多因子水质评价方法及其在三峡库区中的应用

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1、多因子水质评价方法及其对三峡库区水质的评价陈永灿北京清华大学水利水电工程系郑敬云韩菲刘昭伟摘要本文利用的灰关联评价法和多目标决策评价法属于多因子综合评价方法，能同时进行多个环境质量因子、多个对象的综合评价，并能确定环境质量评价对象所属的级别和不同评价对象间质量的优劣；它与单因子评价方法相比，评价结果更加全面、直观。本文采用上述方法对三峡库区典型断面的水质进行评价，评价结果表明库区总体水质良好，符合地表水Ⅱ类水体的功能要求。该评价方法对河流的水质评价分析具有良好的适应性。一、前言目前，大量的工业废水和生活污水直接或者仅经过简单处理后排入江河、湖泊或

2、者海洋，以期利用江河、湖泊和海洋环境水体的输移、稀释和自净的能力以达到净化污水的目的。然而江河、湖泊和海洋的自净能力是有限的，污水过量排放和不合理排放都会对水生态环境造成极大破坏。因而，对水体环境作出正确的评价和预测具有重要的实用价值。水质评价是人类科学地认识水环境的重要途径，是水资源保护工作的一个重要组成部分。水质评价方法有监测指数评价法和生物学水质评价法[1]两类。生物学评价法包括指示生物法、生物指数法、多样性指数法等；一般来说，河流水体、湖泊水库在水质评价中多采用监测指数评价法计算各类指数进行评价，它包括单因子评价法和多因子评价法。本着实用

3、性和直接为三峡库区水环境管理服务的原则，本文采用灰关联评价法和多目标决策评价法对三峡库区的水质进行现状评价。二、灰关联评价法[2,3]从环境要素因子层起，逐一进行每个因子与环境质量标准的距离分析，说明它隶属于相应的环境质量等级。，其中关联性最密切的序列就是所要评价的级别，这就是水环境质量评价中的关联分析原理。灰关联评价就是依据灰数列间几何相似的序化分析与关联测度，来量化不同层次中多个序列相对某一级别质量序列的关联性。关联度愈高，就说明该样本序列隶属的关系愈贴近，这就是综合评价的信息和依据。水环境质量标准中水质级别的划分是相对的，存在一定的模糊概念

4、。对于一系列水环境质量指标，完全存在着对其中某一群指标属于级水，而另外某些群指标属级水（）。另外，无论是空间还是时间的取样，都是不连续的，样本信息并不完全或充分。从监测数据中提炼出大多数接近的那类水环境质量级别信息，就需要进行监测序列与各级标准序列间的关联分析或隶属关系的分析，灰序列的关联分析实质为灰色系统中多个序列（离散数列）之间接近度的序列分析，即根据离散数据之间几何相似程度来判断关联性大小。进行灰关联分析首先需构造符合关联分析的评价矩阵，记为(1)矩阵（1）表示环境质量群体对应于n个环境质量因子与j个时空点的样本矩阵，它描述了水环境系统中环

5、境质量因子在不同时间和空间上的变化情况。对应不同水环境质量群体，可以选择相应水环境质量标准集，如地面水体质量标准通过适当的分析和内插，来构造质量标准矩阵，记为(2)矩阵（2）表示在水环境质量群体中，不同环境质量因子对应的水质级别标准值。其中，可以是整数（如1，2级，…），也可以是非整数（如1.0，1.1，1.2级，…）。在水质评价过程中，收集的水环境系统信息，包括反映水体质量状况的各种参量和指标值。考虑到各种水质指标的量级可能不完全相同，如重金属类汞（Hg）和溶解氧（DO）。而各个水质指标的单位也不尽一样，如细菌数（个/l）和BOD5（mg/l）

6、等。因此，采用灰色系统关联分析进行评价，有必要首先将样本矩阵和标准矩阵的元素进行归一化处理，转变为[0，1]内取值。对于某一环境质量因子，Ⅰ级水质标准值在矩阵中对应的元素为1.0，L+1级子分类水质标准值在中对应元素为0。这样，其他级别水质标准值在中对应元素取值采用线性插值或分段线性插值等方法，使其取值（即标准质量数）均在[0，1]之间。本文采用《地表水环境质量标准》（GHZB1—1999）作为分类评价标准，确定5，定义水体级别为Ⅰ级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级、Ⅴ级、超Ⅴ级（>Ⅴ级），其中Ⅰ级标准值为1.0，Ⅱ级标准值为0.875，Ⅲ级标准值为0.625

7、，Ⅳ级标准值为0.375，Ⅴ级标准值为0.125，超Ⅴ级标准值为0。这样，对于某一环境质量因子归一化质量标准矩阵为：(3)实测浓度样本矩阵同样也需要进行归一化处理，本文采用分段线性插值的方法来实现：首先判断实测浓度指标值位于相应水质标准中的水质级别k，然后进行分段线性插值，归一化后样本矩阵记为，则有(4)经过上述预处理后，采用每月的实测水质序列作为归一化母序列矩阵的元素，每级水质标准序列作为子序列矩阵。对于每一个母序列，分别求出其与各级水质标准子序列的绝对差矩阵。具体的实现方法是，取第j个空间（如某个断面不同时段）的监测样本向量为参考序列（母序列

8、），j=1，2，…，m。令B矩阵行向量为子序列，即，L=1～5，对固定的L（如先令L=1），分别计算对应评价指标的绝对差和关联离散函数。