MATLAB富营养化水体模糊综合评价系统

资 源 简 介

基于二级模糊综合评价理论，利用MATLAB实现湖泊、水库等水体的富营养化程度量化评估。系统通过单项指标模糊评价和权重综合分析，提供科学的水质等级判定。

详 情 说 明

富营养化水体模糊综合评价系统

项目介绍

本项目基于二级模糊综合评价理论，开发了一套针对湖泊、水库等水体的富营养化程度量化评估系统。系统能够处理多种水质监测指标（如总磷、总氮、叶绿素a、透明度等），通过构建模糊隶属函数进行一级模糊评价，结合层次分析法（AHP）确定的指标权重，进行二级模糊综合运算，最终输出水体的富营养化等级评价结果。该系统支持结果可视化展示和评价报告生成，为水环境管理提供科学依据。

功能特性

• 多指标综合评估：支持总磷、总氮、叶绿素a、透明度等关键水质参数的综合分析
• 模糊数学建模：采用模糊隶属函数处理指标数据的不确定性，实现定性到定量的转化
• 灵活权重配置：支持手动输入权重或通过AHP方法自动计算指标权重
• 可视化展示：提供隶属度分布柱状图、评价等级雷达图等直观的数据展示方式
• 报告自动生成：可导出包含数据摘要与等级结论的PDF格式评价报告
• 用户友好界面：支持CSV/Excel格式数据输入，操作简便易用

使用方法

1. 准备输入数据：整理水体监测数据表格，包含采样点信息和各项指标实测值
2. 设置评价参数：配置富营养化等级标准阈值和指标权重（支持自动计算）
3. 执行综合评价：系统自动进行模糊化处理、权重合成和反模糊化计算
4. 查看与导出结果：分析可视化图表，生成并导出综合评价报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存4GB以上，保障大容量数据处理效率

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了从数据导入、预处理到结果输出的完整评价流程。具体包括监测数据的读取与校验、富营养化等级标准的定义、模糊隶属函数的构建、指标权重的计算与分配、二级模糊综合评价运算、结果的可视化呈现以及评价报告的生成与导出等功能。