几种水环境质量评价方法在青海湖入湖河流中的应用.pdf

书书书 几种水环境质量评价方法在青海 湖入湖河流中的应用 * 张小君1徐中民2宋晓谕2葛劲松3聂学敏3 1． 西北师范大学地理与环境科学学院 ， 兰州 730070; 2． 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所内陆河流域生态水文重点实验室， 兰州 730000; 3． 青海省环境监测中心站， 西宁 810007 摘要 从众多的水环境质量评价方法中， 选取代表性的指数评价法、 灰色评价法、 层次分析法和模糊数学法进行介绍， 然后运用这些方法对青海湖入湖河流 2010 年监测数据进行评价。经过对比分析评价结果发现， 本次评价研究中单因 子评价法过于悲观， 水质综合污染指数法具有不可比性， 模糊数学法具有不准确性。四种水环境质量评价方法中， 灰 色评价法和层次分析法是最适合该流域的评价方法， 指数评价法和模糊数学法可以作为其必要的补充。 关键词 水环境质量评价; 指数评价法; 灰色评价法; 层次分析法; 模糊数学法; 青海湖 APPLICATION AND STUDY OF SEVERAL WATER QUALITY UATION IN RIVERS FLOWING INTO QINGHAI LAKE Zhang Xiaojun1Xu Zhongmin2Song Xiaoyu2Ge Jinsong3Nie Xuemin3 1． Geography and Environment Science College of Northwest Normal University， Lanzhou 730070， China; 2． Laboratory of Watershed Hydrology and Ecology， CCAREERI， CAS， Lanzhou 730000， China; 3． Qinghai Province Environmental Monitoring Centre， Xining 810007， China Abstract It was introduced exponent uation， gray uation， AHP and fuzzy uation from many of the water environment quality uation s， and then uated the monitoring data of rivers flowing into Qinghai Lake in 2010 by using these four above- mentioned s． By comparison， analysis and uation， it was found that single factor uation was too pessimistic， water comprehensive pollution index was not comparable， and fuzzy uation was not accurate． So a conclusion was reached that among these four kinds of water environmental quality assessment s， grey uation and AHP were the most suitable ones for the uation of this basin; exponent uation and fuzzy uation could be used as its essential supplement． Keywords water environment quality assessment; exponent uation; gray uation; AHP; fuzzy uation; Qinghai Lake * 国家自然科学基金项目 91125019 ; 国家自然科学基金面上项目 40971291 ; 青海湖流域生态监测体系项目资助。 