综合水质评价方法概述

综合水质评价方法概述
目前在综合水质评价中应用较多典型评价方法包括：单因子评价法、污染指数法、模糊数学评价法、灰色系统评价法、层次分析评价法、物源分析评价法、人工神经网络评价法，以及水质标识指数评价法。

单因子评价法
单因子评价法是分别将各个水质标准规定的水质指标进行对比分析，在所有参与综合水质评价的水质指标中，选择水质最差的单项指标所属类别来确定所属水域综合水质类别；单因子指数评价计算简单，且可清晰判断出主要污染因子及其主要污染区水域。

我国在水质监测公报中，便采用了单因子评价水体综合水质。

单因子指数P由一位整数、小数点后二位或三位有效数字组成，表示为：
X
P i3
X
X
1
2
式中：X1————第i项水质指标的水质类别；
X2————监测数据在X1类水质变化区间中所处位置根据公式按四舍五入的原则计算确定。

X3————水质类别与功能区划设定类别的比较结果，视评价指标的污染程度，X3为一位或两位有效数字。

根据Pi的数值可以确定水质类别、水质数据、水环境功能区类别，可以比较水质的污染程度，Pi 越大，水质越差，污染越严重，如果Pi大于6.0，水质劣于V类水。

单因子评价法，优点：是简单、易操作。

缺点：但单因子评价中污染因子占100％权重，其余因子权重为零，而随水质监测结果不断变化，浓度越大权重越大，随意性较大，不去考虑各因子对水环境影响的差异性，会忽略很多有用的信息，具有一定的局限性。

污染指数法
污染指数法的基本思想是：①针对单项水质指标，将其实测值与对应的水环境功能区类别与水质标准相比，形成单项污染指数；②对所有参与综合水质评价的单项水质指标，将各指标的单项污染指数通过算数平均、加权平均、连乘及指数等各种数学方法得到一个综合指数，来评价综合水质。

优点：指数法综合评价对水质描述是定量的，只要项目、标准、监测结果可靠，综合评价从总体上来讲是能基本反映污染的性质和程度的。

并且对于全国流域尺度而言，污染指数法计算简便，便于进行不同水系之间或同一水系不同时问上的基本污染状况和变化的比较。

缺点：选择不同的污染因子会使污染指数值出现波动，当水体的某些污染物评价标准值很低，而这些污染物未被检出时，依据数据的填报原则，就将其报为检出限的一半。

此时进行污染指数计算就会夸大水污染程度。

模糊数学评价法
模糊数学理论是美国理论控制专家L.A.Zadeh于1965年提出的。

在水环境质量综合评价中，涉及大量的复杂现象和多种因素的相互作用，也存在大量的模糊现象和模糊概念，因此水质评价也可以采用模糊数学的方法进行定量化处理。

模糊数学评价法包括模糊综合评判法、模糊聚类法、模糊模式识别法等，其中最典型的方法是模糊综合评判法，其基本思想是：①构造水质指标对各类水质类别的隶属函数；②根据隶属度函数，计算水质指标实测值对各类水质类别的隶属度，构造模糊关系矩阵；③计算各类水质指标的权重，构造权重向量；④将权重向量和模糊关系矩阵相乘，得到综合水质对各类水质类别的隶属度，最终判断出评价样本的综合水质级别。

优点：当在水环境质量综合评价中，涉及到大量的复杂现象和多种因素的相互作用时，用模糊关系合成原理，可将一些边界不清、不易定量化的因素定量化。

缺点：当水质评
价指标较多时，常用的取大取小算法可能导致信息丢失过多，出现评价结果趋于均化、模糊失效的现象。

灰色系统评价法
灰色系统理论是我国学者邓聚龙于1982年提出的一门新理论。

灰色系统理论用已知的白化参数通过分析、建模、控制和优化等程序，将灰色问题淡化和白化。

应用于综合水质评价的灰色系统理论方法中，最为常用的为灰色聚类法，其基本思想是：①将评价样本标准化；②将水环境质量类别对应的质量浓度值标准化，形成对应的水环境质量灰类；并基于水质灰类，构造白化函数；③根据白化函数计算出各评价指标对于各灰色的白化系数；根据各评价指标的权重，求得综合水质对于各灰色的聚类系数，最终判断出评价样本的综合水质类别。

