在規(guī)劃發(fā)展情景和理想發(fā)展情景下，綜合環(huán)境承載指數(shù)雖比常規(guī)發(fā)展情景略低，依然超過承載能力。通過建立本發(fā)明中的不確定多目標優(yōu)化模型，根據(jù)現(xiàn)狀確定目標函數(shù)和約束條件，對城市產業(yè)結構進行優(yōu)化。優(yōu)化結果如圖4所示。以優(yōu)化結果和城市發(fā)展現(xiàn)狀建立優(yōu)化發(fā)展情景，對優(yōu)化發(fā)展情景通過系統(tǒng)動力學模型進行仿真模擬，預測在優(yōu)化發(fā)展情景下的環(huán)境承載情況。預測結果顯示，優(yōu)化發(fā)展情境下，2020年和2025年，全市總需水量為25.02億m3和25.43億m3，比理想發(fā)展情景降低19.29％和18.83％；能源需求總量為2265.50萬噸標煤和2529.57萬噸標煤，比理想發(fā)展情景有很大的降低；COD排放量為192218.02噸和202381.52噸，經污水處理廠處理后最終排放量為41393.64噸和30578.89噸，比理想發(fā)展情景降低52.29％和45.45％；NH3-N排放量為21685.42噸和23143.67噸，經污水處理廠處理后最終排放量為5071.78噸和3528.01噸，比理想發(fā)展情景降低38.27％和32.97％；TP排放量為2984.40噸和3196.20噸，經污水處理廠處理后最終排放量為660.38噸和373.36噸，比理想發(fā)展情景降低50.02％和47.49％；SO2排放量為104029.5噸和81544.16噸，比理想發(fā)展情景降低31.70％和19.22％；NOx排放量為178645.90噸和210214.32噸，比理想發(fā)展情景降低40.95％和26.68％；固廢產生量為6671.49萬噸和6727.92萬噸，比理想發(fā)展情景有很大降低，經綜合利用和處理處置后最終排放量為33.66萬噸和18.29萬噸；由于污染物產生量降低，污染物治理費用相比三種發(fā)展情景也有所降低，2020年與2025年分別需要91.09億元和103.20億元。在優(yōu)化發(fā)展情景下，按照水體污染物允許排放量計算，所有因子均不超過其允許排放量，社會經濟開發(fā)強度完全在環(huán)境承載力允許的范圍內。當前第1頁1 2 3