0引言 水环境质量评价是环境质量评价的一项重要内 容， 目前人们普遍认识的水环境评价主要是对水体的 水质做出评价。水质评价是以水环境监测资料为基 础， 按照一定的评价标准和评价方法， 对水质要素进行 定性和定量评价。江河水质评价主要是评价江河的污 染程度， 划分污染等级， 明确污染类型 ［ 1 ］。通过环境质 量评价， 弄清区域环境质量变化发展的规律， 为区域环 境系统的污染控制规划及区域环境系统工程方案的制 定提供依据， 只有在环境质量评价的基础上才能进一 步搞好环境区划和环境规划工作 ［ 2 ］。水环境质量评价 结果的可靠度主要取决于准确的监测数据和科学的评 价方法。近年来， 国内外水环境质量评价方法有多种 各有特色。在国内水质评价工作中， 主要有指数评价 法 ［ 3 ］、 灰色评价法［ 4 ］、 层次分析法［ 5 ］、 模糊数学法［ 6 ］、 密切值法 ［ 7 ］、 物元分析法［ 8 ］、 人工神经网络评价法［ 9 ］、 GIS 评价法 ［ 10 ］等， 没有一种方法是放之四海而皆准的。 基于此， 笔者选取应用较为广泛的指数评价法、 灰色评 711 环境工程 2013 年 2 月第 31 卷第 1 期 价法、 层次分析法和模糊数学法， 以青海湖入湖河流为 对象， 通过对比分析评价结果， 为青海湖入湖河流水环 境质量评价方法的选择提供参考。 1选用的评价方法 1. 1指数评价法 1. 1. 1单因子指数评价法 单因子评价法首先要确定该水体评价标准， 将各 参数浓度与评价标准相比， 根据比值是否大于 1 来 评价该水体是否达到了相应的水质标准， 并判定评价 指标的水质类别， 以最差的水质类别作为水质综合评 价的结果 ［11］。 1. 1. 2水质综合指数评价法 水质综合污染指数法是用各种污染物的相对污 染指数进行数学上的归纳和统计， 得出一个较简单的 代表水体污染程度的数值。常用的有幂指数法、 加权 平均法、 向量模法和算术平均法。这里介绍算术平均 法 ［12］。其表达式为 p 1 n ∑ n i 1pi， pi ci si 。其中 p 为水 质综合污染指数; pi为某污染物的分指数; ci为评价 因子的实测浓度值; si为评价因子的评价标准值， n 为评价指标的项目数。根据水质综合指数来判别水 体污染程度是相对的， 即对应其水体功能要求评价其 污染程度。当 p ＜ 0． 2 时为清洁， 表明水质多数项目 未检出， 个别检出也在标准内; 0． 2≤p ＜ 0． 4 为尚清 洁， 表明检出值均在标准内， 个别接近标准; 0． 4≤p ＜ 0． 7 为轻污染， 表明个别项目检出值超过标准; 0． 7≤ p ＜ 1 为中污染， 有两次检出值超过标准; 1≤p ＜ 2 为 重污染， 表明相当一部分项目超过标准; p ＞ 2 为严重 污染， 表明相当一 部分 检 出 值 超 过 标 准 数 倍 或 几 十倍。 1. 2灰色评价法 水环境系统是一个多因素、 多层次的复杂系统， 水环境质量监测数据是在有限的时间和空间范围内 获得的， 该系统中有已知的信息， 也有未知的或不确 定的信息， 可视为一个灰色系统。灰色评价法主要包 括灰色关联评价法、 灰色聚类法、 灰色贴近度分析法、 灰色决策评价法等， 其中灰色关联评价法应用最为广 泛， 具体步骤如下 ［13］ 以影响水环境质量的因子为被比较序列， 即 x0 { x0 1 ， x0 2 ， x0 k ， x0 n } ; 以 GB 3838 2002地表水环境质量标准 中的标准值为比较序 列， 即 xi { xi 1 ， xi 2 ， xi k ， xi n } 。 1 原始数据变换 为了便于分析， 保证各因素具 有等效性和同序性， 需要对原始数据进行处理， 使之 无量纲化和归一化。 2 求差序列 △0i k | x0 k－ xi k|， i 1， 2， ， n; k 1， 2， ， n。 