除灰色聚类法外，还有其他的灰色系统理论评价方法，包括灰色关联分析法、灰色统计法、灰色局势决策法等。

灰色评价法，优点：是对白化数据的灰化处理，能够客观注意到水质分级界
线的模糊性，又提高了信息利用率，对单一污染指标，能准确判断出所属类别。

缺点：灰色聚类法最后评价结果是按照最大隶属原则，取最大聚类系数所在类别，所以对整体来说，会忽略掉一些特殊的数据，以至结果趋于均化、分辨率不高；且污染因子(项目)选取数量的多少直接影响最终的质量系数，即水质评价的级别。

物源分析评价法
我国学者蔡文教授所创立的物源分析理论剔除了“可拓”的思想和概念，开创了用以解决不相容问题的物元理论，用关联度将模糊集合的[0,1]闭区间连续取值，拓展到（—∞，+∞）实数轴，将物源的量值表达为实轴上的一点，既丰富了事物的内涵，又能客观的反映物质世界的真实状态。

基于物源分析理论的综合水质评价的基本思想是：①建立物源模型，包括各水质类别的经典域物源矩阵、各评价指标最大值的节域物源矩阵、评价样本的待评物源矩阵；②计算各水质指标对各水质类别的关联度；③确定各水质指标对各水质类别的权重，计算综合水质对各水质类别的关联度；④选择最大关联度对应的水质类别，作为综合水质级别。

如果对于任何水质类别，关联度均小于0，表明待评价样本的水质类别已经不属于所划分的各类之内，评价水体严重污染，超过V类水质标准。

优点：物元分析法在水环境质量评价中的应用，解决了水体各单项水质指标评价结果往往不相容的瓶颈。

考虑了级别区间内外的变化特征，对物理意义的表达更加精确。

且在物元模型中，关联函数可取负值，分辨能力强，能全面分析判别待评对象属于某一级别的程度，从而提供的信息更为丰富，判断更加准确。

缺点：应用该方法时，经典域、节域的量值范围的确定、关联函数的选取等问题都不够成熟，有待进一步研究探讨。

人工神经网络评价法
人工神经网络早期的研究工作应追溯至20世纪40年代。

近10年来，人工神经网络在模式识别和系统辨识领域得到广泛应用。

人工神经网络（ANN）是一个由简单信息处理元（类似于神经，称之为单元）组成的高度相关综合体，神经从单方面或多方面的来源采集输入资料，并根据预先确定的非线性函数得到输出。

一个神经网络是由许多个相互联系的神经按已知形势构筑的。

神经网络的主要特征是：信息的分布表达方式、局部运算和非线性处理。

人工神经网络涉及区域包括协调优化、数据压缩和函数优化。

神经网络解题技术有一下几方面的优点：⑴神经网络的应用不需要基本过程的前期认识；⑵在调查研究中，可不用识别过程的各部分之间的复杂关系；⑶人工神经网络方法既不需要任何约束，也不需要假设解的结构。

学习方法或训练构成神经间的相互联系，并利用已知的输入或输出来完成。

用误差收敛技术调解神经间相互联系的极限，以便根据已知的输入形势得到所要求的输出。

在水质评价领域，最典型的方法是基于BP 网络的水质评价，其基本思想是：①选定样本，通过不断的正向和反向反馈，对BP 神经网络进行训练，直至得出满意的、与样本预期输出相符合的计算结果；②基于训练好的BP 网络，对评价样本进行综合水质评价。

