改进的模糊综合评价法及在给水厂原水水质评价中的应用

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1、第33卷第5期环境科学学报Vol．33，No．52013年5月ActaScientiaeCircumstantiaeMay，2013韩晓刚，黄廷林，陈秀珍．2013．改进的模糊综合评价法及在给水厂原水水质评价中的应用［J］．环境科学学报，33(5):1513-1518HanXG，HuangTL，ChenXZ．2013．Improvedfuzzysyntheticevaluationmethodanditsapplicationinrawwaterqualityevaluationofwatersupplyp

2、lant［J］．ActaScientiaeCircumstantiae，33(5):1513-1518改进的模糊综合评价法及在给水厂原水水质评价中的应用1，*23韩晓刚，黄廷林，陈秀珍1．福建农林大学资源与环境学院，福州3500022．西安建筑科技大学环境与市政工程学院，西安7100553．中交远洲交通科技集团有限公司福建分公司，福州350002收稿日期:2012-08-17修回日期:2012-10-18录用日期:2012-10-18摘要:基于模糊评价原理，针对传统模糊评价模型存在的评价因子选取主观性强，评

3、价结果可比性差及超标因子存在性表述不直观等问题，建立了基于主成分分析的模糊综合评价模型．利用主成分分析的降维原理筛选评价因子，降低主观因素对评价结果的影响，并以级别特征值J作为同级别水体水质优劣比较和超标因子存在性判定的依据，提高模型的实用性．最后应用该模型对西北某市地下水源水厂原水水质进行综合评价．结果表明，案例水厂原水合格率高于80%，且评价结果以Ⅰ类水为主，总体符合国家标准要求，但各年反映水体特征的主要影响因子有所差异．当级别特征值J大于2时，无论最终评价结果优劣，均表明评价水体存在超标因子，且J值越

4、大，水体状况越差．以筛选后的水质指标作为评价因子，所得评判结果更贴近水体实际状况，所得J值能更准确地反映超标因子的存在，使得最终评价结果更加科学、合理．关键词:模糊综合评价;原水水质评价;主成分分析法;级别特征值文章编号:0253-2468(2013)05-1513-06中图分类号:X824文献标识码:AImprovedfuzzysyntheticevaluationmethodanditsapplicationinrawwaterqualityevaluationofwatersupplyplant1，*

5、23HANXiaogang，HUANGTinglin，CHENXiuzhen1．CollegeofResourcesandEnvironment，FujianAgricultureandForestryUniversity，Fuzhou3500022．SchoolofEnvironmentandMunicipalEngineering，Xi'anUniversityofArchitectureandTechnology，Xi'an7100553．ChinaRoadsTrafficScienceandTech

6、nologyGroupCo．，Ltd，FujianBranch，Fuzhou350002Received17August2012;receivedinrevisedform18Ocotober2012;accepted18October2012Abstract:Basedonthetraditionalfuzzysyntheticevaluationtheory，anewmodelbasedonprincipalcomponentanalysisisproposedtoovercomethelimitati

7、onsoftraditionalmodelinpractice，suchasfactorselectionandresultsanalysis．Inthenewmodel，factorswereselectedbydimensionreductionprinciple．Thedifferenceofqualitylevelandexistenceofover-prooffactorswerecharacterizedbylevelcharacteristicvalue(J)．Meanwhile，acases

8、tudyofsourcewaterqualityassessment，usingtheimprovedmodelinacityofnorthwestChina，waspresented．Theresultshowedthatover80%ofthewatersamplesaccordedwiththenationalqualitystandardofpotablewater，withmostlyinclassI．