3 计 算 关 联 系 数 ξ0i k △min ρ△max △0i k ρ△max， 取 ρ 0． 5， △min min i min k x0 k－ xi k， △max max i max k x0 k－ xi k。 4 计算关联度 r0i 1 n ∑ n k 1ξ0i k 。 5 关联度排序。 1. 3层次分析法 层次 分 析 法 Analytic Hierarchy Process简 称 AHP， 是美国运筹学家 T． L． Saaty 教授于 20 世纪 70 年代初期提出的。它的特点是把复杂问题中的各种 因素通过划分为相互联系的有序层次， 使之条理化， 根据对一定客观现实的主观判断结构 主要是两两 比较 把专家意见和分析者的客观判断结果直接而 有效地结合起来， 将每个层次元素两两比较的重要性 进行定量描述。而后， 利用数学方法计算反映每一层 次元素的相对重要性次序的权值， 通过所有层次之间 的总排序计算所有元素的相对权重并进行排序。用 AHP 方法对水环境质量进行评价， 基本步骤为 ［14］ 1 建立层次结构模型 将问题所包含的因素划 分为不同层次， 如目标层、 准则层和方案层等等， 用框 图形式说明各层次的递阶结构与因素的从属关系。 2 构造判断矩阵 判断矩阵的构造方法是用评 价因子的浓度与其对应的各个水环境质量级别的标 准值的差值的倒数作为标度。 3 层次单排序 层次单排序就是求某一层次上 各指标对其上层指标相对重要性的权重。一般计算 方法采用方根法， 设判断矩阵为 B ［bij］ ， 阶数为 n， bij为矩阵中第 i 行第 j 列元素， 具体计算步骤为 计算 判断矩阵每一行元素的乘积 Mi ∏ n j 1bij i 1， 2， ， n ; 计算 Mi的 n 次方根 Wi n M 槡 i; 将 Wt归一化， 得 Wt Wt ∑ n j 1Wj ， W W1， W2， ， Wn ， 其中各分量 Wi就是 各指标相对于上层指标的重要性程度， 即相对权重。 4 层次总排序 利用同一层次中所有层次单排 序的结果值， 就可以计算针对上一层次， 本层次所有 811 环境工程 2013 年 2 月第 31 卷第 1 期 因素重要性的权值， 这就是层次总排序。 1. 4模糊数学法 由于水环境中客观存在着大量模糊和不确定的 因素， 比如水质标准的确定， 级别的划分等， 因此模糊 评价法在水质评价中得到广泛的应用。模糊评价法 主要包括模糊综合评价法、 模糊聚类法、 模糊模式识 别法等， 其中模糊综合评价法运用最为广泛。用模糊 综合评价法进行水质评价大体可以分为以下几个步 骤 ［15- 16］ 1 建立对象集、 对象的因素集和评判集。对象 集为 S { sii 1， 2， ， n} ， si表示第 i 条河流; 对象 因素集为 U { u1， u2， ， un} ， ui表示水质评价指 标; 根据 GB 38382002， 把河流分为 5 个等级。即 评判集 V { Ⅰ， Ⅱ， Ⅲ， Ⅳ， Ⅴ} 。 2 进行单因素评价， 建立模糊关系矩阵 R ～ 。由于 水质污染与水质分级都是模糊的， 因此通过隶属函数 求出各项参数对各级环境质量的隶属度来刻画分级 界限是合理的。 若水环境质量指标以数值小为优， 隶属函数采用 偏小型分布。算法见式 1 uA ～ x 1x ＜ a b － x b － a a ≤ x ≤ b 0      x ＞ b 1 若水环境质量指标是以数值大为优， 隶属函数采 取偏大型分布。算法见式 2 uA ～ x 0 x ＜ a x － a b － a a ≤ x ≤ b 1      x ＞ b 2 3 确定评价因素的权值， 即为 U 上的一个模糊 子集 A ～ { a1， a2， an} 。若评价因素为数值越大， 水 环境越优， 则 ai bi ci ， bi表示评价指标多级标准浓度 的最小值， ci表示评价指标的实测浓度值; 若评价因 素为数值越小， 水环境越优， 则 ai ci di ， ci表示评价指 标的实测浓度值， di表示评价指标多级标准浓度的最 大值。