除BP 人工神经网络外，基于Hopfiled 网络的水质评价也有探讨。

神经网络评价法，优点：在分类问题的应用中，用线性算法来完成以往非线性算法所做的工作，并能保持非线性算法的高精度等特性，解决了评价指标值不是刚好处于某个类别中而是往往分布于几个类别间的难题。

缺点：此方法存在随机性大，人为赋权带来干扰大的缺点。

水质标识指数评价法
水质标识指数法是我国学者徐祖信教授于2003年提出的新的水质评价方法，已经在我国部分省市河流水质评价中得到全面推广应用。

其基本思想：①首先对单项水质指标，根据《地表水环境质量标准（GB3838——2002）》的水域功能类别质量浓度标准，形成评价单项水质指标类别和水质污染程度的单因子水质指数；②再将参与综合水质评价的单因子水质指数通过算数平均或加权平均的方式，得到反映综合水质类别和综合水质污染程度的综合水质指数，通过判断水体功能达标情况，得到综合水质标识码，最终形成综合水质标识指数。

综合水质标识指数能够以一组数据反映综合水质类别、水质污染程度、水环境功能区达标情况等关键性管理信息，特别是能够对水体黑臭直接作出评价。

综合水质标识指数法，是以单因子水质标识指数为基础，对河流水质进行综合分析评价。

综合水质标识指数由一位整数和三位或四位小数组成，它完整的标识了综合水质类别、水质情况、与水环境功能区类别的比较结果等令人关心的信息。

综合水质标识指数的特点是以一组有机污染指标和富营养化指标综合评价河流水质。

既结合了国家标准规定的水质类别比较，又考虑了水质污染程度的比较，可以对河道综合水质进行定性评价和定量评价，还可以对劣V 类的河流进行水质评价，并判别河流水体是否黑臭。

评价结果可以说明水质的达标情况，还可以反映水环境整治取得的成效。

综合水质标识指数法克服了目前常用的一些评价方法的不足，是一种较好的河流水质评价方法。

计算方法简单，分析结果直观，评价结论合理，易于在我国河流水质评价中推广应用，以提高水环境管理水平，进一步推进水污染治理工作。

单因子水质标识指数评价法
单因子水质标识指数的组成
单因子指数P 由一位整数、小数点后二位或三位有效数字组成，表示为：
X X X P i 321. （1）
式中：X 1————第i 项水质指标的水质类别；
X 2————监测数据在X 1类水质变化区间中所处位置根据公式按四舍五入的 原则计算确定。

X 3————水质类别与功能区划设定类别的比较结果，视评价指标的污染程度， X 3为一位或两位有效数字。

图1 X 2符号示意图
ρρ下上DOK DOK -
ρρDO DOK -上
ρDOk 下限 ρDO ρDOk 上限
水质好于V 类水上限值时，X 1和X 2的确定
X 1的确定
当水质介于I 类和V 类水之间时，可以根据水质监测数据与国家标准的比较确定X 1,其意义为X 1=1，表示该指标为I 类水；X 1=2 ，表示该指标为II 类水；X 1=3，表示该指标为III 类水；X 1=4，表示该指标为IV 类水；X 1=5，表示该指标为V 类水。

X 2的确定
在地表水环境质量标准（GB3838——2002）中，溶解氧质量浓度随水质类别数的增大而减小，除水温和PH 外的其余21项指标值随水质类别数的增大而增加，因此水质标识指数Pi 按溶解氧指标和非溶解氧指标分别计算。

非溶解氧指标（21项）
非溶解氧指标X 2可根据式（2）并按四舍五入的原则取一位整数确定，式中 各符号如图2所示。

102
⨯--=ρρρρ下上下ik ik ik i
X （2）
其中ρi 为第i 项指标的实测质量浓度， ρ下ik ≤ ρi ≤
ρ上ik ；ρ下ik 为第i 项水质指标第k 类水区间质量浓度的下限值，k =X 1; ρ下ik 为第i 项水质指标第
k 类水区间质量浓度的上限值，k=X 1。

