浅谈改进灰色关联分析法在淠河水环境质量评价中的应用

浅谈改进灰色关联分析法在淠河水环境质量评价中的应用

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1、浅谈改进灰色关联分析法在淠河水环境质量评价中的应用六安市位于安徽西部,淠河(淮河的一级支流)是境内最大的天然河流,近年来,由于城区大量的工业废水和生活污水排入,造成淠河污染严重。因此,对淠河进行了系统的水质评价,对改善淠河乃至淮河流域的水环境质量和城市的水资源持续开发利用具有一定的参考意义。由于水环境系统是一个部分信息已知、部分信息未知或不确知的灰色系统,将灰色系统理论应用于水环境质量评价是一个新的发展方向,其中灰色关联分析法是最活跃的一种方法。灰色关联分析法主要是通过计算各个年份的水质中各因子的实测浓度与各级水质标准的关联度,根据关联度大小确定不同年份的水环境质量级别。为了克服

2、传统的灰色关联分析法的不足,采用中心化处理数列的无量纲化,以提高分析对象间的差异;应用点到区间距离法计算关联系数避免传统的点到点计算方法的缺陷。改进灰色关联分析评价法既能充分体现各种污染物对水环境污染影响程度的大小,又能反映出处于不同级别的年份间的环境质量的显著差异和同一级别的年份间的环境质量的优劣,评价结果较为直观。因此,应用改进的灰关联分析法对六安市淠河进行水质评价可行。  1改进灰色关联分析法评价原理  1.1基本原理  灰色关联度分析方法是对系统中所包含的相互联系、相互影响、相互制约的因素(如指标)之间,在发展过程中,其同步(或同向)变化的程度进行比较的一种定量研究方法,

3、实际上是对时间序列曲线几何形状进行相似或相异程度的分析比较,即:几何形状越相似,则发展变化态势越一致,关联度也越大;反之,几何形状越相异,则发展变化态势越不一致,关联度也就越小。应用水质评价时,通过比较关联度大小,确定出最大关联度数列,其对应的参考数列即为所评价的水质所属等级。  1.2评价步骤  1.2.1比较数列与参考数列的确定设实测值有h组,评价因子有m个,则可以得到实际监测数据组成的参考数列为X0(k)=Yj(k)={Yj(1),Yj(2),,Yj(m)},其中j=1,2,3,,h;k=1,2,,m。  设水质分级标准共分n(n=5)级,每个点选取评价因子相同,共有m个,

4、则可以得到各级水体分级标准组成的比较数列为Xi(k)={Xi(1),Xi(2),,Xi(m)},其中i=1,2,3,,n;k=1,2,,m。  1.2.2对数列进行的无量纲化处理由于水质标准中各个指标的量级不同,必须在关联分析之前进行数据的无量纲化处理。为了将分析对象之间的差异体现得最大,根据文献,采用中心化变换:X0′(k)=Yj(k)-Yj(k)ej(k)(1)Xi′(k)=Xi(k)-Xi(k)ei(k)(2)式中:Yj(k)、Xi(k)、ej(k)、ei(k)依次为{Yj(k)}、{Xi(k)}的样本均值与均方差。  1.2.3绝对差Δ

5、i(k)的计算由于评价标准并非一个数值,而是一个区间,传统关联分析中采用的点到点的计算方法不合适。文献提出了一种基于点到区间距离的关联系数公式,定义绝对差为:Δi(k)=X′min(k)-X0′(k)X0′(k)<X′MIN(K)0X′MIN(K)<X0′(K)X′max(k)(3)式中:X′min(k),X′max(k)分别为Xi′(k)最小值与最大值;Δi(k)为参考数列即评价对象第k个指标值与比较数列第k个指标值的绝对差

6、。  1.2.4求关联系数ai(k)在通过步骤(2)处理得到的数列中,{Xi′(k)}对{X0′(k)}在第k点的关联度系数定义为:ai(k)。然后按下式计算参考数列与比较数列的关联系数ai(k):ai(k)=minimink

7、X0′(k)-Xi′(k)

8、+

9、X0′(k)-Xi′(k)

10、+→←dmaximaxk

11、X0′(k)-Xi′(k)

12、dmaximaxk

13、X0′(k)-Xi′(k)

14、=Δmin+dΔmax

15、X0&p

16、rime;(k)-Xi′(k)

17、+dΔmax(4)式中:ai(k)为X0′(k)与Xi′(k)在第k项评价因子的关联系数;d为分辨系数,d∈[0,1],其取值不同,分辨能力不同,其值愈大,分辨能力愈强,一般取d=0.5;Δmin为最小绝对差,表示在各评价对象第k个指标值与比较数列第k个指标值的最小绝对差的基础上,再按i=1,2,,n找出所有最小绝对差中的最小值;Δmax为最大绝对差。  1.2.5求

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