为进行模糊复合运算， 须对单因子权重归一化 处理， 即 ai ai ∑a i 。 4 进行综合评判， 结果为 B ～ 。权重集 A ～ 和模糊关 系矩阵 R ～ 合成最后的综合评判结果 B ～ ， 公式为 B ～ A ～ R ～ ; 该运算遵循“相乘取小， 相加取大” 的原则。依 据 B ～ 进行综合评判， 得出河流水环境质量的等级。 2应用实例 下面运用以上几种评价方法对青海湖入湖河流 2010 年的水质进行评价。青海湖流域共设 17 个地 表水监测点， 监测区域范围涉及青海湖流域的共和 县、 刚察县和海晏县的多个乡镇。在布哈河、 泉吉 河、 沙柳河、 哈尔盖河、 甘子河、 倒淌河、 吉尔孟河、 黑马河入湖口之前各设置 1 个监测断面; 在青海湖 湖区内设置 9 个监测点， 其中湖心设置 3 个， 151、 青海湖 渔场、 鸟 岛、 江西沟 码 头、 哈 尔 盖 青 海 湖 湖 边、 沙岛各设一个湖水水质监测点。本研究水质数 据来源于青海省环境监测中心站 2010 年度生态环 境质量监测报告， 数据真实可靠。水质评价标准参 照 GB 38382002［17］， 其中环境因子达 30 个， 常用 的有 ［18］ 1 耗氧有机物及氧平衡指标类 DO、 COD 等 ; 2 有毒及易积累物质类 挥发酚、 氰化物、 六价 铬等 ; 3 天然水体化学综合指标类 pH 等 以及根 据本地区水环境使用功能及污染特点选定的附加 项。基于此分类， 本文选取高锰酸盐指数、 化学需 氧量、 总 P、 总 N、 挥发酚 5 项指标， 水环境质量评价 标准见表 1。运用单因子指数评价法、 水质综合污 染指数评价法、 灰色评价法、 层次分析法以及模糊 数学法分别对青海湖入湖河流 2010 年的监测数据 进行计算， 评价结果见表 2。 表 1水环境质量评价标准 mg/L 评价别类 CODMn COD总 P总 N挥发酚 Ⅰ2150. 020. 20. 002 Ⅱ4150. 10. 50. 002 Ⅲ6200. 210. 005 Ⅳ10300. 31. 50. 01 Ⅴ15400. 420. 1 3结果比较与分析 上述 5 种方法的评价结果见图 1。 图 1代表性水质评价方法的评价结果 911 环境工程 2013 年 2 月第 31 卷第 1 期 表 2代表性方法评价结果 河 流 评价 方法 评价等级 ⅠⅡⅢⅣⅤ 水质 超标 因子 超标 倍数 布 哈 河 单因子评价法Ⅲ 综合污染指数法Ⅱ 灰色评价法0. 90140. 80220. 67600. 48340. 2892Ⅰ 层次分析法0. 43810. 22830. 18880. 08950. 0528Ⅰ 模糊数学法0. 2780. 3100. 59800Ⅲ 哈 尔 盖 河 单因子评价法Ⅲ 综合污染指数法Ⅱ 灰色评价法0. 90880. 76140. 60300. 47680. 2858Ⅰ 层次分析法0. 61620. 29680. 09620. 01790. 0233Ⅰ 模糊数学法0. 3970. 4310. 43000Ⅱ 沙 柳 河 单因子评价法Ⅲ 综合污染指数法Ⅱ 灰色评价法0. 90720. 81240. 66260. 47820. 2864Ⅰ 层次分析法0. 61290. 21790. 09360. 03880. 0227Ⅰ 模糊数学法0. 3950. 4340. 43300Ⅰ 黑 马 河 单因子评价法Ⅴ总氮2. 22 倍 综合污染指数法Ⅳ 灰色评价法0. 84540. 77660. 65060. 55460. 4576Ⅰ 层次分析法0. 54830. 30050. 05780. 03820. 1023Ⅰ 模糊数学法0. 1640. 165000. 705Ⅴ 泉 吉 河 单因子评价法Ⅳ总氮0. 19 倍 综合污染指数法Ⅱ 灰色评价法0. 74680. 70600. 65280. 57280. 4760Ⅰ 层次分析法0. 50190. 20370. 15290. 