图2 公式2 中的符号意义示意图
ρ上ik -ρ下ik
ρi - ρ下ik
ρ下ik ρi ρ上ik
溶解氧
由于溶解氧质量浓度随水质类别数的增加而减小，因此，其计算分析与非溶解氧指标不同。

溶解氧的指标X 2可根据式（3）并按四舍五入的原则取一位整数确定，式中各符号的意义见图（3）
10k 2⨯--=ρρρρ下上上DOK DO DO DOk X （3） 式中：ρDO 为溶解氧的实测质量浓度； ρ上DOK 第k 类水中溶解氧质量浓度高的区
间边界值，k=X 1； ρ下DOk 为第k 类水中溶解氧质量浓度低的区间边界值，k=X 1。

图3 公式（3）中符号意义示意图
ρ上DOK - ρ下DOk
ρ
上DOK -ρDO
ρ下DOk ρDO ρ上DOK
水质劣于或等于V 类水上限时，X1.X2的确定 非溶解氧指标（21项）
非溶解氧指标的X X 21.可根据（4）按四舍五入的原则取小数点后一位
确定，式中各符号如图4所示。

ρρρ上
上55216.i i i
X X -+= （4）
式中：ρ上5i 为第项指标V 类水质量浓度上限值。

从式中可以看出，当水质量浓度正
好等于V 类水上限值时， X X 21. 的数值为6.0。

图4 公式（4）中符号意义示意图
ρρ上5i i -
ρ上5i ρi
溶解氧
当溶解氧实测值小于或者等于2.0mg/L 时，溶解氧单项指标劣于或等于V 类水其X X 21.可用式（5）按四舍五入的原则取小数点后一位确定，式中各符号意义如图5所示。

m DO DO DO X X ρρρ下下55216.-+= （5）
式中：ρDO 为溶解氧实测质量浓度；ρ下
05D 为溶解氧V 类水质量浓度下限值，ρ下05D =2.0mg/L,m 为计算公式修正系数，研究中取m=4.
图5 公式（5）示意图
ρρDO DO -5下
0 ρDO ρ下5DO
当水质很差时，会存在溶解氧检测不出的现象，此时，可以认为溶解氧为零。

如果在式（5）中不引入修正系数m ，会出现X 1.X 2=6.0的情况，这是溶解氧等于V 类水质量浓度下限值时对应的水质标识指数，与实际情况不符。

为了解决这个问题，采取修正系数m ，解决了溶解氧低于2.0mg/L 时标识指数的计算问题。

经过试算，取m=4可以使溶解氧
的标识指数与其他非溶解氧指标劣于V 类水时的标识指数值大致相对应。

X3的确定
小数点后第二位X 3要通过判断得出，其主要意义是判别该单项水质类别是否劣于水环境功能区类别，如果水质类别好于或达到功能区类别，则有
X 3=0 （6）
如果水质类别差于功能区类别且X2不为0，则有
X 3=X 1-f i （7）
如果水质类别差于功能区类别且X2为0，则有
X 3=X 1-f i -1 （8）
式中：fi 为水环境功能区类别。

由此可见，如果X 3=1说明水质类别劣于功能区1个类别，如果X 3=2，说明水质劣于功能区2个类别，依此类推需要说明的是：对劣V 类水的情况，如果水质指标污染特别严重，水质数别与水环境功能区目标的差值可能大于10，如相应X 3由两位有效数字组成。

利用单因子污染指数法对测试结果进行地表水环境质量现状评价，其计算公式为：
C C P si i
i
式中
Pi----单因子污染指数；
Ci----为单因子监测实测值(mg/l)；
Csi----为单因子评价标准；
当单因子污染指数大于1时，说明该因子已超过标准。

Pi 值越大说明污 染越严重。

当单因子污染指数小于1时，说明该水质因子未超过标准，Pi 值越小则该处水质越好。