08780. 0502Ⅰ 模糊数学法0. 19500. 6200. 3600Ⅲ 倒 淌 河 单因子评价法Ⅴ CODMn、 COD 0. 15 倍、 0. 8 倍 综合污染指数法Ⅳ 灰色评价法0. 56000. 62980. 70260. 68460. 5320Ⅲ 层次分析法0. 17860. 16960. 33910. 16400. 1464Ⅲ 模糊数学法0. 0490. 2130. 2490. 4000. 486Ⅴ 甘 子 河 单因子评价法Ⅳ总氮0. 23 倍 综合污染指数法Ⅱ 灰色评价法0. 74500. 71040. 66520. 57780. 4782Ⅰ 层次分析法0. 53180. 18630. 14150. 09100. 0494Ⅰ 模糊数学法0. 3760. 3760. 4620. 4600Ⅲ 吉 尔 孟 河 单因子评价法Ⅲ 综合污染指数法Ⅱ 灰色评价法0. 76900. 74100. 65900. 53700. 4580Ⅰ 层次分析法0. 50920. 21610. 15600. 07300. 0462Ⅰ 模糊数学法0. 2480. 350. 58600Ⅲ 单因子指数法的评价结果显示， 8 条河流水质级 别普遍偏低， 主要原因是此方法选择所有评价类别中 的最差级别作为水体水质状况类别， 将其他的水质指 标弱化; 次要原因是河流水环境因子中有部分超标。 如表 3 所示， 黑马河、 泉吉河、 甘子河总氮指标分别超 出 2. 22 倍、 1. 19 倍、 0. 23 倍， 倒淌河 CODMn和 COD 分别超出了 0. 15 倍和 0. 8 倍。因此， 从整体来看， 单 因子指数评价法与其他 4 种方法相比过于悲观， 不能 客观反映水体水质的综合实际情况。之所以目前使 用的最多， 是由于该法简单明了， 可以直接了解水质 状况与评价标准之间的关系， 给出各评价因子的达标 率、 超标率以及超标倍数等特征值。此外， 这种评价 方法最大的优点就是能确保水体的安全。 水质综合污染指数评价结果显示， 除黑马河和倒 淌河为中污染外， 其余河流基本上都达到了尚清洁状 态。与单因子指数评价结果对比， 相对乐观。原因是 水质综合污染指数评价法考虑了多项因子对河流的 水质污染的综合影响程度， 将污染分指数相加并求几 何均值， 与层次分析法和灰色评价法的评价结果对 比， 基本上略低一级， 这种情况可能主要是由于水质 021 环境工程 2013 年 2 月第 31 卷第 1 期 综合污染指数评价法将各因子的影响进行了均一化 处理， 掩盖了主要污染因子的贡献。因此， 水质综合 污染指数评价法能反映河流整体的污染情况。但是， 水质综合污染指数的计算是在于不同类别标准的基 础上得到的， 在不同的河流中， 此方法缺乏可比性， 适 合在同一水体中进行比较。 灰色评价结果与层次分析法评价结果完全一致， 两条评价等级线重合。评价结果显示， 8 条河流中只 有倒淌河为Ⅲ级， 即为轻污染， 其余 7 条河流都为Ⅰ 级， 即为清洁。可以看出， 采用灰色评价法进行水环 境质量评价， 除理论上能体现水环境系统的不确定性 之外， 其评价结果具有明显的排序， 不仅体现在河流 内部评价指标之间的排序， 还体现在河流之间的排 序， 具有一定的纵向与横向的可比性， 是一种较好的 水质评价方法。不足之处存在均值化， 计算较复杂， 分辨率低。 层次分析法是本身就是一种定性和定量分析相 结合的评价方法， 具有较强的系统性， 评价结果与灰 色评价结果高度一致， 评价结果真实， 对污染程度有 较清晰的认识， 能客观地刻划多因素的共同作用， 具 有一定的参考价值。 模糊综合评价结果与其他几种方法的评价结果 基本上不一致。在理论上， 模糊数学法体现了水环境 的不确定性和模糊性， 具有一定的合理性。但从结合 青海湖入湖河流的评价结果看， 存在水质判断类别不 准的问题。原因在于复合运算过程中采用“相加取 大， 相乘取小” 的法则， 这种法则会导致计算强调极 值的作用， 丢失较多有用的信息。另外， 采用线性加 权平均模型来确定评判集， 会使评判结果易出现失 真、 失效、 均化、 跳跃等现象， 导致评价结果不准确。 因此， 模糊综合评价法在隶属函数的选择， 权重的合 理分配以及运算法则方面还有待进一步完善。 4结论 目前， 水环境质量的评价方法有数十种， 每种方 法都有各自的优缺点， 都还需要进一步的修正与完 善。基于此， 在评价时还需要结合水体的实际情况来 确定最佳的评价方法。一个好的水环境质量评价方 法最主要应该具有准确性、 可比性和可行性等特点。 通过运用指数评价法、 灰色评价法、 层次分析法和模 糊数学法对青海湖的入湖河流水环境质量进行评价， 相比之下， 考虑单因子评价法的过于悲观、 水质综合 污染指数法的不可比性以及模糊数学法的不准确性， 最后得出结论 对于青海湖入湖河流而言灰色评价法 和层次分析法是最佳的选择， 指数评价法和模糊数学 法可以作为必要的补充。 参考文献 ［1］彭文启， 张祥伟． 现代水环境质量评价理论与方法［M］． 北京 化学工业出版社， 2005 26- 35． ［2］薛巧英． 水环境质量评价方法的比较分析［J］． 环境保护科学， 2004， 30 4 64- 67． ［3］薛巧英， 刘建明． 水污染综合指数评价方法与应用分析［J］． 环 境工程， 2004， 22 1 64- 69． ［4］秦昌波， 郑丙辉， 秦延文， 等． 渤海湾天津段海岸带水环境质量 灰色关联度评价［J］． 环境科学研究， 2006， 19 6 94- 99． ［5］方燕， 党志良． 基于层次分析法的渭河流域水环境质量综合评 价［J］． 水资源与水工程学报， 2005， 16 1 45- 48． ［6］童祯恭， 方菊， 谌贻胜． 供水管网水质评价方法的探讨及其应用 ［J］． 环境科学与技术， 2011， 34 9 201- 204． ［7］薛文平， 刘兆丽， 孙衍宁， 等． 密切值法在地面水环境质量评价 中的应用［J］． 环境工程， 2003， 21 1 67- 69． ［8］马禄义， 李加军， 孙宝年， 等． 基于物元可拓法和偏好熵权的饮 用水源水质评价 以天津市大港区为例［J］． 环境科学与技 术， 2010， 33 8 177- 181． ［9］郭庆春， 何振芳， 李力， 等． BP 神经网络在渭河水环境质量评价 中的应用［J］． 水土保持通报， 2011， 31 4 112- 115． ［ 10］吴秋兰， 梁勇， 白娟， 等． Web GIS 在水质信息系统中的应用研 究［J］． 测绘科学， 2008， 33 2 172- 174． ［ 11］解莹， 李叙勇， 王慧亮， 等． 滦河流域上游地区主要河流水污染 特征及评价［J］． 环 境 科 学 学 报， 2012， 32 3 645- 653． ［ 12］牟春友， 徐坤． 在评价微污染水体中均值污染指数评价方法和 活性污染指数评价方法的比较［J］． 中国环境监测， 2009， 25 3 104- 106． ［ 13］邓聚龙． 灰色系统基本方法［M］． 武汉 华中理工大学出版社， 1987 31- 33． ［ 14］赵焕臣， 许树柏， 和金生． 层次分析法 一种简易的新决策方 法［M］． 北京 科学出版社， 1986 28- 29． ［ 15］肖位枢． 模糊数学基础及应用［M］． 北京 航空工业出版社， 1992 152- 192． ［ 16］潘峰， 付强， 梁川． 模糊综合评价在水环境质量综合评价中的应 用研究［J］． 环境工程， 2002， 20 2 58- 61． ［ 17］GB 38382002 地表水环境质量标准［S］． ［ 18］夏军， 史晓新． 广义水环境质量评价标准探讨［J］． 环境与开 发， 1997， 12 3 32- 34． 作者通信处张小君730070甘肃省兰州市安宁区西北师范大学 地理与环境科学学院 E- mailzhxj20082008 126． com 2012 － 05 － 30 收稿 121 环境工程 2013 年 2 月第 31 卷第 1 期